PIPET MPS — 3D-생체조직칩 QSP 규제과학 연구단

과제 개요

식약처 규제과학 인재양성·글로벌 협력연구 사업의 MPS–QSP 과제

가톨릭대학교 의과대학 약리학교실·서울성모병원 임상약리과를 축으로, 계량약리학연구소(PIPET)의 혁신연구팀과 MPS팀이 수행합니다. 1단계(2024.4–2025.12)는 방법론 개발과 업무체계 구축, 2단계(2026.1–2028.12)는 국제협력을 통한 임상시험 적용·표준화·인력 배출이 목표입니다.

과제명: 3D-생체조직칩의 QSP 모델링을 활용한 임상시험 설계 방법 개발과 규제과학 인력 양성
Development of Clinical Trial Design Methods and Regulatory Science Training through 3D-Microphysiological System–Quantitative Systems Pharmacology Modeling
사업명: 규제과학 인재양성 및 글로벌 협력연구(R&D) — 식의약 규제과학 글로벌 협력연구
공고: 식품의약품안전평가원 공고 제2024-31호
주관연구개발기관: 가톨릭대학교 산학협력단 (서울 서초구 반포대로 222, 성의교정)
연구책임자: 한성필 (가톨릭대학교 의과대학 약리학교실 / 서울성모병원 임상약리과)
실무담당자: 차화준 연구원
연구기간: 전체 2024.04.01 – 2028.12.31 (57개월) · 1단계 2024.04.01 – 2025.12.31 (21개월) · 2단계 2026.01.01 – 2028.12.31 (36개월)
연구개발비: 총 950,000천원 (정부지원 100%, 기관부담 0) · 1단계 350,000천원 · 2단계 600,000천원
기술분류: 의약품 모델링 50% · 약리학 25% · 임상약리 25% / 의약품 규제과학 선진화 50% · 의약품 유효성 평가 50% / 바이오신약 개발기술 / 교육 및 인력양성 / 디지털헬스 데이터 분석·활용
핵심어: 임상약리 · 생체조직칩 · 정량적 시스템 약리학 · 계량약리학 · 규제과학
성격: 연구개발 / 기술료 비징수

연차별 정부지원 연구개발비 (천원)

2024 (1-1)

150,000

2025 (1-2)

187,500

2026 (2-1)

200,000

2027 (2-2)

200,000

2028 (2-3)

200,000

1단계 보고서 기준 연차 배분. 1단계 합계 350,000천원, 2단계 600,000천원. 진한 남색은 집행 완료, 하늘색은 2단계 계획.

최종 목표

3D-생체조직칩의 QSP 모델링을 활용한 임상시험 설계 방법 개발, 규제적 의사결정 기술 개발 및 평가 기준 개발과 인력 양성.

세부 목표

MPS 모델링을 통한 신약개발 임상시험의 혁신적 설계 방법과 규제적 의사결정 기술 개발
안전성 및 효능 평가의 정밀화
데이터 관리 및 분석
국제 협력 및 표준화
지속가능한 개발 및 교육, 인력양성

배경과 필요성

칩은 많아졌는데, 임상시험과 규제로 번역하는 방법이 없었다

신약 개발 비용은 오르고 기간은 늘어납니다. 동물모델은 대사·면역 등에서 인체와 달라 임상 단계에서 실패가 반복됩니다. 인체 세포 기반 3D-MPS 데이터는 폭발적으로 늘고 있으나, 그 결과를 임상시험 설계와 규제 판단으로 옮기는 정량적 방법과 전문 인력은 국내에 사실상 없었습니다.

3D-생체조직칩의 종류는 많아졌으나임상시험 적용과 규제과학적 해석은 제한적이다.

접근 3D-MPS–QSP 모델링으로 임상시험의 혁신적 설계 방법을 개발하고 규제적 해석 틀을 만든다.

안전성·효능 평가가기초적 계산과 단순 외삽에 머물러 있다.

접근 수학적 모델링(PBPK, QSP, 집단약동학)으로 안전성·효능 평가를 정밀화한다.

국제 규제기관·연구기관과의 협업이국내에서는 제한적이다.

접근 NIH(NCATS·NIDDK·NHLBI·NCI), JHU, SUNY Buffalo, INSERM, OECD 작업반과 서면 협약·공동연구로 표준화에 참여한다.

전문 교육·훈련 프로그램이 없어MPS 모델링을 다룰 규제과학 인력이 부족하다.

접근 MPS 모델링 실무와 계량약리학 교육을 결합한 과정을 운영하고 석·박사 인력을 배출한다.

왜 계량약리학의 눈으로 보는가

MPS는 생물학과 공학의 성과이지만, 규제기관이 묻는 질문은 "이 칩 결과가 사람에서 어떤 노출과 반응을 의미하는가"입니다. 흡수·분포·대사·배설이 이어지는 장–간–신장 순환을 칩에서 재현하더라도, 그 측정값을 인체 스케일로 외삽하고 불확실성을 정량화하는 것은 PBPK와 QSP의 일입니다. 본 과제는 MPS 근거를 일관되게 정량약리학(PBPK/QSP)의 언어로 번역하는 것을 핵심 포지셔닝으로 삼고 있으며, 이 선택은 논문 초록, 가이드라인, 교육과정 전반의 구조에 반영되어 있습니다.

최근 여러 장기가 복합적으로 관여하는 대사질환·비만·당뇨 같은 질환이 중요해지면서, 단일 장기 모델보다 다중장기 플랫폼과 그것을 해석하는 시스템 모델의 필요성이 커졌습니다. QSP는 질병 기전과 약물 작용 기전, 그 내재적 관계를 결정하는 데 초점을 맞추며, 기존 약물의 재사용과 새로운 약물 발견을 함께 가능하게 하는 통합 플랫폼입니다.

연구 플랫폼

장–간–신장 MPS에서 사람의 약동학까지, 네 단계

실험과 모델을 분리하지 않고 한 체계로 설계했습니다. 칩 자체의 물리적 특성은 blank chip에서 먼저 추정하고, 세포가 있는 칩에서 흡수·대사·배설 파라미터를 추정한 뒤, 이를 인체 스케일로 변환해 PBPK 모델에 결합합니다.

실험

Gut–Liver–Kidney 3장기 MPS

각 organ insert는 수동 확산·능동 수송·대사를 모두 반영하는 5층 구조(basal PC package, basal medium, porous membrane, epithelial cell layer, apical medium)로 설계되었고, gravity flow system으로 장기 간 유체 연결을 구현해 혈류를 모사합니다.

모델 1

계층적 파라미터 추정

blank chip에서 칩 고유의 물리 파라미터(package·membrane binding 등)를 산출한 뒤, primary cell이 있는 칩에서 유효 투과도, 간 분배계수, 고유 청소율 등 약물 파라미터를 mass balance 방정식으로 추정합니다.

모델 2

인체 스케일링과 PBPK 통합

MPS 유래 파라미터를 인체 크기로 scaling하고 다른 비임상 정보와 결합해 PK-Sim 기반 PBPK 모델에 적용, 경구 투여 후 혈중 농도–시간 곡선을 시뮬레이션합니다. 추가 최적화는 하지 않습니다.

검증·확장

임상 데이터 대조와 QSP 연계

독립 임상시험 데이터와 AUC·Cmax 비를 비교해 예측 신뢰성을 정량화하고, 동시 RNA sequencing으로 노출–유전자 발현 상관을 분석해 부작용 기전을 규명합니다. 질환 QSP 모델(T1D, IPF, NASH)로 확장됩니다.

장, 간, 신장 insert가 연속 관류 채널로 연결된 다중장기 MPS 단면 개념도 — **다중장기 MPS 개념도.** 장(Intestine)–간(Liver)–신장(Kidney) insert가 공통 유체 채널 위에 놓이고, continuous flow가 장기 간 약물 이동을 구현합니다. 연구진이 공동 개발한 플랫폼의 구조를 요약한 그림입니다.

여섯 약물의 반감기 예측치 대 관측치 비교 산점도와 MPS 파라미터 기반 시뮬레이션 대 관측 농도 곡선 — **선행연구: 8개 약물 다중장기칩 공통 모델.** 시뮬레이션 90% 예측구간 안에 관측값이 존재했고, 8개 약물 모두 반감기를 3배 이내, 6개 약물은 2배 이내로 예측했습니다(antipyrine, benzylpenicillin, crizotinib, diclofenac, gefitinib, testosterone 등).

용량별 인체 농도–시간 예측 곡선 4개 패널: 단순 allometry 모델과 체중 보정 모델, 그리고 효과 예측 — **비임상 자료 기반 인체 PK/PD 예측의 전형적 결과.** 위: 용량별 농도–시간 예측(단순 allometry 모델 vs 체중 보정 모델), 아래: 같은 조건에서의 효과 예측. 설치류·비설치류 자료를 allometric scaling으로 인체 파라미터로 변환하는 연구진의 표준 workflow이며, 본 과제에서는 MPS 유래 파라미터가 동물 자료의 자리를 대신합니다.

플랫폼이 답하는 질문

비임상 단계에서 최초 인체 투여 용량을 어떤 근거로 정하는가
간·위장관·신장 독성이 어떤 노출 수준에서, 어떤 분자 경로로 나타나는가
면역항암제 병용에서 투여 순서와 간격이 면역 자극과 종양미세환경에 어떻게 작용하는가
특정 유전형·질환 하위군을 가상환자군으로 어떻게 만들고 in silico 시험으로 어떻게 설계하는가
이 모든 것을 FDA·EMA·PMDA 가이드라인과 조화되는 규제 제출 문서로 어떻게 구조화하는가

한계도 명시합니다. 현 플랫폼은 간문맥계와 담즙 배설 경로가 없고, HepaRG 세포주 사용으로 일부 대사 경로 재현에 제한이 있습니다. 완전한 동물실험 대체가 아니라 의존도 감소(3Rs)와 조기 의사결정 지원이 목표입니다.

선행연구와 역량

이 과제가 시작되기 전에 이미 있던 것

가톨릭대학교 연구진은 10년 이상 국내외 개발사 대상 모델링–시뮬레이션 컨설팅을 수행해 왔고, 상용 서비스를 위한 AIMS BioScience와 협업해 최근 수십 건의 프로젝트를 수행했습니다. 그중 약 40%가 비임상 데이터로 임상을 예측하는 건이었습니다. MPS는 이 workflow에서 동물 자료의 자리를 대신합니다.

