병렬화: 임상시험 주기를 단축하기 위한 필수 요소
임상시험은 복잡할 뿐 아니라 프로젝트 관리 기법과 그 능력이 좋아야 성공적으로 마무리할 수 있는, 프로젝트의 정수라고 할 수 있습니다. 제약회사와 CRO가 치열한 환경에서 운영되는 만큼, 프로젝트 성공의 척도는 시간과 예산 내에서 양질의 결과를 제공하는 것을 핵심 요구 사항으로 합니다. 그러나 이러한 기준이 달성되는 경우는 거의 없을뿐더러 달성하기란 점점 더 어려워지고 있습니다.
연구에 따르면 모든 임상시험의 1/3이 어느 시점에든 일정이 지연되는 것으로 나타났습니다. 이러한 임상시험은 운영상의 문제로 인해 성과가 저조합니다. 즉, 일정이 지연되거나 예산을 초과하거나 생성된 데이터가 인허가를 뒷받침할 만큼의 품질이 되지 못합니다. 아마도 가장 불안한 사실은 임상시험 시작과 관련한 주기가 20년 이상 변하지 않고 있다는 것입니다. 사실 그 속도는 느려지고 있고, 이 때문에 임상시험 구제 대책이 필요해서 시험 비용이 20% 이상 증가할 수 있습니다. 이러한 동향은 차치하더라도, 일정에 맞게 운영되고 있는 임상시험은 과연 효율적일까요?
지난 10년 동안 승인된 신약 개발에 드는 자본화 비용은 두 배 이상 증가했습니다. 정부 지원금이 계속 증가했기 때문에 일부는 이를 제약 회사의 대중용 선전으로 치부하기도 합니다. 하지만 여전히 분명한 한 가지 사실은 임상시험 시작 관련 활동, 즉 임상시험 스타트업이 매우 비효율적이며 병목 현상과 오류가 발생하기 쉽다는 것입니다. 임상시험은 시작이 좋을수록 순조롭게 진행되어 예산에 맞게 정시에 마무리될 가능성이 높아집니다. 그러니 임상시험 스타트업은 임상시험의 아킬레스건이라고 할 수 있습니다.
예산과 주기를 통제해야 한다는 끊임없는 압력 속에서, 프로젝트 관리 기법을 임상시험 스타트업에 적용하는 것은 운영 효율성을 최적화하고 타임라인을 단축하는 데 필요한 열쇠입니다.
타임라인을 단축하는 프로젝트 관리 기법
Project Management Institute(PMI)에 따르면 일정을 단축하기 위한 가장 일반적인 두 가지 기법은 공정중첩 단축법과 공정압축법입니다.
공정중첩 단축법
공정중첩 단축법(fast-tracking)에서는 보통 순서대로 수행하는 활동을, 최소한 얼마간은 병렬로 수행합니다. 병렬화라고도 하는 이 기법에서는 각 활동을 동시에 수행하되, 서로의 성과는 영향받지 않습니다. 공정중첩 단축법은 주어진 업무를 계획보다 짧은 시간 내에 완료하는 데 도움이 됩니다.
공정중첩 단축법에서는 주공정 경로(critical path)에 있는 모든 중요한 활동을 검토하고 분석하여, 다른 활동과 부분적으로 또는 완전히 병렬로 수행할 수 있는 활동을 판별해 냅니다. 주공정 경로에 없는 활동은 전체 일정 기간에 영향을 주지 않으므로 이 프로세스에서 분석하지 않습니다.
이 기법은 추가 비용이 발생하지 않으므로, 프로젝트 관리자는 보통 이 기법을 먼저 사용합니다. 하지만 활동이 겹치기 때문에 위험은 증가(단, 허용 한도 이내임)합니다.
공정압축법
공정압축법(crashing)에서는 주공정 경로에 있는 활동을 검토하여, 자원을 추가하면 계획보다 일찍 완료할 수 있는 활동을 파악합니다. 비용 편익 분석(임상시험의 경우 이를 ICH에서 위험 관리로 정의함)을 수행해야 합니다. 이를 통해 프로젝트 관리자는 최소 비용으로 최대 단축을 제공하는 활동에 집중할 수 있습니다. 공정압축법에서는 한 활동을 완료해야만 다음 활동을 시작할 수 있습니다.
임상시험에는 드물게 적용되는 일정 단축 기법
엄밀히 말해서, 임상 프로젝트 관리자가 이러한 기법에 대한 지식이 부족한 것이 문제가 아닙니다. 여백(즉, 프로세스 최적화를 적용할 수 있는 곳이 어디인지 확인할 기회)을 찾지 못하고, 이러한 기법을 적용할 시기(즉, 최적의 개입 시점)를 찾지 못하는 게 문제입니다.
