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[Story]'이상적인 조건'의 환자만 모은 임상, 실제 현장에서도 통할까?

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2026-08-11

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안녕하세요, 제이앤피메디입니다.


항암 임상시험 프로토콜에는 마치 관행처럼 반복 등장하는 필수 참여기준들이 있습니다. ECOG 수행능력 점수, 간·신장 기능 검사 수치, 이전 치료 후 14일 이상의 휴약기간, 그리고 광범위한 병용약물 제한 등이 대표적입니다.


이러한 엄격한 기준은 초기 임상 단계에서 환자의 안전을 최우선으로 보호하고, 시험약 자체의 순수한 안전성과 유효성을 명확히 평가하기 위해 반드시 필요했습니다. 그러나 "임상시험에 참여할 수 있을 정도로 변수가 없는 이상적인 조건의 환자만을 대상으로 얻은 결과가, 과연 실제 의료현장의 다양하고 복잡한 암 환자들에게도 그대로 적용될 수 있을까?"라는 근본적인 질문이 남습니다.


시판 허가 이후 실제 진료 환경에서 약을 투여받는 주된 대상은 고령자, 장기 기능이 저하된 환자, 혹은 여러 기저질환으로 수많은 약물을 병용 복용하는 환자들입니다. 이처럼 임상시험 참여자와 실제 현장 환자 간의 격차가 커질수록, 임상 결과를 실제 현장 환자들에게 그대로 적용하기 어려워지며 데이터의 신뢰성 또한 떨어질 수 있습니다.


이에 미국 FDA는 2026년 7월 27일, 항암 임상시험 참여기준과 관련한 3가지 최종 가이드라인을 발표했습니다. 이번 가이드라인은 ▲수행능력(Performance Status) ▲검사 수치(Laboratory Values) ▲휴약기간 및 병용약물(Washout Periods and Concomitant Medications)을 다룹니다.[1-3]


이번 가이드라인의 핵심은 단순히 문턱을 낮춰 참여 대상을 무작정 늘리자는 것이 아닙니다. 핵심은 기존 프로토콜의 기준들을 관행적으로 유지하기보다, 현재 개발 중인 시험약의 특성과 목표 환자군에 맞춰 과학적 근거를 바탕으로 유연하게 재검토하자는 데 있습니다.



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안전을 위해 세운 기준, 실제 현장을 막아서다


약의 독성을 모르는 초기 임상에서는 보수적 기준이 필요하지만, 이것이 재검토 없이 후기 임상까지 관행적으로 이어지면 환자 모집이 지연될 뿐만 아니라 결과의 일반화 가능성(현장 적용성)마저 떨어지게 됩니다.


FDA가 실제 항암제 임상시험계획들을 분석한 연구에 따르면, 수많은 임상이 불필요하게 보수적인 기준을 적용해 상대적으로 위험이 적은 환자들만 선별해 온 것으로 확인되었습니다.[4]


결국 핵심은 환자 보호라는 명목 뒤에 숨은 기준이 '현재 시험약의 과학적 근거'에서 나온 것인지, 단지 '과거 프로토콜의 익숙한 관행'인지를 구분해내는 일입니다.



ECOG 2 환자는 정말 제외해야 할까?

 

초기 항암 임상에서는 시험약의 독성과 약동학(PK)적 특성이 충분히 밝혀지지 않았기 때문에 매우 보수적인 참여기준을 적용했습니다. 하지만 이러한 초기 단계의 엄격한 기준이 후기 임상까지 별도의 유효성 검토 없이 유지되면서, 정작 약이 시급한 실제 환자들이 스크리닝 단계에서 억울하게 탈락하는 현상이 지속되어 왔습니다.


대표적인 사례가 수행능력 평가입니다. 항암 임상에서는 보통 ECOG 또는 Karnofsky 척도를 활용하는데, 기존에는 수행능력이 다소 떨어진 환자(ECOG PS 2 이상)의 경우 치료 부작용이나 예후 악화에 대한 우려 때문에 일률적으로 제외하곤 했습니다.


그러나 환자의 수행능력 저하가 약물 독성 위험 때문이 아니라 종양 자체의 부담이나 질환 관련 증상 때문이라면, 효과적인 시험약 투여를 통해 오히려 상태가 현저히 개선될 가능성도 존재합니다. 즉, 단순히 숫자가 낮다는 이유로 무조건 배제하는 것은 환자의 치료 기회를 빼앗는 결과를 초래합니다.