10년+개발사 대상 MIDD 컨설팅 경력

~40%최근 프로젝트 중 비임상→임상 예측 비중

8약물다중장기칩 공통 모델로 반감기 3배 이내 예측

100건+공개 모델링·시뮬레이션 분석 도구 (GitHub)

최근 2년간 수행한 비임상–임상 예측 사례

번호	적응증	수행 범위
1	항암제	종간 스케일링으로 인체 PK 파라미터 산출, 인체 초회 용량 권고와 용량 증량 계획 제안
2	고형암	종간 스케일링으로 인체 PK 파라미터 산출, 인체 초회 용량 권고와 용량 증량 계획 제안
3	헌팅턴병	비임상 자료 PK/PD 분석, 인체 PK/PD 예측
4	제2형 당뇨병	비임상 자료 PK/PD 분석, 인체 PK/PD 예측
5	항암제	시험약과 대조약 비교, 인체 PK/PD 예측
6	파킨슨병	마우스 PK 모델링, 유효 용량 추정과 임상 설계용 용량 선정
7	한타바이러스 백신	항체가 모델링·시뮬레이션, 항체가가 5 미만으로 떨어지는 시점 예측
8	혈우병 치료제	PK/PD 모델링·시뮬레이션, 최초 인체 투여(FIH) 용량 예측
9	파킨슨병	인체 PK와 유효 용량 추정, 비임상 기반 PK/PD 모델링·시뮬레이션
10	다발성 골수종	비임상 자료 PK/PD 분석, 인체 PK/PD 예측
11	파킨슨병	비임상 기반 PK/PD 모델링·시뮬레이션, 유효 용량 추정과 임상 설계용 용량 선정
12	비소세포폐암·대장암	PK-PD 모델링·시뮬레이션(마우스+원숭이 자료), 유효 인체 용량 예측
13	성장호르몬 결핍	PK 모델링, PK 모델로부터 PD 결과 예측

다중장기칩 모델링을 통한 인간 약동학 예측장–간–신 연결 다중장기칩 8개 약물 실험 결과로 공통 모델을 구축하고, blank chip으로 칩 고유 물리 파라미터를, primary cell 칩으로 흡수·대사·배설 파라미터를 산출.

결과 인체 스케일링 후 PBPK 시뮬레이션의 90% 예측구간 안에 관측값 존재. 8개 약물 모두 반감기 3배 이내, 6개 약물 2배 이내 예측. 다중장기칩 표준 모델 확립.

사람 간세포 기반 PBPK 인체 약동학 예측 모델사람 간세포에서 얻은 대사·수송체 데이터(CLint)를 입력값으로 PBPK 모델을 개발해 인체 약동학과 약물상호작용을 평가. Simcyp 기반 fimasartan PBPK 모델 사례.

의의 내인성 요인(연령·체중·유전형)과 외인성 요인(질병·흡연·병용약물)을 반영해 용법·질병상태별 PK 예측과 DDI 평가를 시뮬레이션.

저분자 물질의 전임상 정보 기반 인체약동학 예측국내 5위권 제약사 위탁. 설치류·비설치류 3종의 정맥·경구 자료를 allometric scaling으로 인체 파라미터로 변환, 동일 계열 의약품 정보로 예상 약효까지 추정.

결과 시간대별 농도 그래프와 효능 예측으로 임상 용량 선택. 과학적 가정에 따라 달라지는 예측을 다수 시나리오로 심층 시뮬레이션해 최적 의사결정.

인체약동학 예측 소프트웨어 개발·운영외국산 소프트웨어는 다수 전문가 협업, 과도한 실험, 고가 사용료 문제로 국내 활용도가 매우 낮았음.

결과 국내 제약사가 통상 수행하는 비임상 평가 결과만으로 충분한 정확도의 인체 PK를 예측하는 시스템을 오픈소스로 공개.

5대 세부목표

다섯 축이 5개년에 걸쳐 어떻게 쌓이는가

각 세부목표는 1년차부터 5년차까지 고유한 연차 목표를 가집니다. 탭을 선택하면 연차별 내용과 현재 진행 상태를 볼 수 있습니다.

MPS 모델링을 통해 신약개발 임상시험의 혁신적 설계 방법과 규제적 의사결정 기술을 개발합니다. 1단계에서는 적용 가능성 조사와 초기 모델 구축, 2단계에서는 실제 임상시험 적용 시나리오와 표준화 기준 제안으로 나아갑니다.

0.85–1.02diclofenac AUC 예측비 (50/100 mg), 추가 최적화 없이 임상 일치

<120mgBAL0891–ICI 병용 최적 용량 예측, 투여 간격 1주

1년차 2024MPS 기술 및 신약개발의 기초 연구 검토완료

신약개발 과정에서의 MPS QSP 적용 가능성 조사. High-throughput screening을 통한 후보물질 대량 스크리닝, 개인 맞춤형 치료 전략 수립을 위한 약물 반응 예측 시스템 동향 분석.

결과물: 보고서

2년차 2025실험적 접근 및 초기 모델 개발완료

초기 MPS QSP 모델 설계 및 실험적 적용. 신약 후보 물질(BAL0891)에 대한 3D-MPS QSP 기반 평가. diclofenac MPS-PBPK 통합 검증.

결과물: 보고서, SCIE 논문 (BioChip Journal 2025)

3년차 2026데이터 수집 및 분석 강화진행

실험 데이터 수집 및 분석, 모델의 정확성·효율성 개선. NIH 자료(T1DGC HLA 참조패널, CleanUP IPF)를 활용한 QSP 가상환자군·보정 연구 착수.

결과물: 보고서

4년차 2027고급 모델 개발 및 테스트예정

고급 MPS 모델의 개발·평가, 실제 임상시험 적용 시나리오 개발. NCATS 연구년 현장 연구(Phase 3–4).

결과물: 보고서

5년차 2028최종 모델 확정, 규제적 의사결정 기술 개발 및 표준화예정

최종 모델의 성능 검증·개선, 임상시험 설계 표준화에 대한 기준 제안.

결과물: SCI 학술지, 규제과학 기술(안)

로드맵 2024–2028

57개월, 두 단계, 오늘의 위치

1단계 21개월은 종료되어 단계보고서(2025.11.05)가 제출되었고, 2단계 36개월이 진행 중입니다. 주황색 세로선이 오늘입니다.

완료진행 중예정오늘

2024.04과제 착수NCI GMB와 국제공동연구 확약서 체결

2024.12.17GATERS 국제 심포지엄 2024경희대학교 약학대학, 글로벌 SPHERE·MPS·토론 3개 세션

2025SCIE 논문 2편 게재BioChip Journal, J Pharmacokinet Pharmacodyn

2025.09 / 10BAL0891 MPS 근거 IND 승인 선례식약처 9월, FDA 10월 — 가이드라인 작성의 핵심 참조 사례

2025.11.051단계 보고서 제출목표 미달 항목 없음, 논문 달성률 200%

2026.10.09NCATS RCA PIPET 측 서명 완료NCATS 서명 대기, 발효 후 3년

2026.10.13NIDDK DUA·NHLBI RMDA 연구계획서 v1.0 확정한국보건산업진흥원 제출 자료 작성

2026.11과제점검연구협약 1건 이상 체결 목표 (최우선 NIDDK-CR DUA)

2027.09연구년 · 박사과정생 파견NCATS 현장 연구(Phase 3–4), NIH GPP 인력교류 MOU

2단계 계획 2026–2028

국제 협력을 통한 임상시험 적용, 표준화, 인력 배출

2단계 목표는 3D-MPS-QSP 모델링의 임상시험 적용과 표준화, 규제과학 인력 배출입니다. 연차별 추진 내용과 결과물은 연구개발계획서 수행일정표를 그대로 따릅니다.

연차	세부목표	추진 내용	결과물
2단계 1차년도 2026 · 진행 중	1	데이터 수집 및 분석 강화 — 실험 데이터 수집·분석, 모델 정확성·효율성 개선	보고서
	2	심도 있는 분석 및 모델 개선 — 신뢰성·타당성 검증 강화	보고서
	3	데이터 통합 및 분석 강화 — 다양한 소스 통합, 심층 해석	SCI 학술지
	4	국제 협력 프로젝트 확대 — NIH 연구협약 3건, JHU CMPS, 공동 연구·개발	국제 워크숍
	5	고급 교육 및 연구 개발 — 고급 프로그램 개발·실행, 연구 중심 교육	교육 커리큘럼 및 인력양성 계획서
2단계 2차년도 2027	1	고급 모델 개발 및 테스트 — 고급 MPS 모델 개발·평가, 임상시험 적용 시나리오	보고서
	2	실제 적용 및 평가 — Omics 활용 건강인 임상시험, 3D-MPS-QSP 모델과 연관성 파악	임상시험 계획서, SCI 학술지
	3	실시간 데이터 분석 및 보고 — 실시간 분석 시스템, 신속 해석·보고 체계	GitHub 저장소
	4	국제 학술 교류 및 세미나 개최 — 세계적 수준의 학술 세미나·회의	국제 워크숍 개최
	5	국제 교육 협력 및 교류 — 박사과정생 파견, 연구년 현장 연구	인력 파견 지속
2단계 3차년도 2028 · 최종	1	최종 모델 확정, 규제적 의사결정 기술 개발 및 표준화 — 성능 검증, 임상시험 설계 표준화 기준 제안	SCI 학술지
	2	최종 모델 표준화 및 적용 — 임상시험 실질 적용·평가	규제과학 기술(안)
	3	종합적 데이터 관리 및 활용 — 데이터 기반 의사결정 지원 시스템	규제과학 기술(안)
	4	글로벌 표준의 확립 및 적용 — MPS 기반 글로벌 표준, 다국적 임상시험 적용	규제과학 기술(안)
	5	지속가능한 개발 및 교육 체계 확립 — 교육 체계, 지속 가능한 연구 환경	교육 커리큘럼 파급, 홈페이지 운영

2단계에서 열리는 세 가지 질환 QSP 연구

제1형 당뇨병 (T1D)

NIDDK-CR T1DGC HLA 참조패널 · pipetcpt/qsp type1-diabetes

5,225명의 위상화 HLA 반수체형(DR3-DQ2, DR4-DQ8, DR15-DQ6 보호형 등)을 위험군으로 층화해 가상환자군을 만들고, β세포–T세포–조절 T세포 기전 QSP 모델로 HLA 위험군별 발병 시점과 teplizumab(anti-CD3) 지연 효과를 예측합니다. 산출: 위험군 빈도표, 매핑 코드 공개, 논문. 연구 약 12개월.

