의료 빅데이터로 무엇을 할 수 있을까?

의료 빅데이터로 무엇을 할 수 있을까?

오늘 카카오에서 휴먼스케이프 인수 검토에 관한 기사가 떴다. 약 1,000억 원 수준으로 '블록체인 의료 빅데이터 플랫폼' 휴먼스케이프에 투자-인수를 검토 중이라고 한다.

https://www.hankyung.com/it/article/2021101350921

휴먼스케이프는 최초 PatientsLikeMe' 같은 희귀난치성 질환을 타깃의 커뮤니티형 서비스를 지향하여 환자 데이터(PGHD)를 레버리지해서 수익 모델을 만드는 방향으로 나아가고 있는 것으로 보였다.

개인의 의료 데이터가 100이라고 가정했을 때, 10은 의료 기록에 대한 데이터, 30은 유전체 데이터, 60은 나머지 생활 속에서 발생되는 라이프로그 데이터라고 볼수있는데, 위 세 개의 데이터들 중에 우리가 현재 의료에 활용하고 있는 데이터는 EMR(전자차트)에 기록된 전통적인 의료데이터만 활용되고 있고, 유전체 데이터는 아는 것/알려진 것보다 모르는 영역이 많아 전체 환자에게 적용하지 못해 제한적으로 활용되고 있고, 그 밖의 라이프로그 데이터는 현재 활용되고 있지 못한다.

휴먼스케이프가 서비스하는 '레어노트'에서는 위 3가지를 모두 담고 있는 그릇이라고 얘기하고 있지만, 유전자 검사를 통한 분석 컨텐츠를 주력으로 제공하고 있는 것으로 보인다.

그렇다면, 휴먼스케이프가 갖고있는, 사용가능한 유전자 검사 데이터(?). 즉, 유전체 데이터가 효용성있는 데이터일까? 그리고 경쟁력이 있을까? 희귀질환 치료에 실마리가 맞을까? 그렇다면 무엇이 그럴까?

치료에 가장 중요한 역할인 신약 개발과정에서
'기초 연구 + 약물 발견' -> '전임상' -> '임상'으로 이어지는데, 어느 영역에서 휴먼스케이프 데이터가 활용될 수 있을지 보면. '임상' 단계에서 데이터 활용이 아닌 '임상 대상군 pool' 확보에서만 유효한 것으로 보인다.

또한, 희귀질환 표적치료제 개발을 국내에서 수행할까? 글로벌의 경우에 한국 환자들의 데이터가 유효한 임상데이터로 활용될까?
글로벌 제약사, 생명공학 기업들은 최소 5년 치 신약 개발 파이프라인이 있고, 임상 2상 수준에 도달하는 파이프라인은 극히 드물다. 그만큼 임상 디자인도 정교하게 수행한다.

결국 현재 휴먼스케이프가 다루는 희귀질환 데이터는 컨텐츠 수준에서 활용이 가능한 실정이다. 오히려 쓰리빌리언의 경우가 치료제 개발에 더 유효한 데이터로 보인다.

카카오가 구글, 애플도 풀지 못한 의료 데이터 3종의 조합으로 치료제 또는 치료 프로토콜을 표준화하는 것. 또는 의료의 방향성이 현재 근거 중심(evidence-based medicine)에서 데이터 중심 의료(data-driven dedicine)로 변화시키는 것을 주도할 수 있을 거란 기대는 매우 적다.

그만큼 의료 빅데이터 사업은 매우 어렵다.
네이버도 카카오도 데이터 속의 '실마리'를 찾기 위해서 대형 병원과 협력하고, 의료 데이터 기업들에 투자하고, 인수를 하고 있지만 근 5년 동안 글로벌에서 똑같이 수행했던 과정들이 국내에서 되풀이되고 있는 것을 지켜보면 회의적으로 느껴진다.
그리고 개인적으로는 대기업 내부에서 충분한 조사와 분석을 다했고, ROI를 그릴 수 없음에도, 대기업들이 헬스케어 언급을 꾸준히 하는 것은 주가 방어 차원+본질 이외의 아이템으로 사용되는 것으로 밖에 느껴지지 않는다.

만약 의료 빅데이터 '실마리'를 잘 풀어서 개인화된 의료, 4P 의료의 실현에 국내 기업이 앞장선다면 그날이 인류 광복절이다.