따라서 FDA는 명확한 안전성상의 이유나 과학적 근거가 없다면, ECOG PS 2 또는 KPS 60~70 수준의 환자를 기계적으로 제외하지 말고 포함 가능성을 적극적으로 검토할 것을 권고합니다. 만약 이들을 제외해야만 한다면, 그 이유를 임상 프로토콜과 관련 문서에 정당한 근거와 함께 명확히 명시해야 합니다.[1]



정상 수치, 휴약기간, 병용약물 제한… 기준에는 근거가 있는가


간·신장 기능이나 혈액검사 수치는 대표적인 스크리닝 조건이지만, 모든 항암제 임상에 획일적인 잣대를 적용하는 것은 적절하지 않습니다. 실제 검사 수치에는 환자 간 생물학적 변동성(Interindividual variability)이나 검사기관 간의 허용 오차가 반영될 수밖에 없기 때문입니다.


FDA가 제시한 대표적인 사례가 바로 인종 간 유전적 변동성을 보여주는 ‘Duffy-null 표현형’입니다. 이 표현형을 가진 사람은 절대호중구수(ANC)가 기준치보다 낮게 측정되지만, 절대호중구수가 낮아도 감염 위험이 없는 무해한 특성임에도 기계적 기준 때문에 임상에서 배제되곤 합니다. 따라서 정상 수치 이탈만으로 일률적으로 탈락시키기보다, 시험약의 실제 독성 프로파일에 맞춘 유연한 기준 설정이 필요합니다.[2]


휴약기간 역시 시험약과 이전 치료의 특성을 고려해 설정해야 합니다. 이전 치료의 독성 회복과 시험약 평가를 위해 필요하지만, 모든 치료에 동일한 휴약기간을 적용하면 진행성 암 환자에게 치료 공백이 발생할 수 있습니다. FDA는 가능한 경우 고정된 기간보다 환자의 회복 상태와 이전 치료 특성을 반영해 휴약기간을 설정하고, 기간을 적용하는 경우에도 약물 특성과 지연 독성 등을 근거로 제시하도록 권고합니다.[3]


병용약물 제한 또한, 약물상호작용(DDI)이나 중복 독성에 대한 명확한 근거 없이 광범위하게 금지하면, 여러 지병으로 약을 복용 중인 고령 환자나 동반질환자가 임상시험에서 대거 배제됩니다. 따라서 단순 금지보다는 실제 임상적 위험도를 기준으로 세분화하여 판단해야 합니다.[3]



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참여기준 확대는 더 정교한 임상 설계를 요구한다


FDA의 이번 가이드라인은 참여기준을 무조건 완화하거나 무분별하게 넓히라는 의미가 아닙니다. 핵심은 각 선정·제외기준이 시험약의 특성과 환자 안전성에 부합하는 '근거 중심'으로 설정되어야 한다는 점에 있습니다.


참여 대상을 확장하여 실제 의료현장에 가까운 다양한 환자군이 임상에 들어오게 되면, 그만큼 데이터의 변동성도 커지게 됩니다. 따라서 환자 특성에 따른 안전성과 유효성 차이를 정교하게 구별해낼 수 있는 임상 설계와 데이터 관리 역량이 무엇보다 중요해집니다. 


수행능력, 장기 기능, 병용약물 유무 등의 영향을 정확히 분석할 수 있도록 전략적인 층화(Stratification) 배정과 세밀한 하위군 분석(Subgroup Analysis) 계획이 미리 수립되어야 합니다.


결국 중요한 것은 ‘변수가 전혀 없는 깨끗한 환자’만 찾아 편안한 데이터를 얻는 것이 아니라, 실제 환자군의 다양성을 해석 가능한 가치 있는 임상 근거로 전환하는 정교한 시험을 설계하는 것입니다.


제이앤피메디는 항암제를 포함한 의약품 임상개발 과정에서 프로토콜 및 통계 전략 수립, 규제 대응, 시험기관 및 환자 모집 전략, 데이터 및 안전성 관리까지 전 과정의 유기적인 연결을 지원합니다. 시험약의 특성과 실제 현장 환자에 최적화된 참여기준을 수립하고, 글로벌 규제 기준에 완벽히 부합하는 스마트한 임상시험을 준비하고자 하신다면 제이앤피메디와 함께하시기 바랍니다.



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※ References

  1. U.S. Food and Drug Administration. Cancer Clinical Trial Eligibility Criteria: Performance Status. Final Guidance, July 2026.
  2. U.S. Food and Drug Administration. Cancer Clinical Trial Eligibility Criteria: Laboratory Values. Final Guidance, July 2026.
  3. U.S. Food and Drug Administration. Cancer Clinical Trial Eligibility Criteria: Washout Periods and Concomitant Medications. Final Guidance, July 2026.
  4. Jin S, Pazdur R, Sridhara R. Re-Evaluating Eligibility Criteria for Oncology Clinical Trials. Journal of Clinical Oncology. 2017;35(33):3745-3752.