특발성 폐섬유화증 (IPF)

NHLBI BioLINCC CleanUP IPF · 513명 · 35개 기관

상피 손상–섬유아세포–근섬유아세포 기전 모델을 개인 수준 FVC 궤적으로 비선형 혼합효과 보정하고 외부 평가합니다. 폐기능 변화를 입원·사망과 연계해 항섬유화제 효과를 재추정하고 결측·경쟁위험을 다룹니다. 산출: 보정 파라미터, 가상환자군, 논문·모델 공개. 연구 약 18개월.

NASH / NAFLD

NASH CRN FLINT 자료 활용 계획 · pipetcpt/qsp NASH 모델

보유한 NASH/NAFLD QSP 모델을 FLINT 임상시험 자료로 검증하는 계획입니다. 대사질환은 여러 장기가 복합적으로 관여하는 대표 질환으로, 장–간 MPS 데이터와 질환 QSP를 잇는 2단계의 교두보가 됩니다.

Omics 활용 건강인 임상시험 (2027)

2단계 2년차에는 Omics 기술을 활용한 건강인 대상 임상시험을 수행하고 3D-MPS-QSP 모델과의 연관성을 파악합니다. 1단계에서 MPS 실험과 동시 RNA sequencing으로 노출–유전자 발현 상관을 분석한 방법을 사람에게 확장하는 것입니다. 칩에서 제시된 SAA2 같은 바이오마커 후보가 사람의 전사체·혈액 지표에서 재현되는지가 핵심 질문이며, 이는 후향적 검증을 전향적 검증으로 바꾸는 과정입니다. 서울성모병원 임상약리과의 초기임상시험 인프라(연간 20건 이상 수행)가 이 시험의 기반입니다.

1단계 연구 성과 (2024.4–2025.12)

칩 파라미터만으로 사람의 약동학을 맞혔다

1단계의 다섯 가지 대표 성과입니다. 모두 수치로 검증 가능하고, 코드와 데이터가 GitHub 저장소로 공개되어 있습니다.

1.02diclofenac 50 mg AUC ratio (예측/관측)

0.85diclofenac 100 mg AUC ratio

6건비교한 독립 임상시험 데이터셋

0회임상 데이터 대조 전 추가 최적화 횟수

Multi-organ MPS와 PBPK 통합을 통한 인체 약동학 예측 플랫폼

세부목표 1·2 · 모델 약물 diclofenac · BioChip Journal 2025 (SCIE)

Gut–Liver–Kidney 3장기 MPS에서 추정한 핵심 파라미터는 유효 투과도 0.000968 cm/s, 간 분배계수 1.49, 고유 청소율 0.0269 mL/h였습니다. 특히 Kpuu,EPC 1.49는 diclofenac이 OAT2 기질로서 간세포에 축적됨을 시사하며, 알려진 간독성과 연결됩니다.

이 파라미터를 인체 스케일로 변환해 PK-Sim PBPK 모델에 넣고 추가 최적화 없이 시뮬레이션한 결과, 50 mg 경구 투여 시 AUCR 1.02·CmaxR 1.12, 100 mg에서 AUCR 0.85·CmaxR 1.31로 6개 독립 임상시험 데이터와 일치했습니다. 플랫폼은 modular design으로 다른 약물로 확장 가능하며, R Shiny 웹 애플리케이션으로 재현성과 접근성을 확보했습니다.

계층적 모델 구축: blank chip → 개별 organ insert → 통합
5층 insert 구조로 수동 확산·능동 수송·대사 분리 추정
한계: 간문맥계·담즙 배설 경로 부재, HepaRG 세포주 사용

0.51.01.5

50 mg AUC

1.02

50 mg Cmax

1.12

100 mg AUC

0.85

100 mg Cmax

1.31

0.000968P_eff, cm/s (장 insert)

1.49K_puu,EPC 간세포 비결합 분배계수

0.0269CL_int, mL/h (칩 내 간세포)

8 → 1선행 8약물 공통모델에서 diclofenac 정밀 검증으로

전사체 분석으로 규명한 NSAID 위장관 독성 기전과 SAA2 바이오마커

세부목표 2 · RNA sequencing 통합

MPS 실험과 동시에 수행한 RNA sequencing에서 plasma reservoir 유전자의 12.02%, gut insert 유전자의 14.09%가 diclofenac 노출과 강한 상관(|r|>0.85)을 보였고, 차등 발현 유전자의 70%가 약물 노출과 높은 연관성을 나타냈습니다.

위장관 부작용과 관련해 IL6, PTGES, SAA2 등 염증성 장질환 관련 유전자 발현이 노출과 양의 상관을 보였으며, acute inflammatory response pathway가 가장 풍부하게 enriched되었습니다. SAA2는 통계 기준(p<0.05, r>0.85)을 충족해 NSAID 치료 중 위장관 독성 모니터링 바이오마커 후보로 제시되었습니다. COX 억제제임에도 PTGES, PTGES2, PTGR1 등 prostaglandin 합성 유전자 발현이 증가한 것은 염증 해소를 위한 피드백 기전으로 해석됩니다.

12.02%plasma module 유전자 중 노출 상관(|r|>0.85)

14.09%gut insert 유전자 중 노출 상관

70%차등 발현 유전자 중 노출 연관

SAA2IL6 · PTGES와 함께 위장관 독성 후보 마커

가장 풍부한 경로: acute inflammatory response. 향후 환자 유래 세포 기반 개인 맞춤형 예측과 바이오마커 기반 치료 모니터링으로 확장.

LLM 기반 계량약리학 자동 분석 시스템 APAI

세부목표 3 · J Pharmacokinet Pharmacodyn 2025 (SCIE) · SUNY Buffalo 공동

NONMEM은 사용자 친화성이 낮고, 모델 구조 다이어그램과 결과 요약에 시간이 많이 들며 오류가 생기기 쉽습니다. Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT 4o, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.2를 비교 평가한 결과 Claude가 다이어그램 생성(성공률 90%, 정확도 70%)과 parameter table 생성(성공률 90%, 정확도 80%)에서 가장 우수했습니다.

Mermaid flowchart 형식의 모델 다이어그램과 4열 구조 파라미터 표를 자동 생성하도록 프롬프트를 설계했고, 44개 NONMEM output 중 40개(90.9%)를 초기 프롬프트만으로 처리, 나머지는 추가 프롬프트로 해결했습니다. R Shiny 웹 애플리케이션으로 output 파일을 올리면 다이어그램·표·분석 리포트가 자동 생성됩니다.

한계: 복잡 모델 33건 중 42.4%만 완전 일관성 — 전문가 검토 필수
CV% 같은 복잡한 수학 계산에서 오류 발생, 상업용 LLM의 데이터 프라이버시 검토 필요

44평가에 사용한 NONMEM output 파일 수

40 / 44초기 프롬프트로 다이어그램 생성 성공 (90.9%)

90% / 80%표 생성 성공률 / 정확도 (Claude)

42.4%복잡 모델에서 완전 일관성 비율 — 검토 필요

Biomimetic 면역종양 미세환경 모델을 통한 BAL0891 병용요법 최적화

세부목표 1·2 · TTK/PLK1 이중 억제제 · 면역관문억제제(pembrolizumab) 병용

BAL0891은 TTK(MPS1)와 PLK1을 억제해 염색체 분리 오류·미세핵 형성을 유도하고 cGAS-STING·제1형 인터페론 신호로 항원 제시와 T세포 모집을 촉진합니다. 그런데 체모사 시스템 연구에서 농도 의존적 이중 효과가 발견되었습니다. 고농도에서는 활성화 림프구의 유사분열을 방해해 오히려 T세포 기능을 억제하는 역설적 효과가 나타났습니다.

Emax 모델로 면역 자극 효과(Emax 0.378, EC50 6.52 ng/mL, 반감기 49.35 h)와 종양 미세환경 강화 효과(Imax 0.708, EC50 16.2 ng/mL, 반감기 33.6 h)를 분리해 특성화하고, 임상 PK와 결합한 시뮬레이션으로 120 mg 미만 용량과 1주 간격, ICI 투여 1주 후 BAL0891 투여가 면역 자극을 지속시킨다는 설계 근거를 도출했습니다.

BAL0891은 암세포·내피세포·섬유아세포에서 PD-L1 발현 감소, 암세포·내피세포에서 p-STING 유도
세포 유형별 차별적 면역조절 → 투여 순서·간격이 설계 변수

6.52 ng/mL면역 자극 EC50 · Emax 0.378

16.2 ng/mLTME 강화 EC50 · Imax 0.708

49.4 h / 33.6 h두 효과의 반감기 (kout 0.0140 / 0.0206)

<120 mg · 1주예측된 최적 용량과 투여 간격

BAL0891(실라젠·큐리에이터)은 MPS 근거만으로 IND가 승인된 선례(식약처 2025.9, FDA 2025.10)로, 식약처 가이드라인 작성에서 가장 전략적으로 중요한 참조 사례입니다.

국제 수준 규제과학 기술(안) 2건

세부목표 4 · FDA·EMA·PMDA·ICH 종합

MPS 약동학 분석과 PBPK 통합에 관한 기술(안)은 22개 종합 표로 심사자와 개발자가 즉시 쓸 수 있는 체크리스트를 제공하고, QSP 안전성 예측 기술(안)은 Phase I–III 단계별 활용 전략과 QSP 모델 개발 6단계, ASME V&V 40 기반 검증, 규제 제출 문서 구조를 명확히 합니다. 자세한 내용은 아래 규제과학 섹션에 있습니다.

식약처 제출 후 공식 가이드라인 제정 검토 자료로 활용
OECD 시험 가이드라인 개발, GATERS 심포지엄 등 국제 규제조화 활동의 과학적 근거

22MPS-PBPK 기술(안) 종합 표

6단계QSP 모델 개발 프로세스

33.8%FDA 제출 QSP 자료 중 안전성 용도

~60건/년FDA가 검토하는 QSP 관련 자료

논문·학술발표

1단계 산출물 목록

SCIE 논문 2편(계획 1편), 국내외 학술발표 7회(계획 7회), 규제과학 기술(안) 2건, 보고서 원문. 아래 필터로 종류별로 볼 수 있습니다.

