우리는 살아가면서 몸이 아프면 병원이나 약국에 가서 증상에 맞는 약을 처방받는다. 이렇게 쉽게 접할 수 있는 약이 세상에 나오기까지는 많은 시간적 노력과 천문학적 금액의 비용이 투입된다. 신약의 파이프라인(개발 후보물질) 단계에서 비임상시험을 거쳐 임상시험을 통해 세상에 나오기까지 평균 10년 정도의 시간이 소요되며, 대략 하나의 신약이 성공하기까지 1조원 정도의 돈이 투자된다. 많은 시간과 비용이 투자되는 만큼 신약 개발의 주요 단계에서 후보물질의 고-스톱(진행-중단) 여부를 결정짓기 위해 다양한 분야의 시험을 수행하게 된다. 특히 파이프라인 단계에서 효능을 입증받은 후보물질의 안전성이나 효능을 검증받기 위해 수행하는 비임상 단계는 사람에게 직접적으로 투여하기 전에 설치류, 비설치류 및 영장류를 이용해 일반독성, 발암성, 생식발생독성, 유전독성, 면역독성, 안전성 약리 등 다양한 시험을 필수적으로 진행해야 한다. 사람에게서 나타날 수 있는 부작용을 최소화하기 위해 수행하는 반복적이고 다양한 비임상시험으로 인해 많은 실험동물의 희생이 따르는 부분은 그동안 필수불가결한 부분으로 여겨져 왔다.
실험동물 사용을 금지하는 세계적 추세
그러나 2010년대 초반에 들어오면서 유럽에서는 실험동물의 윤리적 문제로 인해 동물실험 화장품 원료 등에 대한 동물실험을 금지했고, 동물실험을 수행한 화장품 원료 및 제품은 판매를 금지하도록 결정했다. 한국도 2017년부터 동물실험을 거쳐 만든 화장품을 유통하거나 판매할 수 없게 됐다. 2013년 미국에서 열린 FDA(Food and Drug Administration: 미국 식품의약국) 주최 워크숍의 주제는 ‘실험동물을 사용하지 않는 독성연구의 미래에 대한 로드맵’으로, 향후 선진국을 중심으로 대부분 나라에서 실험동물을 이용한 독성평가 기술은 점차 사라질 전망이다. 실제 세계적으로 새로운 동물실험 대체시험법을 담당하는 전문 행정기관들(미국-ICCVAM, 유럽-ECVAM)이 설립됐다. 일본(JACVAM)과 한국(KoCVAM)을 비롯한 아시아권에서도 대체시험법 전담 기관이 설립돼 국제적인 흐름에 대응하고 있다. 그렇다면 이렇게 실험동물 사용에 대한 규제에는 대부분 동의가 이뤄지고 있는 가운데, 과연 실험동물을 사용하지 않고 어떻게 독성 관련 정보를 얻어낼 수 있을까?
차세대 독성 예측 기술의 등장
현재 많은 과학자들이 실험동물을 이용하지 않고 독성 데이터를 확보하기 위해 주로 관심을 갖고 있는 분야는 빅데이터 활용과 인체 모사 모델 확립이다. 유럽의 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률(REACH: Registration, Evaluation, Authorisation & Restriction of Chemicals)에서는 ‘one substance, one registration’의 원칙을 통해 반복적인 동물실험을 방지하고, 기업들의 시험자료 공유를 법제화하고 있다. 유럽화학물질청 보고에 따르면 실제 REACH 도입에 따라 2008년부터 2016년까지 등록된 물질의 98%가 기업들 간의 시험자료 공유를 통해 공동 등록으로 이뤄졌다. 또한 이러한 데이터 공유 외에 실험동물을 이용하지 않고 화학물질의 구조를 분석해 독성을 예측하는 비동물 시험법이 있다.
미국 국립 환경보건과학원은 최근 ‘Tox21’이라는 프로젝트를 통해 주요 독성 관련 자료를 통합하고 있다. 이 Tox21은 구조 기반의 독성 예측 모델 개발을 목적으로 하는 프로젝트로 빅데이터를 활용해 화학물의 구조와 생체 내(in vivo) 독성과의 상관관계를 규명했다. 이러한 Tox21과 같은 빅데이터의 출현 덕분에 딥러닝 기반 모델 개발이 가능해졌다. 인체 모사 모델을 활용한 독성평가의 경우, 줄기세포를 3차원 배양해 만들어지는 오가노이드를 활용한 연구가 주로 수행되고 있다. 오가노이드(organoid)는 장기(organ)와 소체(oid)의 합성어로 인체의 장기 모사체를 칭하며, 생체 내에서만 볼 수 있었던 세포 계층적, 조직학적 구조를 재현함으로써 기존의 2차원으로 배양한 세포주보다 한 단계 높은 차원의 생리현상을 연구할 수 있는 실험모델이다. 현재 장, 위, 간, 폐, 망막, 뇌, 뇌하수체, 신장, 췌장, 자궁 등 다양한 장기를 모사하는 오가노이드가 확립돼 있으며, 신약 개발을 위한 전임상의 모든 단계에서 기존 동물실험을 대체 혹은 보완하는 방식으로 빠르게 자리매김하고 있다.
이렇듯 4차 산업혁명시대 기술혁신 선도를 위해 독성을 예측하는 차세대 독성 예측 기술 개발 연구는 실험동물 대체뿐만 아니라 환경과 우리의 안전을 위해 필수불가결한 연구로 앞으로 독성 및 안전성 연구에 많은 변화를 가져오게 될 것이다. 이를 위해 산업계·학계·연구소 간의 다학제적 접근을 통한 유기적이고 체계적인 기술력 확보가 필수적이며, 다양한 부처 간의 정책 활동 참여 등 지속적인 관심이 필요할 것으로 생각된다.