현재 임상시험의 활성화를 위해 글로벌 임상 운영의 활동 순서를 시각화하는 방법은 존재하지 않습니다. 그러나 이는 어떤 측정 지표를 수집해야 하는지를 정의할 뿐 아니라, 임상 프로젝트 관리자에게 일정 단축을 적용할 수 있는 활동은 무엇인지를 보여주려면 꼭 필요합니다. 국가별로 활동을 정의할 수 있어도, 이것을 다른 국가에는 적용할 수 없습니다. 최근 발표된 ICH 가이드라인은 임상시험 시작 시 효율성을 높이기 위해 이러한 활동을 정의해야 할 필요성에 초점을 맞추고 있으며, Metrics Champion Consortium(MCC)는 업계 이해관계자들과 협력하여 관련 산업 표준을 정의하고 출시하고 있습니다. 또한 오랫동안 주공정 경로(예: 임상시험 실시기관 계약)로 여겨졌던 활동이 실제로는 여백의 기회를 제공할 수 있습니다.
더욱이, Excel의 프로젝트 관리 기능은 부족함에도 불구하고 아직까지도 임상시험 진행 상황을 추적하기 위해 Excel을 광범위하게 사용하는 관행이 계속되고 있습니다. 이렇게 부실한 운영 성과 자료 추적으로 인해, 임상 운영 팀은 주기와 예산에 방해가 될 수 있는 위험 요소와 병목 현상을 식별해 내지 못합니다. 대개 마일스톤을 달성하지 못할 때까지는 문제가 식별되지 않습니다. 그리고 프로젝트 관리자는 공정압축법을 미리 사용해서 자원을 효율적으로 분배하고 일정을 단축하는 대신, 이 기법을 소급 적용해서 임상시험을 다시 해야만 하는 경우가 많습니다. 현재 구제 임상시험 서비스를 제공하는 CRO가 늘어나는 것이 바로 이러한 접근 방식의 효과에 대한 방증입니다.
따라서 최선의 위험 완화 방법은 임상시험 병목 현상에 대해 적시에, 가급적 실시간으로 데이터를 제공할 수 있는 시스템을 사용하는 것입니다. 이러한 시스템은 검토하고 해결해야 하는 혹은 최소한 임상시험 내내 주의 깊게 추적해야 하는 위험 신호를 알려줍니다. 이러한 실시간 인텔리전스가 부여하는 힘은 임상 운영의 효율성, 비용 및 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.
본질적으로 공정압축법은 될 수 있으면 적게 사용해야 합니다. 이 기법은 비용에 상당한 영향을 미치며 이를 과용한다는 것은 더 체계적인 문제인, 계획이 최적화되어 있지 못하다는 것을 의미할 수 있기 때문입니다. 이것이 바로 시나리오 계획이 임상시험 준비와 관련된 결정 사항의 변동성을 관리하는 데 있어서 매우 가치 있고 중요한 이유입니다. 시나리오 계획을 통해 임상 프로젝트 관리자는 여러 가지 시나리오를 만들고, 이를 통해 처음부터 오류를 줄여 임상시험을 최적으로 준비할 수 있습니다.
결국 모든 임상시험에서 효율성 향상을 이뤄낼 가능성이 가장 큰 것은 병렬화 기법이며, 이 기법은 그냥 필요할 때만 쓰는 것이 아닙니다.
병렬화 기회 식별
시각화 및 표준화된 측정 지표는 임상 프로젝트 관리자가 여백을 식별하는 데 도움이 되고, 머신러닝 알고리즘은 발명 시기(즉, 개입과 관련된 위험을 최소화하기 위해 프로세스를 병렬화할 시기)를 결정하는 데 도움이 됩니다.
적절히 비유해 보자면, 실시간 교통 상황과 경로 계획을 보여주는 웹 기반 맵을 들 수 있습니다. 여러 국가를 여행하면서 외국어로 된 표지판이 있고 도로 규칙이 다른 경로를 따라간다고 상상해 보세요. 앞에 교통 체증이 있는지, 다른 경로는 무엇인지 모르거나 설상가상으로 더 이상 안 맞거나 틀렸을 수 있는 종이 지도와 글로 된 길 안내를 사용하는 최악의 상황을 말입니다. 바로 임상시험 스타트업 과정이 실질적으로 이렇습니다. 전 세계에 흩어져 있는 팀을 다루고 국가별 규제 지침 규제 기관에 대응해야 하기 때문입니다.
