고객 사례

최고를 설계하다: R&D에서 제조까지 전 단계에서 품질을 보장하는 셀트리온

셀트리온은 설계기반 품질고도화(QbD, Quality by Design)로 안전성과 경제성을 향상시키며 규제를 준수합니다.

셀트리온

과제글로벌 제약 규제 기관이 품질 및 임상 문서화 요건을 강화하는 가운데 치열한 경쟁 시장의 요구를 충족해야 합니다.
해결책제품 개발과 공정 제어 전반에 설계기반 품질고도화(QbD)를 적용했습니다. 이를 위해 JMP® 통계 소프트웨어가 필수적입니다.
결과QbD 문화는 셀트리온이 업계 리더로서의 명성을 얻게 한 안전하고 경제적이며 고품질의 제품을 안정적으로 생산하는 바탕이 되었습니다.

오늘날 글로벌 제약 산업은 경쟁이 치열해지며, 규제 또한 점점 엄격해지고 있습니다. 시장 선도기업들은 이러한 과제에 대처하기 위해 설계기반 품질고도화(QbD)를 채택하는데, 이는 추가 비용과 가격 상승 없이도 안전 규칙을 지속적으로 충족시킬 수 있는 체계적인 방법입니다.

이러한 흐름을 주도하는 기업 중 하나가 셀트리온입니다. 한국을 대표하는 바이오 제약업체인 셀트리온은 세계 최초의 항체 바이오시밀러를 비롯한 다양한 바이오시밀러와 신약을 연구, 개발, 제조하는 전문 기업입니다. 인천에 본사를 둔 이 혁신적인 제약회사는 글로벌 규제 표준을 상회하는 첨단 동물세포 배양 시설에서 제품을 제조함으로써 품질, 안전과 경제성을 보장합니다.

셀트리온은 대한민국 식품의약품안전처와의 긴밀한 협력을 통해 체계적인 제품 개발을 진행하며 동시에 전세계 규제 기관의 요구를 충족합니다. 램시마는 세계 최초의 단일클론 항체 바이오시밀러로, 류머티스 관절염과 염증성 장 질환을 포함한 8가지 자가 면역 질환 치료제로 EMA(2013)와 FDA(2016) 승인을 받았습니다. 2018년에는 허쥬마(트라스투주맙 바이오시밀러)와 트룩시마(리툭시맙 바이오시밀러)도 각각 HER2 과잉 발현 유방암과 비호지킨스 림프종을 비롯한 혈액암을 적응증으로 FDA 승인을 받았습니다. 이외에도 다양한 바이오시밀러 후보군 개발이 진행하고 있으며, 매년 하나 이상의 바이오시밀러 신제품 출시를 목표로 하고 있습니다.

셀트리온은 이러한 첨단 치료제를 적시에 상품화하기 위해, 데이터 기반 혁신을 목표로 QbD를 비롯한 통계적 방법들을 도입하였습니다.

글로벌 규제 대응

"셀트리온은 제품 개발에 QbD를 적용하고 있습니다." 셀트리온 CMC(제조품질관리) 통계팀 추민주 팀장은 말합니다. 추 팀장과 CMC 통계팀은 셀트리온의 다양한 제품 포트폴리오와 연관한 모든 프로젝트에서 광범위한 통계 문제를 다룹니다. 회사 내에서는 해결사로 알려져 있어서, 데이터와 관련된 문제가 생기면 유형에 관계없이 모두 통계팀을 찾아갑니다. R&D 분야에서는, 개발 중인 모든 약품에 대해 엄격하게 QbD를 적용하게 됩니다.

추팀장은 “QbD는 의약품의 품질 목표 달성을 위한 방법으로, 모든 투입 요소에 대한 명확한 이해와 위험 평가를 토대로 체계적인 제품 개발을 지향합니다. 이제는 제품 개발에 있어 통계를 최대한 활용하고 적용니다. 이것이 바로 저희 팀이 맡은 업무입니다."라고 설명합니다. 통계팀의 QbD 업무는 품질 목표 설정에서 시작하여, 투입 요소를 빠짐 없이 완벽하게 파악한 후, 과학적 방법론과 리스크 평가에 근거하여 공정을 관리합니다. 모든 변수에 대하여 조사하고 조정함으로써 선제적으로 품질을 확보합니다.

추 팀장은 제품 관리 단계에서도 통계의 중요성을 강조하면서 "제품 품질을 보증하기 위해서는 중요 품질 특성과 성능을 적시에 측정하고 제조 공정을 설계, 분석 및 제어하는 시스템과 절차를 갖춰야 한다"고 말합니다.

QbD가 처음부터 셀트리온의 표준 방법론이었던 것은 아닙니다. 추 팀장은 다른 경쟁업체와 마찬가지로 셀트리온 역시 OFAT(One Factor at a Time) 방식을 사용했었으며, QbD 도입으로 실험 결과 품질이 크게 향상되었다고 평가했습니다. "CMC 실험에는 많은 비용이 소요되는 만큼 데이터 특성에 맞는 적절한 통계적 방법을 적용해야 한다"고 말합니다.

QbD는 공정에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 의사 결정을 강조합니다. 따라서 공정과 제품 요인에 대한 포괄적인 조사를 위해 잘 설계된 실험을 진행합니다. 이를 제대로 수행하면, 최종 제품 검사에 대한 의존도가 낮아지게 됩니다. 추 팀장은 QbD가 품질과 비용 모든 면에서 보다 효과적인 접근 방법이라고 설명합니다.

