바이오스펙테이터 노신영 기자
테라반스 바이오파마(Theravance Biopharma)의 장 선택적(Gut-selective) pan-JAK 저해제 ‘아이젠시티닙(Izencitinib, TD-1473)’이 궤양성대장염(UC) 2b상에서 유의미한 효능을 보이지 못하면서 1차∙2차 종결점 충족에 실패했다.
테라반스는 지난 2018년 2월 얀센(Janssen)과 궤양성대장염, 크론병 등 염증성장질환(IBD)에 대한 치료제 후보물질 아이젠시티닙의 공동개발 및 상업화 파트너십을 체결했다. 계약에 따르면 테라반스가 아이젠시티닙 임상 2상을 완료한 뒤 얀센이 테라반스와 체결한 파트너십을 유지하기로 결정하면, 테라반스는 얀센으로부터 최대 9억달러의 마일스톤 금액을 받게된다. 그러나 이번 궤양성대장염 임상이 실패하면서 테라반스는 해당 마일스톤 금액을 받지못할 것으로 보인다.
테라반스는 지난 23일(현지시간) 아이젠시티닙에 대한 궤양성대장염 임상 2b상 탑라인 결과를 공개했다. 임상에서 아이젠시티닙은 위약 대비 궤양성대장염 질환 개선에 실패하며, 1차 및 2차 종결점을 달성하지 못했다고 발표했다.
이번 발표로 당일 테라반스의 주가는 전날보다 약 22% 하락했다. 테라반스는 이번 탑라인 결과에 따라 이후 아이젠시티닙 관련 연구비용을 축소할 계획이라고 밝혔다.
테라반스가 발표한 임상 2b상은 궤양성대장염을 대상으로 아이젠시티닙의 투여용량에 따른 효능성과 안전성을 평가한 유효용량 확인연구(dose finding study) 임상이다(NCT03758443). 임상은 중등도(moderate)에서 중증(severe) 궤양성대장염 환자 239명을 대상으로 각각 아이젠시티닙 20mg, 80mg, 200mg 및 위약을 1일 1회, 총 8주동안 투여한 뒤 약물에 대한 환자들의 반응을 평가하는 유도연구(induction study)를 진행했다.
임상의 1차 종결점은 치료제 투여 8주차에 평가된 위약대조군 대비 전체 메이요점수(total Mayo score)의 개선정도로 설정했다. 임상의 2차 종결점 및 추가 효능평가 종결점(efficacy endpoint)으로는 개정 메이요점수(adapted Mayo score) 점수에 따른 임상적 관해(Clinical Remission), 임상적 반응(Clinical Response), 내시경적 관해(Endoscopic Remission), 내시경적 치료(Endoscopic Healing) 비율로 설정됐다.
임상결과, 아이젠시티닙 투여군은 약물 투여용량에 따른 총 메이요점수의 감소 경향을 보였으나, 위약대조군 대비 통계적으로 유의미한 개선을 보이지 못해 1차 종결점 달성에 실패했다. 위약대조군 대비 아이젠시티닙 투여군의 메이요 점수 변화는 아이젠시티닙 20mg, 80mg, 200mg 투여군에서 각각 -0.27(95% CI: -1.22~0.69, p= 0.5809), -0.37 (95% CI: -1.33~0.59, p=0.4501), -0.65(95% CI: -1.60~0.30, p=0.1809)로 확인됐다.
2차 종결점인 임상적 관해, 내시경적 관해, 내시경적 치료 비율 역시 위약대조군 대비 유의미한 개선을 보이지 못했다.
다만, 테라반스는 직장 출혈(Rectal bleeding) 개선 정도를 기반으로 평가된 임상적 반응 비율이 아이젠시티닙 용량증량에 따라 증가했으며, 염증 정도를 나타내는 C-반응성단백(CRP) 수치 역시 아이젠시티닙 용량증량에 따라 감소했다고 설명했다. 해당 지표를 토대로 아이젠시티닙의 부분적인 효능을 확인했지만, 결과적으로 임상적 유효성(clinical benefit)을 설명하기에는 불충분했다.
새롭게 보고된 안전성 문제는 없었다. 전체 임상참여자 중 13명의 환자가 심각한(Serious) 부작용(AE)을 보였으나, 아이젠시티닙과 관련없는 증상으로 확인됐다. 사망환자는 보고되지 않았다.
릭 윙햄(Rick E Winningham) 테라반스 CEO는 "우리는 소수의 환자를 대상으로 진행했던 초기 4주 치료기간으로 이루어진 임상 1b상의 결과를 토대로, 궤양성대장염에서 아이젠시티닙으로 8주간 치료한 임상 2b상 결과에 대해 높은 기대를 했다"라며 “궤양성대장염 치료제로서, 장 선택적 약물의 최적화 가능성과 임상 결과를 정확히 이해하기 위해 데이터를 분석할 계획"이라고 말했다.