2025Integrating a Microphysiological System and Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling to Predict Human Responses to DiclofenacBioChip Journal 19 (Springer) · 주저자 최수인 · 교신 한성필 · 기여율 100% · 홍익대 성종환 연구실 공동SCIE
2025Leveraging large language models in pharmacometrics: evaluation of NONMEM output interpretation and simulation capabilitiesJournal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics 52 (Springer) · 주저자 차화준 · 기여율 50% · SUNY Buffalo 공동SCIE
2024.11.08대한약리학회 추계학술대회발표 이정현 · 메종글래드 제주국내
2024.11.12ACoP 2024 — American Conference on Pharmacometrics발표 차화준 · Arizona Grand Resort, Phoenix, Arizona, 미국국외
2024.11.14대한임상약리학회 추계학술대회발표 이정현 · 광주 김대중컨벤션센터국내
2024.12.17GATERS 국제 심포지엄 2024 — MPS 세션 발표발표 한성필 · 경희대학교 약학대학 · 미시간대(M. A. Pai), 인디애나대(T. A. Shugg), Sojo대(S. Ishida), 서울대(조영재) 등 연자국내 개최
2025.07.04제32회 대한기초의학 학술대회발표 최규연 · 계명대학교 의과대학·동산병원(성서캠퍼스)국내
2025.12.032025 PAGK Annual Meeting (집단약동약력학회)발표 한성필 · 연세대학교국내
2025.12.05제46회 일본임상약리학회(JSCPT) 학술총회 — 한·일 공동심포지엄 초청발표 한성필 · Station Conference Tokyo, 일본국외
2025규제과학 기술(안): 미세생리학 시스템(MPS) 약동학 분석 및 생리학 기반 약동학(PBPK) 모델 통합22개 종합 표 · FDA(2018, 2024)·EMA(2018)·PMDA(2020)·ICH M12/M15 정합기술(안)
2025규제과학 기술(안): 의약품 임상시험 각 단계(Phase) 설계 시 안전성 예측을 위한 QSP 활용 시 고려사항MIDD 일반원칙 · ASME V&V 40 · EMA 기계론적 모델 평가 초안(2025) · ICH M15기술(안)
2025.11.05식품의약품안전처 출연연구과제 1단계 보고서RS-2024-00396711 · 연구책임자 한성필 · 주관기관장 가톨릭대학교 산학협력단보고서
2026MPS World Summit 2026 공식 출장 보고서 · MPS/오가노이드 규제 동향분석보고서JSCPT 2024 형식 · 후향적/전향적 검증, BAL0891 선례, AI 강화 MPS 워크플로, 양자 네트워크 회의 · 검토 김덕호(JHU)보고서
2024NCI Genitourinary Malignancies Branch 국제공동연구 확약서William D. Figg, Pharm.D. · 협약 시 체결확약
2026.10.09NCATS Research Collaboration Agreement (RCA) — PIPET 측 서명본Division of Preclinical Innovation, Pranav Shah, Ph.D. · Appendix A 36개월 공동연구계획 · NCATS 서명 대기협약
2026.10.13NIDDK-CR 자료이용계약(DUA) 연구계획서 v1.0 — T1DGC HLA Reference Panel5,225명 · 제1형 당뇨병 QSP 가상환자군 · 요청자 한성필 · AOR 김완욱 산학협력단장계획서
2026.10.13NHLBI BioLINCC 자료배포계약(RMDA) 연구계획서 v1.0 — CleanUP IPF513명 · 특발성 폐섬유화증 QSP 보정 · PI 한성필 · 기관 김완욱 산학협력단장계획서

규제과학 기술(안)

FDA·EMA·PMDA를 읽고, 식약처가 쓸 수 있는 문장으로 다시 썼다

두 건의 기술(안)은 국내 최초의 MPS–PBPK·QSP 통합 규제 지침서입니다. 공식 가이드라인 제정 검토 자료로 식약처에 제출되며, 심사자 교육과 제약기업 워크숍의 교재로 쓰입니다.

MPS 약동학 분석 및 PBPK 모델 통합에 관한 규제과학 기술(안)

1단계 2년차 · 22개 종합 표 · 국제 규제 조화

FDA(2018, 2024), EMA(2018), PMDA(2020)의 PBPK 모델링 가이드라인을 종합 분석하고 ICH M12·M15와의 정합성을 확보했습니다. EMA 2022–2023년 분석 결과와 PMDA 최신 동향(2019–2020년 승인 신약의 40%가 PBPK 활용)을 반영했습니다. 한국(Choi et al., 2025), 독일·네덜란드(Kaden et al., 2025), MIT(Herland et al., 2020)의 최신 사례로 실증 근거를 확보했습니다.

규제 맥락	제시 내용
IND 제출	MPS 유래 파라미터의 PBPK 통합, 스케일링 계수 산출, 불확실성 정량화
NDA 품목허가	PBPK 모델 제출 자료 표준 구성 6개 섹션, 적격성 평가 기준, 검증 지표
소아 용법용량(PIP)	특수 집단 용량 설정의 민감도 분석 요건
약물상호작용	단일·다중장기 MPS에서 측정한 인체 세포 기반 파라미터 활용

임상시험 각 단계 설계 시 안전성 예측을 위한 QSP 활용 고려사항

1단계 2년차 · MIDD · ASME V&V 40

Phase II·III의 높은 실패율은 부적절한 용량 선택과 예상치 못한 독성에서 비롯됩니다. 본 기술(안)은 FDA MIDD 일반원칙, ASME V&V 40, EMA PBPK 보고 가이드라인(2018)·기계론적 모델 평가 초안(2025), PMDA 집단약동학 분석 가이드라인(2019–2020), 개발 중인 ICH M15를 체계적으로 통합했습니다.

단계	활용 비율	핵심 고려사항
Phase I	27.2%	안전한 초회 투여 용량 예측, 용량 증량 전략 최적화
Phase II	38.8%	용량–반응 관계 정량화, 가상 환자 집단 생성
Phase III	18.4%	용량 선정 타당성 입증, 소아 환자 외삽

FDA 제출 QSP 자료의 33.8%가 안전성 용도이며, 간독성(28.7%), 심독성, 신독성, 사이토카인 방출 증후군 등 독성 유형별 모델링 방법과 평가 지표를 기술했습니다. T세포 이중특이항체의 CRS 위험 완화, Natpara 골밀도 영향 평가 등 실제 승인 사례를 포함합니다.

QSP 모델 개발 6단계와 규제 제출 문서 구조

1 목적 정의context of use

2 개념 모델기전·경로 구조화

3 수학적 전환ODE 체계

4 매개변수화문헌·실험 값

5 보정관측값 맞춤

6 검증V&V 40 · 불확실성

규제 제출 시 필수 문서 구조: 요약 – 서론 – 방법론 – 결과 – 고찰 – 부록, 그리고 소프트웨어 코드 제출 요건으로 재현성을 보장합니다.

2단계 가이드라인의 뼈대: FDA NAM 검증 프레임워크와 BAL0891 선례

2단계에서는 FDA Modernization Act 2.0/3.0, FDA NAM 초안 지침(2026)의 4축 프레임워크, 2025년 4월 동물실험 로드맵, 2025년 1월 AI 초안 지침, ISTAND 프로그램을 기준 문헌으로 삼아 한국어 규제과학 기술(안)을 고도화합니다.

Context of Use어떤 질문에, 어떤 개발 단계에서, 어떤 결정을 위해 쓰는가

Human biological relevance인체 생리·병태와의 관련성 — 세포 유래, 기능 지표

Technical characterization재현성, 민감도, 실험실 간 변동, 품질 관리

Fit-for-purposeCOU에 비추어 충분한가 — 검증 깊이는 결정의 무게에 비례

BAL0891 선례. 실라젠·큐리에이터의 TTK/PLK1 이중 억제제 BAL0891은 MPS 근거만으로 IND가 승인된 사례입니다(식약처 2025년 9월, FDA 2025년 10월). 본 연구단이 병용요법 설계 모델을 수행한 바로 그 물질이며, 식약처 가이드라인에서 전향적 검증 사례의 기준점이 됩니다.

후향적 검증과 전향적 검증을 가르는 다섯 기준

학습 집합 크기모델이 참조한 약물·실험 수

음성 대조독성·효과 없음이 재현되는가

정량적 바이오마커 임계값사전 정의된 판정 기준

PBPK 브리징칩 농도와 임상 노출의 연결

공여자 변동세포 공여자 간 차이의 처리

학회 분석과 동향보고서는 이 다섯 기준으로 각 발표를 평가하고, 후원 세션·마케팅 주장과 실질 과학을 분리해 기술합니다.

국제 규제 동향

규제기관이 먼저 움직였고, 지침이 그 뒤를 따른다

과제가 참조하는 주요 규제 문서와 사건입니다. 2단계 가이드라인은 이 문헌들을 기준으로 식약처에 맞게 다시 씁니다.

2022

미국 의회

FDA Modernization Act 2.0신약 승인 신청에서 동물실험 의무 조항 삭제. NAM(세포 기반 시험, 오가노이드, MPS, in silico 모델)을 동물 자료의 대안으로 법적으로 허용.

2018 / 2024

FDA

PBPK 분석 형식·내용 지침PBPK 제출 자료의 표준 구성. 본 기술(안)의 6개 섹션 제출 문서 구조와 적격성 평가 기준의 출발점.

2018

EMA

PBPK 모델링·시뮬레이션 보고 가이드라인플랫폼 적격성(qualification)과 모델 검증 보고 요건. 2022–2023 EMA 분석 결과를 기술(안)에 반영.

2019–2020

PMDA

집단약동학 분석 가이드라인 · PBPK 동향2019–2020년 일본 승인 신약의 40%가 PBPK를 활용. 아시아 규제기관의 수용 수준을 보여주는 지표.

진행 중

ICH

ICH M12 (DDI) · ICH M15 (MIDD 일반원칙)모델 기반 약물개발의 국제 조화 표준. 기술(안) 2건 모두 M15 초안과 정합성을 맞춤.

2018–

ASME

V&V 40의료기기 계산 모델의 검증·확인 신뢰도 평가 표준. QSP 모델 검증 방법과 불확실성 정량화의 기준 틀로 채택.

2025.01

FDA

AI 활용 규제 의사결정 초안 지침AI 모델의 신뢰도를 COU와 위험 기반으로 평가. LLM 보조 분석(APAI)의 검토 원칙과 직접 연결.