여기서 JMP®가 진가를 발휘합니다. 추 팀장은 “팀에서 가장 신뢰하는 도구는 JMP입니다. 공정과 분석법을 최적화하는데 JMP를 사용하고 있는데 사용 방법이 간단할 뿐만 아니라 데이터 분석을 위해서도 꼭 필요한 도구입니다."라고 평가합니다.

실험 설계: 실용적이고 효율적인 접근

롭 리벤스(Rob Lievense, 미국 페리고 제약의 전 글로벌 통계 연구원)는 저서 JMP를 사용한 의약품 설계기반 품질고도화(QbD)에서 JMP의 데이터 시각화 기능을 내장된 품질 엔지니어링 프로그램과 함께 사용하면 전 수명 주기의 요건을 완벽하게 충족하는 제품 개발에 매우 유용하다고 평가합니다. 아울러 JMP로 수행한 분석은 제품과 공정 모두 규제 기관 제출을 위한 훌륭한 근거 자료가 된다고 설명합니다. "정교한 통계에 기반한 자료일수록 대체로 보완요청이 적습니다. 데이터 시각화와 통계를 통해 더 나은 추가 제출 자료를 만들 수 있으며, 나아가 제품 승인도 단축시킬 수 있습니다."라고 리벤스는 강조합니다.

JMP의 실험 설계(DOE) 도구는 이러한 성공 사례를 위해 필수적입니다. DOE는 다요인 기회 공간을 탐색하기 위한 실용적인 접근으로, JMP는 쉽게 사용할 수 있는 다양한 분석 및 설계 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 이용해 개발하는 제품은 해당 분야에 대한 전문지식만 갖고 개발하는 제품보다 최대 2배 빠른 시장 출시가 가능합니다. 수학적 모형을 토대로 최적 설정을 찾아내므로, 많은 비용이 소요되는 실험 횟수를 줄일 수 있습니다.

추 팀장은 이러한 도구가 목표 달성을 위한 팀 역량에 중요한 요소라는 데 동의하면서 "JMP의 DOE 기능을 사용하면 실험 데이터로부터 각 요인들의 교호작용이나 곡률 등 많은 정보를 얻을 수 있습니다. DOE는 체계적입니다. 적은 수의 실험으로 어떠한 인자가 품질 특성에 영향을 미치는지 판별하고, 예측을 위한 수학적 모형을 구축하며, 이를 토대로 최적 조건을 찾아낼 수 있습니다."라고 설명합니다.

또한 제대로 된 실험 설계를 위해서 필수적이라 할 수 있는 데이터 시각화와 관련하여 "JMP는 훌륭한 플롯들을 다양하게 제공한다"면서 예측 프로파일러, 3D 산점도, 상관관계 등을 특히 도움이 되는 도구의 예로 들었습니다.

"JSL 스크립트를 사용하여 통계 분석 결과를 편집할 수 있다는 사실도 매우 매력적입니다." JSL은 분석 과정을 저장하고 다시 실행하기 위한 JMP 내부적인 스크립트 언어로, 대화식 대화 상자를 쉽게 만들 수 있는 일련의 함수를 포함합니다. "JSL을 사용하여 결과 출력을 쉽게 변경하거나 추가할 수 있다는 것이 매우 마음에 듭니다."

‘숫자는 거짓말을 하지 않는다’

추 팀장이 셀트리온에 입사하던 2012년에는 제약 분야에 CMC 통계 조직이 없었습니다. 오늘날은 대부분의 글로벌 기업들이 R&D와 제조 분야에서 CMC 통계를 담당하는 전담팀을 보유하고 있습니다. 추 팀장은 향후 십년은 응용 통계에 대한 중요성이 더욱 강조될 것이라고 확신하면서 "숫자는 객관적인 지표입니다. 숫자는 거짓말을 하지 않습니다."라고 말합니다.

셀트리온은 경영진부터 이러한 품질 목표 달성을 지원하고 있습니다. 추 팀장은 CEO인 기우성 부회장부터 모든 운영 측면에서 통계의 중요성을 지속적으로 강조하고 있다고 전합니다. CMC 통계팀은 셀트리온 임직원들의 통계 이해 함양을 위해 커리큘럼을 만들어 교육하고 있습니다. CMC 팀원들 스스로도 전문 지식 습득에 대한 강한 의지를 갖고 있습니다. 추 팀장은 "우리 팀원들은 모두 연구를 좋아하는 사람들입니다. 새로운 업무를 수행할 때 새로운 방법과 좋은 통계적 방법을 적용하는 걸 흥미로워 합니다."라고 말합니다.

JMP는 이를 위한 기회를 제공합니다. "JMP는 매우 직관적이며 사용법도 간편합니다. 업무를 위한 훌륭한 자산입니다."

본 문서에 나와 있는 결과는 여기서 설명하는 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 국한된 것입니다. SAS 고객마다 경험이 다르고 나름의 비즈니스 및 기술 변수를 기초로 하므로, 모든 언급은 전형적이지 않은 것으로 간주해야 합니다. 실제 비용/시간 절약 효과, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성과 조건에 따라 달라집니다. SAS는 모든 고객이 유사한 결과를 실현할 것임을 보장하거나 표명하지 않습니다. SAS 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스의 서면 계약서에 명시된 보증 문구에서 설명하는 내용에 한합니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 의미하는 것으로 해석해서는 안 됩니다. 고객 성공 사례는 합의된 계약 조건의 일환으로 또는 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현 후 프로젝트 성과 요약의 일부로서 SAS와 공유되었습니다.

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