코로나 19 치료 효과가 기대되는 항바이러스제 3종

(A graphic shows the ultrastructural morphology exhibited by coronaviruses. Credit: CDC.)

현재 승인된 코로나 19 항바이러스 치료제는 렘데시비르가 유일합니다. 이론적으로 렘데시비르는 SARS-CoV-2 바이러스의 RNA 의존 RNA 중합효소 (RNA-dependent RNA polymerase (RdRp))를 억제해 바이러스 증식을 방해합니다. 하지만 100% 차단하는 것이 아니기 때문에 이미 진행된 중증 코로나 19 환자 치료에는 큰 효과가 없는 것으로 보입니다.

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따라서 과학자들은 렘데시비르와 작용 기전이 다르거나 혹은 더 강력하게 RNA 의존 RNA 중합효소를 차단할 수 있는 약물을 개발 중입니다. 콜라보레이션스 파마세티컬스의 아나 풀(Ana Puhl, senior scientist at Collaborations Pharmaceuticals)이 이끄는 국제 과학자팀은 본래 에볼라 바이러스 및 마르부르그 (Marburg) 바이러스 치료제로 개발된 세 약물이 코로나 19 치료제로 가능성이 있다는 사실을 발견했습니다.

연구팀이 찾아낸 세 약물은 틸로론 (tilorone) 퀴나크린 (quinacrine), 피로나리딘 (pyronaridine)으로 렘데시비르처럼 에볼라 같은 기존의 다른 바이러스 감염을 치료하기 위해서 개발되었습니다. 연구팀은 완전히 다른 목적의 약물보다 항바이러스제로 개발된 약물이 SARS-CoV-2를 억제할 가능성이 더 크다고 보고 인체 장기에서 유래한 세포주 (Cell line)을 이용해 테스트했습니다. 이 세포주는 SARS-CoV-2의 주요 목표를 대표할 수 있는 세포주들이었습니다.

그 결과 이 세 약물이 SARS-CoV-2 바이러스가 세포에 결합해 침입하는 것을 방해해 렘데시비르 만큼이나 바이러스 증식을 억제한다는 사실을 확인할 수 있었습니다. 다만 실험실 (in vitro) 결과로 아직은 갈 길이 먼 상태입니다. 다음 단계는 동물 모델에서 실제 SARS-CoV-2 바이러스 증식을 억제하는 지 확인하고 안전성을 다시 검증한 후 사람을 대상으로 한 임상 시험에 적합한 후보인지를 확인하는 것입니다.

이 과정에서 탈락하는 약물이 대부분이지만, 결국 언젠가 렘데시비르를 뛰어넘거나 시너지 효과를 낼 수 있는 약물이 개발될 것으로 기대합니다. 결국은 과학이 답을 찾아낼 것입니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2021-03-common-antiviral-drugs-potentially-effective.html

Ana C. Puhl et al, Repurposing the Ebola and Marburg Virus Inhibitors Tilorone, Quinacrine, and Pyronaridine: In Vitro Activity against SARS-CoV-2 and Potential Mechanisms, ACS Omega (2021). DOI: 10.1021/acsomega.0c05996

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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