2025.04

FDA

동물실험 단계적 축소 로드맵단클론항체 등에서 NAM을 우선 적용하는 로드맵. MPS·PBPK 조합을 명시적 대안으로 언급.

2025.09 / 10

식약처 · FDA

BAL0891 — MPS 근거 IND 승인실라젠·큐리에이터의 TTK/PLK1 이중 억제제. 식약처(9월)와 FDA(10월)가 MPS 자료를 근거로 IND를 승인한 선례. 본 연구단의 병용요법 모델링 대상 물질.

2025

EMA

기계론적 모델 평가 초안QSP·PBPK 등 기계론적 모델의 규제 평가 원칙. QSP 안전성 예측 기술(안)에 통합.

2026

FDA

NAM 초안 지침 — 4축 프레임워크Context of Use, human biological relevance, technical characterization, fit-for-purpose. 2단계 한국어 가이드라인의 뼈대.

2026

FDA CDER

Dao & Sadrieh — CDER NAM 활용 현황CDER 제출 자료에서 NAM이 어떻게 쓰이는지 정리한 현황 논문. 동향분석보고서의 핵심 참조.

상시

FDA · OECD

ISTAND · OECD 시험 가이드라인약물개발 도구 적격성 프로그램(ISTAND)과 OECD 시험법 표준. 2단계 국제 표준화 기고의 목표 채널.

식약처 가이드라인이 답해야 하는 다섯 질문

어떤 COU에서 MPS 자료를 받아줄 것인가초회 용량 산정, DDI 예측, 독성 스크리닝, 소아 외삽 등 결정의 무게가 다르다.

기술(안)의 답 COU별 요구 검증 깊이를 표로 명시. fit-for-purpose는 결정의 무게에 비례.

칩 농도를 인체 노출로 어떻게 연결하는가칩의 부피·유량·결합은 사람과 다르다.

기술(안)의 답 blank chip 보정 → 파라미터 추정 → 생리학적 스케일링 → PBPK. 불확실성 정량화 필수.

후향적 검증과 전향적 검증을 어떻게 구분하는가이미 아는 약으로 맞힌 것과 모르는 약을 맞힌 것은 다르다.

기술(안)의 답 학습 집합 크기, 음성 대조, 정량적 임계값, PBPK 브리징, 공여자 변동의 5기준.

제출 문서와 코드는 어떤 형식이어야 하는가재현되지 않는 모델은 심사할 수 없다.

기술(안)의 답 요약–서론–방법–결과–고찰–부록 구조, 소프트웨어 코드 제출 요건, 버전 관리.

국제협력

NIH 산하 3개 기관과 동시에, 서면 계약으로

2024년 NIH GPP 학생 개인별 협약은 파견 학생 변경으로 불발되었습니다. 교훈은 분명했습니다. 인력교류는 학생·멘토·비자에 묶이지만, 연구협약은 기관 간 과제 단위 계약이라 지금 체결할 수 있습니다. 그래서 2026년에는 NCATS 연구협력계약, NIDDK 자료이용계약, NHLBI 자료배포계약을 병행 추진하고, 인력교류 MOU는 2027년 파견 시점에 체결합니다.

3건 연구협약 한눈에 보기

① NCATS · 연구협력계약 (RCA)Research Collaboration Agreement

상대: NCATS DPI · Pranav Shah, Ph.D. (Office of Strategic Alliances 주관)
서명: 임동석 PIPET 소장 · 연구자 한성필
대상: ADME@NCATS 예측 vs 1상 약 130건 집계 PK·비임상 ADME
모델: PBPK·IVIVE, 최초 인체 PK 예측(CL/F, Vz/F, t½)
보호: 집계·공개 가능 자료만 교환, 원자료·개인정보 비이전, 자금 교환 없음
기간: 서명일부터 3년

공동연구계획 수립

PIPET 서명 10.09

NCATS 송부·검토

NCATS 서명 (OSA·연구자)

발효 3년

② NIDDK · 자료이용계약 (DUA)Data and Resources Use Agreement

상대: NIDDK Central Repository · Rebecca M. Rodriguez, Beena Akolkar
서명: 요청자 한성필 · AOR 김완욱 산학협력단장
대상: T1DGC HLA Reference Panel v1 (DOI 10.58020/63vn-7d44) · 5,225명 · 위상화 HLA 반수체형 10,450개
모델: 제1형 당뇨병 QSP 가상환자군 — HLA 위험군별 발병 시점·teplizumab 지연 효과 예측
보호: IRB 서류 불요(NIDDK-CR 안내), NIST SP 800-171, 개인 수준 자료 반출 금지
기간: 1년 단위 갱신 · 연구 약 12개월 · 산출: 위험군 빈도표, 매핑 코드 공개, 논문

계획서 확정 10.13

R4R 온라인 신청

완결성·DAC 심사

DUA 서명 요청자·AOR

자료 접근

③ NHLBI · 자료배포계약 (RMDA)Research Materials Distribution Agreement

상대: NHLBI BioLINCC · Sean Coady, Elizabeth Wagner
서명: PI 한성필 · 기관 김완욱 산학협력단장 · NHLBI 연서
대상: CleanUP IPF (HLB02962525a, NCT02759120) · 513명 · 미국 35개 기관 무작위배정 시험
모델: IPF QSP 모델 개인 수준 보정·외부평가, 폐기능–입원·사망 연계
보호: 기관 IRB 심의면제 확인 후 신청, 기관 보안서버·다중인증·암호화
기간: 12개월 단위 갱신 · 연구 약 18개월 · 산출: 보정 파라미터, 가상환자군, 논문·모델 공개

계획서 확정 10.13

IRB 심의면제

BioLINCC 신청·승인

RMDA 서명 PI·기관

NHLBI 연서·자료 수령

T1DGC HLA 참조패널의 유전형에서 HLA 위험군, 기전적 QSP 모델, in silico 시험으로 이어지는 그래픽 요약 — **NIDDK-CR DUA 연구계획서 v1.0 그래픽 요약.** HLA 유전형 기반 가상환자군 → T1D 기전 QSP 모델(β세포·T세포·조절 T세포) → teplizumab 등 anti-CD3 예방 시험 in silico 설계. 모델은 GitHub pipetcpt/qsp의 type1-diabetes 모델을 기반으로 합니다.

CleanUP IPF 임상시험 자료로 특발성 폐섬유화증 QSP 모델을 보정하고 모델 기반 결과를 산출하는 그래픽 요약 — **NHLBI RMDA 연구계획서 v1.0 그래픽 요약.** 임상시험 자료(FVC, 입원·사망) → 기전 QSP 모델(상피 손상·섬유아세포·근섬유아세포) → 비선형 혼합효과 보정 · 가상환자군 · 결과 연계.

NCATS RCA 공동연구 계획: 36개월

P1 자료 목록화·거버넌스적격 시험 선별, 익명 ID, LLM 추출 검증1–6개월

P2 ADME@NCATS 로컬 예측용해도·투과도·대사 안정성·CYP 억제4–12개월

P3 일치도·인체 외삽PBPK·IVIVE로 CL/F·Vz/F·t½ 예측9–24개월 · 연구년 현장

P4 적용범위·모델 보정화학구조·모달리티별 오차 분석18–30개월 · 연구년 현장

P5 공동 발표·공개논문, 벤치마크 코드·집계 데이터셋24–36개월

기간은 발효일(최종 서명일)부터 36개월. 출처: RCA Appendix A, VII. Experimental Plan. 연구년 중 NCATS 현장 수행은 Phase 3–4 (2027.9 / 2028.3).

그 밖의 협력 네트워크

Johns Hopkins Center for MPS김덕호(Deok-Ho Kim) 교수 · CMPS 센터장외부 검토·자문. 느슨한 MOU 또는 Director 명의 초청장으로 2027.9 연구년과 박사과정생 중장기 파견 추진 중.

SUNY BuffaloAI & Pharmacometrics LaboratoryLLM 계량약리학 공동연구, J Pharmacokinet Pharmacodyn 2025 공동 저술.

INSERM MPS (프랑스)L. Debarbieux · J. Guedj · J. Seurat연구계획서상 MOU 후 협업 예정 기관. 바이러스–숙주 동역학·QSP 접점.

Johns Hopkins CAAT · NIH NCATS동물대체시험 · ISTANDNAM 검증 프레임워크, COU 기반 적격성 평가 체계 참조.

식품의약품안전처 · 식품의약품안전평가원부처 · 평가원규제과학 기술(안) 제출, 심사자 교육 프로그램, 공식 가이드라인 제정 검토.

K-오가노이드 컨소시엄 · OK-MPS국내 생태계3D생체조직칩 실증·상용화 지원 기반구축 팀과 협업, 오가노이드 산업 표준화 논의.

Qureator · SillaJenBAL0891 개발사biomimetic TME 플랫폼 데이터와 병용요법 pharmacometric 모델링.

Javelin BiotechMurat Cirit, CEO다중조직칩 PK 예측 협력 논의, ASO 독성 모델링 가능성 검토.

GATERS 국제 심포지엄 2024

2024년 12월 17일 경희대학교 약학대학에서 글로벌 SPHERE 세션, MPS 세션, 토론 세션의 3개 세션으로 열렸습니다. 미시간대학교 Manjunath Amit Pai 교수가 신장 약물 투여의 설계·분석·영향을, 인디애나대학교 Tyler A. Shugg 교수가 유전자 검사 구현을 통한 정밀 약물치료를, 경희대학교 정은경 교수가 특정 인구집단을 위한 모델 기반 최적 약물 투여를 발표했습니다. MPS 세션에서는 일본 Sojo대학교 Seiichi Ishida 교수가 일본의 MPS 구현 이니셔티브를 소개했고, 가톨릭대학교 한성필 교수와 서울대학교 조영재 교수가 각각 인체 약동학 예측과 질병 모델에 대한 MPS 연구 성과를 공유했습니다. 규제과학 우수성을 통한 글로벌 협력 논의의 장이 되었습니다.

성과지표 현황

계획 대비 실적, 5개년 목표 대비 누적

연구개발계획서의 성과지표(가중치 합계 100%)와 1단계 보고서의 실적을 그대로 옮겼습니다. 한 칸은 1건입니다.