임상시험 의뢰자와 CRO가 조직 표준 및 국가별 규정에 맞는 워크플로를 사용하여 규정 준수를 안내하는지 여부 뿐 아니라, 예측 분석에 필요한 포괄적이고 세분화된 표준화된 측정 지표를 수집할 수 있는 기능을 제공하는 강력한 프레임워크를 활용하는지 여부에 따라서, 시작부터 끝까지의 안내 방향, 최적 경로, 예상 도착 시간이 결정됩니다.
예측 분석을 사용하면 임상 운영 팀을 마일스톤 계획에 맞게 안내할 수 있습니다. 이때 선행 지표(예: 임상시험을 진행 중인 실시기관, 시작 월, IRB/EC 유형 등)를 사용해 연관된 측면을 확인하거나 마일스톤 추정치를 도출해서 애플리케이션 내에서 계획을 지원할 수 있습니다. 이러한 선제적 계획 지원을 받으면 팀이 예기치 않은 문제를 알 수 있습니다. 이를 통해 일정을 맞추지 못해 임상시험이 위험해지기 전에 토론하고 결정할 수도 있고, 위험 노출을 최소화하면서 프로세스 병렬화를 시작할 수 있는 시기가 언제인지를 알 수 있습니다. 마치 동료 운전자가 네비게이션에 앱을 통해 교통 상황과 운전 여건을 실시간으로 피드백해 주는 덕분에 경로를 항상 최적화할 수 있는 것처럼 말입니다.
임상 프로젝트 관리자는 머신러닝 도구와 자동화를 활용해서 지루하고 반복적인 활동에서 벗어나 전략적 활동에 집중하고, 최적의 선행적 임상시험 실행을 추진하며, 조직 프로세스, 자원 할당, 임상시험 비용 및 품질 평가에 대한 심층적인 내부 검토를 지원할 수 있습니다.
예를 들어 한 임상시험 실시기관이 임상시험에 적합한 후보로 선정되어 기밀유지협약(CDA)에 서명하고 나면, 타당성 조사와 기타 활동을 완료해야만 위험 신호가 없었다는 가정하에 해당 실시기관을 연구 대상으로 공식 지정할 수 있습니다. 이러한 절차는 터프츠 약물 개발 연구 센터(Tufts CSDD)에서 수행한 연구에 따르면 평균 7.9주(그림 1)가 소요됩니다.
해당 실시기관이 거절될 가능성이 작다고 판단되는 경우에 병렬화를 사용하면 선택 절차의 해당 단계를 활성화 절차와 동시에 진행할 수 있습니다(그림 2). 이 시나리오에서는 CDA를 체결하는 즉시 임상시험 패키지를 실시기관으로 발송할 수 있으므로 전체 일정을 36.4주에서 30.4주로 단축할 수 있습니다.
이 간단한 사례를 통해 실시간 운영 인사이트와 강력한 예측 기능이 창출하는 기회를 확인할 수 있습니다. 임상 운영 팀에게 임상시험의 준비와 실행에 관해 선제적으로 안내할 수 있는 것입니다. 또한 이러한 기능은 임상시험 연속체 전반에 적용할 수 있는 여백 및 절차 최적화를 파악할 토대를 마련해 주고, 전통적으로 순차적이었던 절차(그림 3)를 병렬화 기준의 절차(그림 4)로 바꿔 줍니다.
특히 고도로 규제되는 환경에서 운영하는 복잡한 대형 제약 회사와 같은 기관들이, 비용을 절감하고 주기를 단축하여 궁극적으로 신약 출시 시간을 단축할 수 있는 진정 혁신적인 기술 솔루션을 채택하는 데 소극적인 이유는 아마도 극적인 변화가 아닌 점진적인 변화만 추진하는 경향 때문일 것입니다. 기업들은 기존 워크플로를 밑바탕부터 뒤엎기보다는 간소화하는 방법을 모색하는 경우가 많습니다.
이러한 사고방식에, 주요 의사 결정자들이 통합 eClinical 플랫폼 접근 방식을 받아들이고 지원하는 미래 지향적인 기업이 도전장을 내밀고 있습니다. 해당 기술은 조직의 사일로를 해소하고 더욱 강력하고 확장 가능한 예측 기능을 개발하여 프로세스에 극적인 변화를 불러올 수 있습니다.덕분에 주기를 단축하고, 임상시험 실시기관의 참여도를 높이고, 임상시험 예산을 더 잘 준수하고, 감사에 더 잘 대비할 수 있습니다.
임상시험 시작 단계에서 실시간 운영 인사이트를 활용하면 어떤 장점이 있는지 자세히 알아보세요.