가상 임상시험 코로나19 이후 대세로 부상 < 글로벌리포트 < 팜 < 기사본문

코로나19 대유행이 가상(원격/분산형) 임상시험의 급속한 채택을 촉발한 가운데, 팬데믹 이후에도 빠르게 이용될 전망이다.

가상 임상은 원격진료를 기반으로 하고 환자 참여 및 추적에 전용 앱을 사용하고, 재정적, 시간적 부담을 크게 줄인다.

가상 임상에서, 환자는 집에서 등록하고 원격으로 모니터링할 수 있다.

또한 가상 임상은 치료를 위해 단일 사이트에 의존하지 않고 원격 진료를 사용해 보다 전문 진료를 위해 국가/세계에서 다양한 전문의에게 환자가 접근할 수 있게 한다.

이는 생명과학 R&D에서 가장 시급한 과제 중 2개인, 환자의 중도 탈락를 줄이고 연구 일정을 단축할 수 있다.

컨설팅업체인 메디-테크 인사이츠(Medi-Tech Insights)에 따르면, 글로벌 가상 임상시험 시장은 연평균 10% 이상 성장해 2020년 80억 달러 규모로 추정됐다.

시장은 코로나19 팬데믹 발생 후 가상 임상시험의 채택 증가가 견인했다.

또한, 고객이 임상 연구에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 지원하는 새로운 파트너십, 인수와 제품 제공을 밝힌 CRO(계약연구조직)의 수 증가 등이 기여했다.

원격 모니터링, 개선된 환자 등록, 환자 참여를 추적하는 엽, 원격의료, 분산 등이 팬데믹으로 인해 연구가 전례 없는 규모로 중단되었을 때 제약 업계가 임상시험을 계속 진행하는데 도움이 됐다.

제약사들은 갑작스럽게 전환해야 했지만, CRO는 전환을 용이하게 하기 위해 중점을 제품과 서비스와 일치시켜야 했다.

최근, 코로나19 대유행 기간 동안 이런 서비스에 대한 수요 증가로 인해 가상 임상시험 시장에서 M&A가 증가했다.

2018년과 2019년에는 연간 1~2건의 거래가 있었지만 2020년에는 9건 이상의 M&A 거래가 있었다.

가상 임상시험의 톱 업체는 아이콘(ICON), 파렉셀(Parexel), IQVIA, 코반스(Covance), 써모피셔(Thermo Fisher), LEO Innovation Lab, 휴마(Huma), 메디데이터(Medidata), 오라클(Oracle) 등이다.

파렉셀l은 지난 7월 EQT Private Equity와 미국의 대기업인 Goldman Sachs Asset Management에 의해 85억달러에 인수돼, 지난 4년간 CRO를 소유해 온 팜플로나 캐피탈(Pamplona Capita)l에서 분리됐다.

써모 피셔는 2021년 PPD를 인수한 후 버지니아 리치몬드 지역에 대규모 임상 실험실을 확장했다.

이밖에 시그넌트헬스(Signant health)의 바이르트라이얼(VirTrial) 인수(2020년 11월), 아이콘(Icon)의 PRA Health 인수(2021년 2월), 사이언스 37의 라이프사이(LifeSci Acquisition II Corp) 합병(2021년 10월) 등이 최근 M&A이다.

기업들은 테크놀로지/서비스 제공을 강화하기 위해 점점 M&A를 이용하고 있다.

코로나19 대유행으로 많은 임상시험이 보류된 후, 기업들은 연구를 재개하기 위해 가상 임상시험으로 전환해야 했다.

이는 분산형 임상시험 서비스를 제공하는 스타트업들에게 기회를 주었다.

벤처캐피털 자금조달 건수가 증가했다.

2018년에는 6건에 불과했지만, 2020년에는 18건이 딜이 있었다.

펀딩의 대부분은 벤처 캐피털과 관련된 총 10건의 거래가 있었던 2020년 3분기에 이루어졌다.

메드에이블(Medable)은 2020년 이후 수차레 라운드에 걸쳐 5.24억 달러를 조달해, 최대 벤처캐피탈 자금을 확보했다.

회사는 2월에 LEO Innovation의 덴마크 소재 Omhu를 인수함으로써 유럽 서비스에 추가했다.

벤처 캐피털은 기술 진보와 고객 및 지리적 접근성 증대에 대해 CRO에게 도움이 될 수 있다.

CRO들은 고객층을 추가하기 위해 유럽이나 다른 지역으로의 확장을 모색하고 있다.

최근 베리스타트(Veristat)는 SFL의 인수로 희귀병 및 종양학 분야의 전문지식을 추가했고, EU, 영국 및 스위스의 의료 시스템에서도 우수한 입지를 확보했다.

또한, AI(인공지능) 기술의 사용은 계속 확장되는 데이터를 합성하고 분석하고 처리 속도를 높일 수 있다.