SCI 논문 (5년 목표 4편)2 / 4

1단계 계획 1편 → 실적 2편, 달성률 200%

학술회의 발표 (5년 목표 19회)7 / 19

1단계 계획 7회 → 실적 7회, 달성률 100% (국외 2, 국내 5)

규제과학 기술(안) (5년 목표 3건)2 / 3

1단계 계획 1건 → 실적 2건

박사 인력양성 (5년 목표 4명)0 / 4

박사과정 재학 중(최규연 등), 2027 NIH 파견 예정

석사 인력양성 (5년 목표 9명)1 / 9

2024년 석사 1명 배출

국제화 협력 성과 (5년 목표 5건)3 / 5

NCI 확약서, SUNY Buffalo 공동연구, GATERS 개최 · 2026 NIH 협약 3건 추진 중

1단계 정량 성과표 (단계보고서 2025.11.05)

지표	1단계 계획	1단계 실적	달성률	5년 계획
SCIE 논문	1	2	200%	4
학술회의 발표 (국내+국외)	7	7	100%	19
보고서 원문	1	1	100%	5
규제과학 기술(안)	1	2	200%	3
지침/가이드라인 제정	1	2	200%	4 (+개정 2)
국제 표준화 기고서 제출	1	—	2단계 추진	2
국내 표준화 기고서 제출	1	—	2단계 추진	4
인력양성 석사 / 박사	3 / 1	1 / 0	25%	9 / 4
교육 / 홍보 실적	3 / 3	진행	—	9 / 9
국제화 협력 성과	2	3	150%	5
Omics 활용 건강인 임상시험	0	—	2단계	1
해외 연구기관과 공동 발표	1	1	100%	4

하늘색 칸은 달성, 남색 칸은 박사·개정 등 별도 범주. 목표 미달 항목 없음(단계보고서 4항). 종료 후 5년 내 활용 계획: SCIE 3편 추가, 석사 3·박사 1 추가 배출, 의약품 IND 승인 1건 기여, 성과 홍보 3건.

과제 관리

지금 어디에 있고, 다음 점검까지 무엇을 끝내는가

단계·연차 상태, 다가오는 일정, 증빙 목록, 예산 집행, 리스크 대응을 한 곳에 둡니다. 11월 과제점검의 핵심 질문은 "NIH 협력이 문서로 존재하는가"이며, 답은 첨부 2–4입니다.

단계 진행

1단계 1년차2024.4–12 · 완료

1단계 2년차2025 · 완료 · 보고서 제출

2단계 1년차2026 · 진행 중

2단계 2년차2027 · 예정

2단계 3년차2028 · 예정 · 최종

다가오는 일정

2026.10.13NIH 협력 현황·연구협약 추진계획 자료(첨부 1) 작성, 한국보건산업진흥원 제출오늘
2026.10NIDDK-CR R4R 온라인 신청 → 완결성·DAC 심사진행
2026.10NHLBI RMDA — 기관 IRB 심의면제 확인 즉시 BioLINCC 신청진행
2026.10–11NCATS RCA — NCATS 측(OSA·연구자) 서명 대기대기
2026.11과제점검 — 연구협약 1건 이상 체결 목표예정
2026 하반기식약처 심사자 대상 MPS-PBPK 교육 프로그램, 제약기업 워크숍예정
2027.09연구년 NCATS 현장 연구 착수, 박사과정생 파견·인력교류 MOU예정

증빙 목록 (2026.10.13 제출본)

첨부	문서	NIH 표시 위치	상태
1	NIH 협력 현황 및 연구협약 추진계획	—	2026.10.13 작성
2	NCATS RCA PIPET 측 서명본 (표지 + 11쪽)	p.1·2·7·8·9·10	PIPET 서명 완료, NCATS 대기
3	NIDDK-CR DUA 연구계획서 T1DGC v1.0 (표지 + 9쪽)	p.1·2·4·7·8	심사 완료
4	NHLBI BioLINCC RMDA 연구계획서 v1.0 (표지 + 10쪽)	p.1·4·9	심사 완료

원문에서 NIH 협력 해당 부분은 노란색으로 표시. 공동 논문·학회 발표는 계약 체결 후 산출 예정(RCA Phase 5, DUA·RMDA 연구 결과 발표).

2024.4–현재 NIH 협력 실적

시기	구분	내용	상대
2024	확약	국제공동연구 확약서	NCI GMB · W. D. Figg
2024	인력교류	박사과정생 GPP 파견 협약 초안 (학생 변경으로 미서명)	NCI · NIH GPP
2026	연구협약	RCA 공동연구계획(Appendix A) 수립 · PIPET 서명	NCATS DPI · P. Shah
2026	자료이용	T1DGC 자료이용 연구계획서 v1.0	NIDDK-CR
2026	자료이용	CleanUP IPF 자료이용 연구계획서 v1.0	NHLBI BioLINCC

과제 목표와 협약의 연계

연구개발계획서 세부목표	RCA (NCATS)	DUA (NIDDK)	RMDA (NHLBI)	인력교류 (GPP)
QSP·MIDD 기반 임상시험 설계·규제적 의사결정	● 최초 인체 PK 예측	● 예방시험 대상군 시뮬레이션	● 시험 설계·환자 선택	○ 연구 참여
안전성·효능 평가 정밀화	● ADME 예측 오차 분석	○ 약효 반응 하위군	● 항섬유화제 효과 재추정	–
데이터 관리 및 분석	● LLM 기반 자료 구조화	● 통제접근 자료 보안관리	● 결측·경쟁위험 분석	–
국제 협력 및 표준화	● NIH 서면 계약	● NIH 서면 계약	● NIH 서면 계약	● NIH 파견
교육·인력양성	○ 연구년 현장 연구	–	–	● 박사과정생 파견

● 직접 기여 ○ 부분 기여 – 해당 없음

예산 집행

1단계 직접비 집행 (원)

인건비160,168,230
학생인건비40,020,000
연구활동비58,696,300
기타(연구수당 등)10,000,000
직접비 소계268,884,530

1단계 보고서 사용명세서 기준. 인건비 −10,731,770원, 학생인건비 −24,000,000원을 연구활동비(+34,731,770원)로 변경하여 국제협력·학회·분석 활동에 재배분. 사용잔액 0, 사용률 100%.

2단계 사용 계획 (3개년 합계, 천원)

항목	금액	비고
인건비	299,520	연구원·연구보조
학생인건비	126,720	박사과정·석사과정
연구활동비	30,660	학회·출장·전문가활용
연구수당	21,000
직접비 소계	477,900
간접비	122,100
합계	600,000	2단계 3개년 정부지원비 합계

가톨릭대학교 산학협력단 주관, 공동·위탁연구개발기관 없음. 금액은 단계보고서 '다음 단계 연구개발비 사용 계획' 기준.

리스크와 대응

리스크	발생/징후	대응	상태
인력교류 MOU 불발	2024 GPP 개인별 협약이 파견 학생 변경으로 미서명	인력교류는 2027 파견 시점 MOU로, 연구 협력은 기관 간 연구협약 3건으로 전환	대응 완료
상대기관 심사 일정	NIH 3개 기관 심사 일정은 통제 불가	IRB 서류가 필요 없는 NIDDK-CR DUA를 최우선으로 11월 점검 전 체결	진행
MPS 플랫폼의 생리학적 한계	간문맥계·담즙 배설 부재, HepaRG 세포주	한계를 기술(안)과 논문에 명시, 추가 최적화 없는 예측으로 보수적 검증, 공여자 변동 기준 도입	관리 중
LLM 재현성·프라이버시	복잡 모델 33건 중 42.4%만 완전 일관성, 상업용 LLM 데이터 이슈	전문가 검토 필수 원칙, 로컬 실행 옵션, 집계·공개 가능 자료만 교환(RCA)	관리 중
통제접근 자료 보안	개인 수준 자료 반출 금지 조건	NIST SP 800-171, 기관 보안서버·다중인증·암호화, 매핑 코드만 공개	설계 반영
정부 지출 문서의 진정성	전문가활용비·출장보고서 작성 시 저자·인용 처리	실제 자문이 있었을 때만 검토자 서명란 사용, 실존 인물 발언 임의 인용 금지	원칙 확립

교육·인력양성

모델을 돌릴 줄 아는 규제과학자를 키운다

PIPET의 이름이 Pharmacometrics Institute for Practical Education & Training인 이유입니다. 계량약리학 실무 교육에 MPS 모델링을 결합해 식약처 심사자, 제약기업 실무자, 의과대학 학생, 대학원생을 각각의 깊이로 훈련합니다.

의과대학 약리학 교육과정MPS-PBPK 방법론을 정규 교육과정에 통합. 차세대 연구 역량을 조기에 배양하고 EDISON 전산의학 소프트웨어를 실습 도구로 활용.
대학원 석·박사 과정5개년 석사 9명·박사 4명 배출 목표. 박사과정생은 NIH(CMPS·NCATS) 중장기 파견과 RCA 공동연구에 참여. 2024년 석사 1명 배출.
식약처 심사자 교육 프로그램MPS-PBPK·QSP 기술(안)을 교재로 한 심사자 대상 교육. 규제 수용의 전제는 심사자가 모델을 읽을 수 있는 것.
제약기업 실무자 워크숍 (연 2회)비임상 데이터로 인체 PK를 예측하는 실습, IND 제출 문서 구조, 오픈소스 도구 활용. 기술 이전과 실무 적용 촉진.
국제 교육 협력 (2027–)JHU CMPS·NCATS 현장 연수, 국제 워크숍 공동 개최, 한–일 공동심포지엄 등 교류 채널을 교육 프로그램으로 제도화.

교육 프로그램이 다루는 내용

MPS 실험 설계와 mass balance 기반 파라미터 추정
PBPK 스케일링, IVIVE, 불확실성 정량화와 민감도 분석
QSP 모델 개발 6단계와 ASME V&V 40 검증
NONMEM·nlmixr2·mrgsolve 실습, LLM 보조 분석의 한계와 검토 원칙
FDA·EMA·PMDA·ICH M15 가이드라인 독해와 규제 제출 문서 작성
COU 정의와 fit-for-purpose 판단, 후향/전향 검증 5기준

13명5개년 인력양성 목표 (석사 9 · 박사 4)

9회5개년 교육 실적 목표 · 홍보 9회

1명2027 NIH 파견 박사과정생 (최규연)

20여 명임상연구팀 10명 + 혁신연구팀 10여 명 내부 인력

도구·오픈소스

재현 가능해야 규제가 받아준다

코드와 데이터를 GitHub로 공개하고, 웹 애플리케이션으로 분석을 재현 가능하게 만드는 것이 과제의 데이터 관리 원칙입니다. 비싼 상용 소프트웨어 없이도 국내 제약사가 통상 수행하는 비임상 평가 결과만으로 인체 약동학을 예측할 수 있어야 합니다.

