- 릴리, 삼중작용제 레타트루타이드 비만 3상 EASD 발표..환자 34.9%가 25% 이상 감량
일라이 릴리(Eli Lilly)가 유럽당뇨병학회(EASD) 연례회의와 랜싯(The Lancet)을 통해 3중 작용제 레타트루타이드(retatrutide)의 3상 TRIUMPH-2 상세 데이터를 공개했음.
시험은 비만과 2형 당뇨병을 함께 가진 성인 1152명을 대상으로 했음. 최고 용량 12mg군의 80주 평균 체중 감소율은 20.8%로 위약군 4%를 크게 웃돌았음. 12mg군에서 34.9%가 체중을 25% 이상, 52%가 20% 이상 줄였고 절반 이상이 비만 BMI 기준을 벗어났음.
당화혈색소(A1C)는 기저치 7.7%에서 용량별로 1.4~1.6%포인트 떨어졌으나 용량 의존성은 없었음. 중·고용량군의 A1C 5.7% 미만 도달률은 40%와 39.3%로 과거 티르제파타이드 시험의 최대 55.3%보다 낮아 혈당 효과는 상대적으로 완만한 것으로 보임.
최고 용량에서 중성지방 39.5%, 비HDL 콜레스테롤 19.6%, 수축기 혈압 10.8mmHg 감소가 확인됐음.
릴리는 내년 1분기 미국 식품의약국(FDA) 허가 신청을 계획하고 있음.
한편 항서제약(Hengrui Pharma)과 카일레라(Kailera Therapeutics)의 3중 작용제 1상 데이터가 더 나아 보인다는 TD코웬(TD Cowen) 분석도 나왔음.
- 릴리 eloraTZP, 당뇨 동반 비만서 23.3% 감량
일라이 릴리(Eli Lilly)가 아밀린 작용제 엘로랄린타이드(eloralintide)와 젭바운드(Zepbound, 성분 티르제파타이드) 병용요법 eloraTZP의 2상 결과를 유럽당뇨병학회(EASD)에서 발표했음.
비만 또는 과체중과 2형 당뇨병을 함께 가진 성인 367명을 대상으로 병용, 각 단독요법, 위약을 비교했음.
엘로랄린타이드 9mg과 젭바운드 15mg 병용군은 48주에 평균 23.3%, 약 54.1파운드를 감량해 같은 환자군에서 레타트루타이드 성적을 넘어섰음.
젭바운드 15mg 단독은 34.4파운드, 엘로랄린타이드 6mg 단독은 28.6파운드 감량이었고 9mg 단독은 25.8파운드로 오히려 낮았음.
씨티(Citi) 애널리스트들은 당뇨병 환자에서 흔한 효능 감쇠를 감안하면 주목할 만하며 자체 기준치 17%를 여유 있게 넘었다고 평가했음. 다만 병용군에서 위장관 중심의 이상반응이 더 잦았고 투약 중단율이 최대 27%에 달했음.
씨티는 두 약물을 동시에 시작한 설계 탓일 수 있으며 3상에서 증량 방식을 최적화하면 개선될 수 있다고 봤음. 릴리는 올해 4분기 eloraTZP 3상에 착수할 계획임.
- 애브비 아밀린 유사체 ABBV-295, 1상 세부 결과
애브비(AbbVie)가 장기 지속형 아밀린 유사체 ABBV-295의 1상 다중 용량 상승(MAD) 세부 결과를 유럽당뇨병학회(EASD) 2026에서 구두 발표함.
회사 보도자료에 따르면 반감기는 약 11~12일이었고 혈중 노출은 용량에 비례해 늘어 주 1회보다 긴 격주·월 1회 투여 평가를 뒷받침했음.
결과는 평균 BMI 29.3의 성인 60명 가운데 45명이 ABBV-295, 15명이 위약을 받은 파트 2B/2C에서 나왔음.
참가자 평균 연령은 41.5세였고 88%가 남성이었음. 용량은 주 1회 4·6·14mg, 격주 14mg, 월 1회 8mg으로 12~13주 투여했음. 모든 용량에서 의미 있는 체중 감소와 양호한 내약성이 확인됐으며 톱라인은 올해 초 공개됐음.
ABBV-295는 GLP-1이나 GIP 같은 인크레틴 계열과 기전이 다른 비인크레틴 아밀린 기반 약물임.
프리말 카우르(Primal Kaur) 수석부사장은 덜 잦은 투여가 가능한 반감기와 체중 감소를 확인했다며 2상 개발로 진행하겠다고 밝혔음.
- GSK, 웨이브 간 질환 siRNA 후보 선택…선급금 1200만달러
GSK가 웨이브 라이프사이언스(Wave Life Sciences)와의 협력에서 나온 간 질환 대상 siRNA 후보를 선정하고 선급금 1200만달러를 지급하기로 했음.
양사는 2022년 계약에서 GSK가 1억7000만달러를 내고 웨이브의 RNA 플랫폼을 활용한 최대 8개 프로그램의 옵션을 확보했음.
