제약회사 연구원의 블로그

질문이 아니라 ‘판단’에 가까운 말들Bioanalytical audit에서 reviewer는 대부분 정중하다.목소리를 높이지도 않고,직접적으로 “이건 문제다”라고 말하지도 않는다.하지만 어떤 문장이 나오면,그 순간 분석팀은 본능적으로 느낀다.“아, 이건 그냥 질문이 아니구나.”Audit에서 반복적으로 등장하는 코멘트들은대부분 정보 요청처럼 보이지만,실제로는 이미 리스크를 전제로 한 판단 문장에 가깝다.1️⃣ “Can you explain how you determined this result was acceptable?”이 문장은Audit에서 가장 흔하면서도 가장 치명적인 질문이다.표면적으로는 단순하다.결과는 기준을 만족QC도 pass그런데 reviewer가 묻는다“왜 acceptable하다고 판단했습니..

– 숫자의 합격이 아닌, 판단의 책임으로ICH M10 이전에도 bioanalytical validation은 까다로웠다.Accuracy ±15%, precision CV ≤15%, LLOQ ±20%.분명한 숫자 기준이 있었고,그 기준을 만족하면 우리는 익숙하게 이렇게 말해왔다.“Validation 결과, acceptable 합니다.”하지만 ICH M10이 시행된 이후,이 문장은 더 이상 안전하지 않다.같은 결과를 두고도 이제 규제기관은 이렇게 되묻는다.“왜 acceptable하다고 판단했습니까?”이 질문에 답하지 못하는 순간,그 데이터는 더 이상 regulatory acceptable이 아니다.1️⃣ ICH M10 이전의 ‘Acceptable’은 결과 중심이었다과거 bioanalysis validatio..

기술 문제가 아니라 ‘시스템 사고’의 실패FDA Warning Letter를 여러 건 읽다 보면 묘한 기시감이 든다.지적 사항은 회사도 다르고, 국가도 다르고, 제품도 다른데LC-MS/MS 관련 코멘트의 구조는 놀라울 정도로 반복된다.그리고 그 반복의 핵심에는 언제나 같은 단어가 등장한다.“Data Integrity could not be assured.”중요한 점은,FDA가 문제 삼는 대부분의 사례가 기술적으로 분석을 못 해서가 아니라,👉 “분석 결과를 신뢰할 수 없게 만든 운영 방식”이라는 것이다.1️⃣ Raw data는 있는데, “신뢰 가능한 raw data”는 없는 경우FDA가 실제로 보는 관점많은 분석팀이 이렇게 생각한다.“raw data 파일은 다 남아 있는데요?”하지만 FDA의 질문은 다르..

1. Validation은 끝났는데, 분석은 왜 점점 어려워지는가Method validation을 마치면분석팀은 잠시 숨을 돌린다.accuracy OKprecision OKmatrix effect 평가 완료stability 문제 없음보고서는 깔끔하고,QA review도 통과한다.하지만 이상하게도그 이후부터 이런 말이 나오기 시작한다.“예전만큼 결과가 안 예쁘네요.”“이 method, 원래 이렇지 않았는데요…”이 지점에서 처음 드러나는 사실은 이것이다.Validation은 분석법의 ‘완성’이 아니라‘출시’에 불과하다. 2. Validation이 보장하는 것과, 보장하지 않는 것많은 사람들이validation에 대해 오해한다.Validation이 보장하는 것은 딱 이것이다.“이 방법은특정 조건과 특정 시점에..

1. “Carryover가 좀 있었습니다”는 왜 항상 문제가 되는가Audit이나 내부 QA review에서분석팀이 가장 자주 하는 말 중 하나가 이것이다.“Carryover가 조금 있었습니다.”하지만 이 문장은QA 입장에서 아무 의미가 없다.왜냐하면 QA는‘조금’이라는 단어로는아무 판단도 할 수 없기 때문이다.QA가 듣고 싶은 질문은 이것이다.얼마나 있었는가언제 발생했는가결과에 영향을 주었는가어떻게 통제하고 있는가2. Carryover는 ‘현상’이 아니라 ‘리스크 시나리오’다분석팀은 carryover를주로 기술적 현상으로 본다.needle wash 부족tubing adsorptioncolumn memory effect하지만 QA 언어에서 carryover는데이터 무결성 리스크다.즉,“이전 시료의 정보가다..

1. LLOQ는 ‘가장 낮은 농도’가 아니라 ‘가장 불안정한 지점’이다우리는 LLOQ를 흔히 이렇게 정의한다.S/N ≥ 10accuracy, precision 허용 범위 충족그래서 LLOQ는“기술적으로 가능한 가장 낮은 농도”처럼 느껴진다.하지만 실제 분석에서 LLOQ는시스템이 가장 불안정해지는 경계선이다.noise와 signal의 경계linearity가 무너지기 직전matrix effect가 가장 과장되는 구간즉,LLOQ는 정량의 시작점이 아니라정량이 붕괴되기 직전의 마지막 지점이다.2. “어제는 됐는데 오늘은 안 됩니다”의 정체Low LLOQ 분석에서가장 자주 듣는 말이다.“어제 batch에서는 잘 나왔는데요…”이 말이 반복된다는 건분석 조건이 unstable하다는 뜻이 아니다.오히려,분석 조건이 너..

slope drift의 숨은 원인들1. “이번 배치는 slope가 좀 다르네요”라는 말의 정체LC-MS/MS 분석 회의에서가장 자주, 가장 가볍게 나오는 말 중 하나가 이것이다.“이번 배치는 slope가 조금 다르네요.”그리고 보통 이렇게 이어진다.R²는 괜찮음back-calculated accuracy도 허용 범위QC도 통과그래서 결론은 늘 같다.“사용에는 문제 없습니다.”하지만 여기서 놓치는 사실이 있다.slope가 바뀌었다는 건, 이미 시스템이 바뀌었다는 신호라는 점이다.2. Calibration curve는 ‘선’이 아니라 ‘시스템의 지문’이다우리는 calibration curve를종종 단순히 이렇게 생각한다.농도 vs response의 직선정량을 위한 수학적 도구하지만 실제로 calibratio..

IS가 있는데도 결과가 무너지는 이유1. “IS는 문제없는데요?”라는 말이 가장 위험하다LC-MS/MS 분석에서결과가 흔들릴 때가장 먼저 확인하는 것은 거의 항상 이것이다.IS peak 있음RT 정상area도 큰 문제 없어 보임그리고 이렇게 결론이 내려진다.“IS는 정상입니다.”이 문장은안심을 주는 말처럼 들리지만,실제로는 가장 많은 문제를 숨긴다.2. IS가 있다는 사실과, IS가 ‘작동한다’는 것은 다르다우리는 종종IS를 이렇게 생각한다.넣어두면 자동으로 보정해주는 장치있으면 matrix effect도, loss도 해결됨하지만 IS는존재만으로는 아무것도 보정하지 않는다.IS가 보정 역할을 하려면아주 까다로운 조건이 충족되어야 한다.3. IS 보정이 성립하는 전제 조건IS가 제대로 작동하려면분석 시스템..