APAI — LLM 계량약리학 자동 분석R Shiny 웹 앱. NONMEM output을 올리면 Mermaid 모델 다이어그램, 4열 파라미터 표, 분석 리포트를 자동 생성. Claude 3.5 Sonnet 기반, 44개 output으로 검증.

MPS-PBPK 통합 플랫폼Gut–Liver–Kidney MPS 파라미터를 PK-Sim PBPK로 연결하는 modular 워크플로. R Shiny 인터페이스로 약물 확장과 재현성을 확보.

pipetcpt/qsp — QSP 질환 모델 라이브러리GitHub 공개 저장소. type1-diabetes 제1형 당뇨병 QSP 모델, NASH/NAFLD QSP 모델 보유. NIDDK T1DGC·NASH CRN FLINT 자료와 연계 예정.

모델링 스택mrgsolve nlmixr2 rxode2 deSolve R 생태계와 NONMEM, PK-Sim. 규제 제출용 코드 제출 요건에 맞춘 버전 관리·문서화.

인체 약동학 예측 소프트웨어 (오픈소스)기초 대사실험의 in vitro 파라미터를 입력하면 인체 PK 파라미터를 예측. 다수 전문가 협업·과도한 실험·고가 라이선스 없이 쓰도록 설계.

데이터 거버넌스GitHub 저장소 내부 SOP, 익명 ID 체계, LLM 추출 검증, NIST SP 800-171 보안 조건. 통제접근 자료는 매핑 코드와 집계 결과만 공개.

연구진·추진체계

임상약리과와 계량약리학연구소가 한 팀으로

가톨릭의대 계량약리학연구소(PIPET) 혁신연구팀, PIPET MPS팀, 서울성모병원 임상약리과 연구진이 협업합니다. 전문의·CRC로 구성된 임상연구팀 10명과 통계학자·컴퓨터과학자·생물학자로 구성된 혁신연구팀 10여 명이 내부 인력입니다.

한성필 · 연구책임자 가톨릭대학교 의과대학 약리학교실 · 서울성모병원 임상약리과 부교수 · M.D., Ph.D.

초기임상시험 설계·수행·자료분석 연간 20건 이상. 미국 NIH(NINDS) 방문연구원(2010–2013), 서울아산병원 임상약리학과 전공의(2016–2019), AIMS BioScience 임상약리 책임(2019–). SCI 논문 40여 편(Science Translational Medicine, Nature Medicine, AP&T 등), 약동학·계량약리학 교과서 저술. EDISON 전산의학 최우수상(한국연구재단이사장상)·대상(과학기술정보통신부장관상), MSD청년슈바이처상. 계량약리학 모델링·시뮬레이션·데이터과학 도구 개발 100건 이상(GitHub 기준). 경희대학교 약학대학 겸임(규제과학), 사단법인 청람바이오아카데미 총무이사.

PharmacometricsQSPPBPKMPSRegulatory ScienceMIDD

임동석PIPET 계량약리학연구소 소장 · 의과대학 교수NCATS RCA PIPET 측 서명자. JHU CMPS 협력 MOU의 PIPET 측 대표.

김완욱가톨릭대학교 산학협력단장NIDDK DUA·NHLBI RMDA 기관 서명권자(AOR). 산학협력단이 계약 당사자로 참여.

차화준연구원 · 과제 실무담당자LLM 계량약리학 논문(J Pharmacokinet Pharmacodyn 2025) 주저자, ACoP 2024 발표.

최수인연구원MPS-PBPK diclofenac 논문(BioChip Journal 2025) 주저자.

최규연박사과정2025 대한기초의학 학술대회 발표. 2027 NIH 파견 예정 인력.

이정현연구원대한약리학회·대한임상약리학회 2024 발표.

성종환 연구실홍익대학교 · MPS 플랫폼Gut–Liver–Kidney MPS 실험 플랫폼 공동 개발, BioChip Journal 2025 공동.

AIMS BioScience위탁·협력기관 · 일동홀딩스 자회사식약처 출신 Regulatory Strategy 팀과 3D-MPS-QSP 규제과학 전략 수립, 민원인 안내서 개발, QSP-규제과학 인력 파견 훈련. 최근 수십 건 프로젝트 중 약 40%가 비임상→임상 예측.

김덕호 (Deok-Ho Kim)Johns Hopkins University · Center for MPS 센터장외부 검토자·자문. MPS/오가노이드 규제 동향분석보고서 검토, 연구년·파견 협력 상대.

추진체계

주관연구개발기관은 가톨릭대학교 산학협력단이며, 공동·위탁연구개발기관 없이 PIPET과 서울성모병원 임상약리과가 수행합니다. 국제 협력은 NIH(NCI·NCATS·NIDDK·NHLBI), JHU CMPS, SUNY Buffalo, INSERM MPS, 국내 OK-MPS·K-오가노이드 컨소시엄과의 서면 협약·공동연구를 통해 확장합니다. 규제 전략은 AIMS BioScience의 ND·CMC·CP·PMx·CD·CR·RS·MW·IPT 부서 체계와 연계해 전임상에서 개념증명 임상까지의 Analysis–Strategy–Evidence–Translation 서비스 모델을 활용합니다.

가톨릭대학교 연구진은 10년 이상 국내외 개발사 대상 모델링–시뮬레이션 컨설팅을 수행해 광범위한 MIDD 노하우를 확보했습니다. 항암제, 고형암, 헌팅턴병, 제2형 당뇨, 파킨슨병, 한타바이러스 백신, 혈우병, 다발성 골수종, 비소세포폐암·대장암, 성장호르몬 결핍 등 13개 적응증의 비임상–임상 예측 사례가 선행연구로 축적되어 있습니다.

소식

2024년 4월부터 오늘까지

과제의 공개 활동을 시간순으로 기록합니다. 최신이 위에 있습니다.

2026.10.13NIH 연구협약 3건 추진계획 제출
NIDDK-CR DUA·NHLBI RMDA 연구계획서 v1.0 확정. 가톨릭대학교–NIH 협력 현황과 연구협약 3건 추진계획을 한국보건산업진흥원에 제출. 11월 과제점검 전 1건 이상 체결 목표.
2026.10.09NCATS 연구협력계약 PIPET 측 서명
Division of Preclinical Innovation(Pranav Shah)과의 RCA에 임동석 소장·한성필 연구책임자 서명. ADME@NCATS 예측과 1상 약 130건 집계 PK를 비교하는 36개월 공동연구. NCATS 서명 대기.
2026.10JHU Center for MPS 협력 방식 조정
김덕호 센터장 제안에 따라 MOU 대신 Director 명의 초청장으로 2027.9 연구년 승인 절차가 가능한지 확인 중. 박사과정생 중장기 파견 구상.
2026.10NIDDK-CR T1DGC HLA 참조패널 자료 신청 착수
GitHub pipetcpt/qsp 제1형 당뇨병 QSP 모델과 연계. IRB 서류 불요. NASH CRN FLINT 자료로 NASH/NAFLD QSP 모델 검증도 계획.
2026MPS World Summit 2026 (Washington D.C.) 참석·출장보고
후향적/전향적 검증, BAL0891 선례, AI 강화 MPS 워크플로, 양자 네트워크 회의를 다룬 공식 출장보고서와 MPS/오가노이드 규제 동향분석보고서 작성. 2단계 가이드라인과 논문 파이프라인의 출발점.
2026.012단계 착수
국제 협력을 통한 3D-MPS-QSP 모델링의 임상시험 적용·표준화, 규제과학 인력 배출. 2026년 정부지원 연구개발비 200,000천원.
2025.12.05제46회 일본임상약리학회 한–일 공동심포지엄 초청 발표
Station Conference Tokyo. 국제 학술 네트워크에서 한국 MPS-PBPK 연구의 입지 강화.
2025.12.032025 PAGK Annual Meeting 발표
연세대학교. 집단약동약력학회에서 MPS-QSP 성과 공유.
2025.11.051단계 보고서 제출
논문 2편(달성률 200%), 학술발표 7회(100%), 규제과학 기술(안) 2건. 목표 미달 항목 없음. 사용률 100%.
2025.10FDA, BAL0891 IND 승인 — MPS 근거 선례
식약처 9월 승인에 이어 FDA 승인. 본 연구단의 BAL0891–ICI 병용 pharmacometric 모델링 대상 물질.
2025.07.04제32회 대한기초의학 학술대회 발표
박사과정 최규연, 계명대학교 의과대학·동산병원.
2025SCIE 논문 2편 게재
BioChip Journal(MPS-PBPK diclofenac, 최수인 주저자)과 J Pharmacokinet Pharmacodyn(LLM 계량약리학, 차화준 주저자·SUNY Buffalo 공동).
2024.12.17GATERS 국제 심포지엄 2024 개최
경희대학교 약학대학. 글로벌 SPHERE·MPS·토론 3개 세션, 미시간·인디애나·Sojo·서울대 연자. 규제과학 글로벌 협력 네트워크 구축.
2024.11.12ACoP 2024 발표 (Phoenix, Arizona)
차화준 연구원, American Conference on Pharmacometrics.
2024.11대한약리학회·대한임상약리학회 발표
이정현 연구원, 메종글래드 제주(11.08)·광주 김대중컨벤션센터(11.14).
2024MPS World Summit · ISSX 참석, 바이오칩학회·대한약리학회 참석
국제 협력 기반 마련. NIH GPP 개인별 파견 협약은 학생 변경으로 미서명, 2년차 이후로 조정.
2024.04.01과제 착수
식품의약품안전평가원 공고 제2024-31호. NCI Genitourinary Malignancies Branch(William D. Figg)와 국제공동연구 확약서.

용어집

이 페이지에 쓰인 말들

규제과학·계량약리학·MPS 분야에서 쓰는 용어를 이 과제의 맥락으로 풀었습니다.