GSK는 올해 초까지 이미 4개를 선택했고 웨이브는 추가 3개 프로그램을 후보 선정 단계로 준비하고 있음. 이번 후보에 대해 웨이브는 선급금 외에 최대 3억7500만달러의 마일스톤과 상업화 시 로열티를 받을 수 있음.
웨이브는 편집·스플라이싱·침묵의 세 가지 RNA 표적 방식을 모두 갖춘 유일한 올리고뉴클레오타이드 플랫폼이라고 내세우고 있음.
GSK는 이미 지방간 질환 일부 환자군을 대상으로 간 표적 siRNA 가투조시란(gatuzosiran)을 2상에서 개발하고 있음.
- 머크, TL1A 항체 툴리소키바트..화농성 한선염 2b상 성공
머크(Merck & Co)가 항TL1A 항체 툴리소키바트(tulisokibart)의 중등도~중증 화농성 한선염(HS) 2b상에서 16주 1차·2차 평가변수를 모두 충족했다고 발표했음. 이 결과는 지난 8월 2분기 실적 발표 때 처음 공개됐고 이번에 세부 데이터가 나왔음.
환자 149명을 고용량(4주마다 480mg), 중간 용량(2주마다 480mg), 저용량(4주마다 240mg), 위약군으로 나눴음. 16주 HiSCR50 달성률은 고용량 72%, 중간 용량 64%, 저용량 52%였음. HiSCR75는 각각 41%, 40%, 29%로 위약군 15%를 웃돌았음.
이상반응 발생률은 고·중간·저용량군 42.9%, 47.6%, 52.4%로 위약군 40.9%와 비슷했고 중대한 이상반응은 2.3~4.8% 수준이었음.
머크는 2023년 108억달러 규모 프로메테우스 바이오사이언스(Prometheus Biosciences) 인수로 이 약물을 확보했으며 올해 6월 궤양성 대장염 3상에는 성공했으나 8월 전신경화증 동반 간질성 폐질환 2상에서는 실패했음.
회사는 HS 적응증 3상 진입을 준비하고 있음. HS 시장에는 UCB 빔젤릭스(Bimzelx), 노바티스 코센틱스(Cosentyx), 애브비 휴미라(Humira)가 이미 승인돼 있음.
- BMS 아드밀파란트 시험 변경, 간 손상·사망 사례
브리스톨 마이어스 스퀴브(Bristol Myers Squibb)가 특발성 폐섬유증 후보 아드밀파란트(admilparant) 3상 ALOFT의 장기 안전성 연장 시험을 간 관련 부작용을 더 면밀히 감시하도록 변경했음.
회사 대변인은 소수의 간 손상 사례와 간 손상으로 인한 참가자 1명의 사망이 있었다고 밝혔음. 다만 사망자가 아드밀파란트를 투여받았는지는 불분명함.
회사는 5월 EU 시험기관에 제출한 변경안에서 간 손상을 새로 분류된 중요한 잠재 위험으로 지정하고 간 효소가 높은 참가자에 대한 모니터링을 강화했음.
대부분의 사례는 경미하고 일시적이거나 약물에 대한 간 적응 양상이었으며 사망은 간 손상, 적혈구 면역 손상, 광범위한 혈전을 동반한 다발성 장기부전 때문이었음.
소식이 전해지자 BMS와 유사 약물 개발사 콘티뉴엄 테라퓨틱스(Contineum Therapeutics) 주가가 급락했다가 반등했음.
애널리스트들은 하락이 과도했다고 봤으나 RBC 캐피털마켓은 LPA1R 계열의 간 독성 우려를 재확인시킬 수 있다고 평가했음.
BMS는 과거 간 독성으로 이전 후보를 중단한 적이 있고 암젠도 같은 계열 약물을 보류했음.
- 노바티스·애브비, AI 활용 새 제휴 발표
노바티스(Novartis)와 애브비(AbbVie)가 화요일 각각 인공지능(AI) 중심의 새 제휴를 발표했음.
노바티스는 미국화학회(ACS) 산하 CAS와 손잡고 자체 화학반응 데이터와 CAS가 과학자 검수로 모은 1억6000만 건 이상의 반응 데이터를 담은 맞춤형 검색 데이터베이스를 구축함.
목표는 연구자들이 내부 데이터와 CAS 데이터를 동시에 검색·분석하고 대규모 언어모델과 에이전트형 AI의 기반을 마련하는 것임.
CAS는 반응 데이터가 전자 실험노트, 보고서, 공유 드라이브, 파트너 플랫폼 등에 흩어져 있다며 이를 정리·표준화해 계산 연구와 머신러닝, AI 활용이 쉬워지도록 하겠다고 밝혔음.
애브비는 발카이(Valkai)와 협력해 임상 연구의 특정 영역에 맞춤형 AI 도구를 도입함.
앤드루 캠벨(Andrew Campbell) 애브비 임상과학 부사장은 AI가 수작업 시간을 줄이고 과학적 해석과 임상 전략에 집중하게 해줄 잠재력이 있다고 말했음.
애브비는 새 AI 역량이 연구자들의 결론 도출 속도를 높여 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 기대함.
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