임상시험의 성별 분석 – 여성 연구대상자의 모집 및 분석 시 고려사항

임상시험 설계에서 성별은 단순한 인구통계학적 변수에 그치지 않습니다.

성별은 약물의 흡수, 대사, 배설, 반응에서 모두 영향을 미치는 생물학적 변수이며, 여성 연구대상자의 포함 여부와 분석 방식에 따라 임상시험의 해석과 규제 승인 여부까지 달라질 수 있습니다.

하지만 실무에서는 여전히 여성 대상자의 저조한 비율, 생리주기·임신 가능성으로 인한 제외 기준, 성별 분석 결과의 과소 보고 등 다양한 문제가 지적되고 있습니다.

 

이 글에서는 성별 분석의 통계학적 주의점, 여성 대상자 모집 시 윤리적 고려사항, 그리고 국내외 규제 동향과 실무 대응 전략을 함께 정리합니다.

초보 실무자도 이해할 수 있도록 용어 설명과 사례 비교 중심으로 구성했습니다.

1. 왜 성별 분석이 중요한가 – 규제기관의 최근 요구

미국 FDA는 1993년부터 여성 대상자의 참여 확대를 공식화하였으며, 2014년 이후 모든 신약 자료에 성별, 연령, 인종 하위 분석 결과를 별도로 제출할 것을 권고하고 있습니다.
EMA와 식약처 역시 GCP 원칙에 따라 여성 포함 비율과 분석 자료를 심사 기준으로 보고 있습니다.

 

참고:

FDA Guidance – Evaluation of Sex-Specific Data in Medical Device Clinical Studies (2014)
식약처 의약품 임상시험 관리기준 고시 (2023.9.15)

 

핵심 요점

• 성별에 따라 약물 반응(ADR) 차이 가능성
• 생리학적 요인: 체지방 비율, 호르몬 변화
• 임상적 요인: 약물 대사 효소(CYP3A4 등)의 성별 차이

2. 여성 연구대상자 모집 시 윤리적 고려사항

여성 대상자 모집에서 실무자가 주의해야 할 점은 단순히 등록 수를 늘리는 것이 아니라, 윤리적 위험과 배제 사유를 명확히 규정하는 것입니다.

포함/제외 기준 작성 시 유의사항

항목	고려 사항
임신 가능성	임신 검사 시행 여부 명시 + 시험 중 피임 요구 여부
수유 여부	시험 약물의 유즙 분비 여부 확인 필요
월경 주기	약동학 시험의 경우 생리주기 기준 일정 통제 여부
피임 방법	사전 설명 + 문서화, ICF(동의서)에 명확히 포함해야 함

IRB 심의에서의 주요 지적 사례

• 피임 방법이 모호하게 기재된 경우 → “피임 방법은 연구자가 안내함” 등의 문구는 불명확
• 임신 테스트를 계획하고도 동의서에 포함되지 않은 경우 → 미기재는 보완 요청 대상

3. 성별 분석 시 통계적 오류 – 실무자가 주의할 점

임상시험 보고서에 성별 분석 결과를 포함했더라도, 아래의 오류가 있다면 해석에 주의가 필요합니다.

오류 유형 및 설명

오류 유형	설명	예시
소수 분석 오류	여성 대상자 수가 너무 적어 통계적 검정이 불가능	n=8 여성 대상자에서 효과 차이 비교 시 p>0.2
집단 이질성 오류	연령, 체중, 기저 질환 등 통제되지 않은 변수 혼재	여성 대상군 평균 연령 45세 vs 남성 60세
성별 상호작용 미분석	치료 효과의 성별 간 상호작용 분석 누락	“전체적으로 효과 있음”으로만 보고된 경우

통계 적용 팁

• 성별 × 치료군 상호작용을 포함한 다변량 분석 모델 사용
• 사전 정의된 하위 분석(Subgroup Analysis) 설계
• 분석군 수가 작을 경우 기술통계 중심 보고 (추론 제한 명시)

4. 국내 임상에서 여성 참여율은 실제 어느 정도일까?

식약처의 2023년 임상시험 승인 현황 자료에 따르면, 여성 연구대상자 비율은 전체의 약 37~41% 수준입니다.
하지만 고혈압, 고지혈증 등 일부 적응증에서는 남성 편중이 여전히 심한 반면, 항우울제, 골다공증 치료제 등에서는 여성 비율이 절대적입니다.

 

질병별 성비 예시 (2023년 국내 다기관 임상 기준)

질환	여성 대상자 비율
고혈압	약 28%
폐경기 증후군	100%
항암제(유방암)	여성 99%
제2형 당뇨병	약 43%

5. 실무 사례: 성별 분석과 모집 과정에서의 대응

사례 1: 여성 피험자 모집 지연

• 문제: 피임 요구 조건이 까다로워 대상자 등록이 지연됨
• 조치: 동의서에 피임 방법 목록을 명시하고, 상담 인력을 통한 사전 교육 시행

사례 2: 성별 분석 누락으로 인한 보완 요청

• 문제: 전체 데이터만 보고되고 성별 하위 분석 결과 없음
• 조치: 데이터 매니저가 성별별 efficacy 및 safety 결과를 추가로 정리해 별도 부록 제출

사례 3: 생리주기 영향 미고려

• 문제: 약물 대사에 영향을 줄 수 있는 생리주기 조건이 통제되지 않음
• 조치: 약동학(PK) 분석 시 생리주기 기록 항목 추가 + 분석 모델 보정

6. 결론 – 성별 분석은 데이터 품질의 일부입니다

임상시험에서 성별 분석은 단지 형식적 보고 항목이 아닙니다.

정확한 성별 분석은 약물의 타겟 집단을 명확히 설정하고, 허가 후 실제 처방에서 발생할 수 있는 반응 차이를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

실무자는 다음을 기준으로 접근해야 합니다:

• 연구 설계 단계: 성별별 충분한 샘플 확보, 하위 분석 사전 정의
• 동의서 및 IRB 문서: 피임, 임신, 월경 등 항목 명확하게 기술
• 보고서 작성 시: 단순 분포 수치가 아닌, 성별 간 치료 효과 차이 해석 포함
• 심사 대응 시: “전체 분석 결과와 성별 간 일관성” 여부 중심 설명

참고자료 및 공식 가이드라인

• FDA: Guideline for Evaluation of Sex-Specific Data in Clinical Studies (2014)
• 식약처 의약품 임상시험 관리기준 고시 (2023.9.15 개정)
• [EMA: Sex differences in clinical trials – Regulatory Reflection Paper (2022)]
• OECD Health Working Paper No. 149, “Improving Gender Balance in Clinical Trials” (2021)