MPS (Microphysiological System): 3D 매트릭스와 미세 관류를 포함한 특수 배양 환경에서 생체 내 장기 기능의 측면을 재현하는 체외 모델. 3D-생체조직칩, organ-on-chip과 같은 뜻으로 쓰입니다.
QSP (Quantitative Systems Pharmacology): 질병 기전과 약물 작용 기전, 그 내재적 관계를 수학적으로 기술하는 모델링. 가상환자군 생성, 용량·투여 간격 설계, 안전성 예측에 쓰입니다.
PBPK (Physiologically Based Pharmacokinetic): 인체 생리(장기 부피·혈류·효소)와 약물 특성을 분리해 기술하는 약동학 모델. 사람 특성(연령·유전형)과 외적 상태(질병·병용약물)를 반영해 노출을 예측합니다.
IVIVE / IVIVC: In vitro–in vivo extrapolation / correlation. 세포·칩 실험값을 생체 파라미터로 외삽하거나 상관시키는 과정. MPS 파라미터의 인체 스케일링이 여기에 해당합니다.
NAM (New Approach Methodology): 동물실험을 대체·축소·개선하는 새로운 평가 방법의 총칭. 세포 기반 시험, 오가노이드, MPS, in silico 모델을 포함합니다.
COU (Context of Use): 모델이나 시험법이 어떤 질문에, 어떤 개발 단계에서, 어떤 결정을 위해 쓰이는지에 대한 명시적 정의. 검증 요구 수준은 COU에 따라 달라집니다.
Fit-for-purpose: COU에 비추어 충분한가를 묻는 판단. 모든 상황에 완벽한 모델이 아니라 해당 결정에 충분한 모델을 요구합니다.
Weight-of-evidence: 단일 시험이 아니라 여러 근거(칩, 모델, 문헌, 임상)를 종합해 판단하는 접근. MPS 자료는 보통 단독이 아니라 weight-of-evidence의 한 축으로 제출됩니다.
MIDD (Model-Informed Drug Development): 모델링·시뮬레이션을 개발 의사결정에 체계적으로 통합하는 접근. ICH M15가 일반원칙을 정합니다.
IND / NDA: 임상시험계획 승인(Investigational New Drug) / 신약 허가 신청(New Drug Application). BAL0891은 MPS 근거로 IND가 승인된 사례입니다.
ISTAND: FDA의 Innovative Science and Technology Approaches for New Drugs 프로그램. 기존 적격성 경로에 맞지 않는 새로운 약물개발 도구(MPS 포함)의 적격성 평가 채널.
ASME V&V 40: 계산 모델의 검증(verification)·확인(validation)·불확실성 정량화를 위험 기반으로 평가하는 표준. QSP 모델 신뢰도 평가에 차용합니다.
RCA / DUA / RMDA: Research Collaboration Agreement(공동연구), Data and Resources Use Agreement(자료이용), Research Materials Distribution Agreement(자료배포). NCATS·NIDDK·NHLBI와 각각 체결 추진 중인 계약 유형.
AOR (Authorized Organizational Representative): 기관을 대표해 계약에 서명할 권한을 가진 자. DUA·RMDA에서는 가톨릭대학교 산학협력단장이 AOR입니다.
NIH GPP: NIH Graduate Partnerships Program. 박사과정생이 NIH 연구실에서 학위 연구를 수행하는 인력교류 프로그램. 2027년 파견 시점에 MOU 체결 예정.
NIST SP 800-171: 통제 비분류 정보 보호를 위한 미국 보안 표준. NIDDK-CR 통제접근 자료 이용 시 요구되는 보안 조건.
hERG: 심장 재분극에 관여하는 칼륨 채널. 심독성(QT 연장) 예측의 표준 지표로, QSP 안전성 예측 기술(안)의 심독성 항목에서 다룹니다.
TP-DDI · FaSSIF/FeSSIF: 수송체 매개 약물상호작용 / 공복·식후 모사 장액. PBPK의 흡수·상호작용 모듈에서 쓰는 입력값과 시험 조건.
가상환자군 (Virtual patient population): 유전형·생리·질환 분포를 반영해 생성한 in silico 환자 집단. T1DGC HLA 참조패널 기반 T1D 가상환자군이 대표 사례입니다.
규제과학 기술(안): 식약처 출연연구과제의 결과물 형태. 국제 가이드라인을 종합해 국내 적용 가능한 형태로 정리한 지침 초안. 제출 후 공식 가이드라인 제정 검토 자료가 됩니다.
CAAT · JHTV: Johns Hopkins Center for Alternatives to Animal Testing / Johns Hopkins Technology Ventures. 동물대체시험 정책·기술이전 분야의 협력 접점.
3Rs: Replacement, Reduction, Refinement. 동물실험의 대체·감소·개선 원칙. 본 과제는 완전 대체보다 의존도 감소를 현실적 목표로 둡니다.

자주 묻는 질문

심사자, 기업, 학생이 자주 묻는 것

MPS 결과만으로 동물실험을 완전히 대체할 수 있습니까?

아닙니다. 현 플랫폼은 간문맥계와 담즙 배설 경로가 없고 일부 대사 경로 재현에 제한이 있습니다. 목표는 의존도 감소(3Rs)와 후보물질 스크리닝·문제 조기 발견·임상시험 설계 최적화입니다. 최종 안전성 평가는 여전히 임상시험이 필요하며, MPS는 보완 도구로서 개발 효율과 실패율에 기여합니다.

diclofenac 예측이 맞았다는 것이 다른 약물에도 성립합니까?

diclofenac은 검증용 모델 약물입니다. 선행연구에서 8개 약물(antipyrine, benzylpenicillin, crizotinib, diclofenac, gefitinib, testosterone 등)의 반감기를 3배 이내로 예측했고, 플랫폼은 modular design으로 확장됩니다. 2단계 NCATS RCA에서 1상 약 130건의 집계 PK와 ADME 예측을 비교해 화학구조·모달리티별 적용 범위와 오차를 분석합니다.

LLM이 생성한 분석을 규제 제출에 그대로 쓸 수 있습니까?

없습니다. 복잡 모델 33건 중 42.4%만 완전 일관성을 보였고 CV% 계산 같은 수학 처리에서 오류가 발생했습니다. APAI는 다이어그램·표·리포트 초안을 빠르게 만들어 주는 도구이며, 전문가 검토가 필수라는 원칙을 논문과 SOP에 명시했습니다. 데이터 프라이버시를 위해 집계·공개 가능 자료만 외부 LLM에 전달합니다.

왜 인력교류 MOU 대신 연구협약을 먼저 체결합니까?

인력교류 MOU는 파견 학생·NIH 멘토·일정·비자가 확정되어야 하는 개인 단위 협약이라 2024년에 학생 변경으로 불발되었습니다. 연구협약(RCA·DUA·RMDA)은 기관 간 과제 단위 계약이라 연구계획서와 기관 서명권자 서명만으로 지금 체결할 수 있습니다. 인력교류는 2027년 파견 시점에 MOU로 체결합니다.

NIH 자료는 어떻게 보호됩니까?

NIDDK-CR 자료는 NIST SP 800-171 보안 조건 아래 개인 수준 자료 반출이 금지되며 매핑 코드와 집계 결과만 공개합니다. NHLBI 자료는 기관 보안서버·다중인증·암호화 조건을 따르고 기관 IRB 심의면제를 확인한 뒤 신청합니다. NCATS RCA에서는 원자료와 개인정보를 이전하지 않고 집계·공개 가능 자료만 교환합니다.

BAL0891 선례가 식약처 가이드라인에 어떤 의미입니까?

MPS 자료를 근거로 IND가 승인된 국내 최초 사례(식약처 2025년 9월, FDA 2025년 10월)입니다. 규제기관이 어떤 COU에서 어떤 수준의 MPS 근거를 받아들였는지 보여주는 기준점이 되며, 2단계 가이드라인에서 전향적 검증 사례로 분석합니다. 본 연구단은 같은 물질의 병용요법 설계 모델을 수행했습니다.

교육 프로그램은 누가 들을 수 있습니까?

식약처 심사자 대상 MPS-PBPK 교육, 제약기업 실무자 워크숍(연 2회), 의과대학 약리학 교육과정, 대학원 석·박사 과정의 네 층위로 운영합니다. 박사과정생은 NIH·JHU CMPS 파견과 RCA 공동연구에 참여합니다. 참여 문의는 하단 연락처로 보내면 됩니다.

코드와 모델은 어디서 볼 수 있습니까?

GitHub pipetcpt/qsp 저장소에 제1형 당뇨병과 NASH/NAFLD QSP 모델이 공개되어 있고, MPS-PBPK 플랫폼과 APAI는 R Shiny 웹 애플리케이션으로 제공됩니다. NIH 자료 기반 연구의 매핑 코드와 벤치마크 코드는 계약 체결 후 Phase 5에서 공개됩니다.

11월 과제점검에서 무엇을 보여줍니까?

NIH 협력이 문서로 존재함을 보입니다. 첨부 2 NCATS RCA PIPET 측 서명본, 첨부 3 NIDDK-CR DUA 연구계획서 v1.0, 첨부 4 NHLBI RMDA 연구계획서 v1.0이며, 원문에서 NIH 협력 부분은 노란색으로 표시되어 있습니다. 목표는 점검 전 1건 이상 체결이고 최우선은 IRB 서류가 필요 없는 NIDDK-CR DUA입니다.

문의

공동연구, 자료 활용, 교육 참여

MPS 데이터의 PBPK/QSP 해석, 임상시험 설계 자문, 규제과학 교육 프로그램, NIH 자료 기반 QSP 공동연구에 관심 있는 기관과 연구자의 연락을 받습니다.

연구단: PIPET MPS · 가톨릭대학교 계량약리학연구소 (Pharmacometrics Institute for Practical Education & Training)
소속: 가톨릭대학교 의과대학 약리학교실 · 서울성모병원 임상약리과
주소: 서울특별시 서초구 반포대로 222, 가톨릭대학교 성의교정
연구책임자: 한성필 교수 · pil.han@gmail.com
주관기관: 가톨릭대학교 산학협력단 (사업자등록번호 1148207929)
과제 ID: RS-2024-00396711 · 국가연구자번호 10203824

협력 가능한 형태

MPS 실험 데이터의 모델 기반 해석 (파라미터 추정, 인체 외삽, 불확실성)
질환 QSP 모델(T1D, IPF, NASH) 공동 개발과 외부 자료 검증
IND·NDA 제출용 MIDD 문서 구조 자문과 규제 전략
식약처 심사자·기업 실무자 교육, 대학원생 공동 지도·파견
국제 표준화(OECD 시험 가이드라인, ICH M15) 기고 협력