'처방약' 관심 줄고 '일반약' 관심 늘었다

락데이터앤리서치 조사…상반기 ETC 관심도 11.5%↓·2분기 OTC는 18%↑
ETC 관심도 대웅·보령·한미 순…OTC는 동아·유한·동국 순

 작년 식품의약품안전처에 허가·신고된 일반의약품(OTC) 수는 582개로 전문의약품(ETC) 수 550개를 웃돌았다.

 품목 허가를 받은 OTC 수가 ETC를 넘어선 것은 집계가 시작된 해인 2009년 이후 15년 만에 처음이다.

 이는 식약처가 제네릭(복제약) 난립 현상을 완화하기 위해 2021년부터 품목허가 가능한 의약품 수를 최대 4개로 제한한 이후 제약업계에서 허가 절차가 상대적으로 덜 까다롭고 가격 통제를 받지 않는 OTC 개발이 확산한 데 것으로 분석된다.

 ETC에 대한 관심도 하락은 온라인 세상에서도 나타났다.

 여론조사기관 데이터앤리서치가 뉴스·커뮤니티·블로그·카페·트위터·인스타그램·유튜브·페이스북·카카오스토리·지식인·기업/단체·정부/공공 등 12개 채널, 24만개 사이트를 대상으로 분석한 결과 상반기 전문의약품 관련 포스팅 수는 총 3천955건으로 지난해 상반기 대비 11.5%(514건) 줄었다.

키워드를 '회사명 + ETC, 전문의약, 전문약품' 등으로 조사한 결과였다.

 제약업체 중에서는 대웅제약이 총 1천11건의 ETC 정보량을 보이며 관심도 1위를 차지했다.

대웅제약은 국산 34호 신약인 위식도역류질환 치료제 '펙수클루정'(성분명 펙수프라잔염산염)와  2형 당뇨병 치료제 '엔블로', 고지혈증 치료제 '크레젯' 등 전문의약품을 보유하고 있다.

 보령과 한미약품이 각각 598건과 465건을 기록하며 2위와 3위에 올랐다.

 보령은 다양한 고형암 1, 2차 치료제 '젬자'(성분명 젬시타빈염산염), 비소세포폐암 치료제 '알림타'(성분명 페메트렉시드)를 판매 중이다.

 8년째 원외처방 매출 1위를 유지하고 있는 한미약품은 최대 원외처방 품목인 고지혈증 치료제 '로수젯'을 자랑하고 있다.

 2000년 의약분업이 시행된 이래 국내 제약회사가 개발한 전문의약품이 원외처방 매출 1위를 차지한 첫 사례다.

 이어 JW중외제약(288건), 종근당(213건), GC녹십자(212건), 제일약품(199건), 유한양행(176건), 동국제약(153건), 일동제약(133건)이 10위권에 들었다.

 온라인 내 OTC에 대한 관심도는 상승세를 보였다.

 OTC의 포스팅 수는 2분기 기준으로 2천678건으로 작년 동기 대비 18.03%(409건) 증가했다.

 동아제약이 총 636건의 OTC 정보량을 보이며 관심도 1위를 차지했다.

 지난 6월 출시된 피돌산 마그네슘 함유 복합제제 '마그랑비 피돌샷액'과 '피돌렉스연질캡슐' 등 관련 글이 주로 게시됐다.

 유한양행이 538건으로 2위에 올랐고 동국제약이 389건으로 3위를 차지했다.

 유한양행은 고함량 아르기닌 의약품 '라라올라'가, 동국제약은 대표 일반의약품 '판시딜'과 '마데카솔'이 주로 언급됐다.

 이어 JW중외제약(288건), 종근당(213건), GC녹십자(212건), 제일약품(199건), 유한양행(176건), 동국제약(153건), 일동제약(133건) 순이었다.

[데이터앤리서치 제공]

의료.병원,한방

더보기

학회.학술.건강

더보기
항생제 제2황금기 온다…생성형 AI가 슈퍼버그 신약 2종 설계
인공지능(AI)이 설계한 새 항생물질이 동물 실험에서 우수한 효과를 보였다고 영국 BBC 방송이 14일(현지시간) 보도했다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구팀은 성병인 임질을 일으키는 임균과 메티실린 내성 황색포도상구균(MRSA)에 효과가 있는 새 항생제 후보물질을 생성형 인공지능(AI)을 이용해 개발하고 동물 실험에서 효과를 입증했다는 연구 결과를 과학저널 셀(Cell)에 게재했다. 연구팀은 먼저 기존에 존재하지 않거나 아직 발견되지 않은 물질까지 포함해 3천600만개의 화합물을 조사하는 AI 모델을 만들었다. 연구팀은 이 AI 모델에 기성 화합물들의 화학구조와 함께 이들이 다양한 병원성 세균의 성장을 억제하는지 여부를 학습시켰다. AI 모델은 이어 탄소, 산소, 수소, 질소 등의 원자로 구성된 다양한 분자구조에 박테리아가 어떻게 영향을 받는지를 학습했다. 연구팀은 이렇게 학습시킨 AI 모델을 기반으로 두 가지 방식으로 새 항생물질을 설계했다. 하나는 8개에서 19개의 원자로 이뤄진 화학물질 수백만 개의 데이터를 검색해 단서를 찾아내고, 이를 출발점으로 신물질을 설계하는 방식이고, 또 다른 하나는 AI에게 처음부터 자유 설계를 맡기는 방식이었다. 이후 연

메디칼산업

더보기