바이오의약품 분석에서의 분석법 특수 고려사항: 항체, 단백질 의약품 정량 전략

바이오의약품은 그 자체로 복잡하고, 또 하나의 '살아있는 약물'이라고 표현해도 무방할 만큼 다층적이다. 그중에서도 항체 기반 치료제, 융합 단백질(fusion protein), 그리고 세포배양을 통해 생산되는 다양한 단백질 의약품은 분석 과정에서 전통적인 소분자 약물과는 전혀 다른 접근법을 요구한다. 본 글에서는 분석 실무 경험을 바탕으로 바이오의약품, 특히 항체 및 단백질 기반 의약품의 정량 분석 전략에 대해 심층적으로 다뤄보고자 한다.

바이오의약품 분석에서의 분석법 특수 고려사항: 항체, 단백질 의약품 정량 전략

---

1. 서론: 바이오의약품 분석의 중요성

항체 및 단백질 치료제는 약효 발현 메커니즘이 매우 정교하며, 대부분 체내에서 타깃 특이적 결합을 통해 작용한다. 이로 인해 체내에서의 약물동태(Pharmacokinetics, PK), 면역원성(Immunogenicity), 그리고 생물학적 활성의 변화는 정량 분석법 개발에 있어 매우 중요한 고려사항이 된다.

---

2. 분석 대상의 복잡성 이해

2-1. 항체 구조와 분석 난이도

항체는 일반적으로 150 kDa 크기의 이량체 단백질로, 가변영역(variable region)의 다양성에 따라 타깃 특이성이 결정된다. 이 구조적 다양성은 정량 분석 시 항체의 특정 부위(Fab 또는 Fc 도메인 등)를 타깃으로 하는 전략 수립을 필요로 한다.

2-2. 융합단백질 및 이중항체

융합단백질은 종종 다양한 도메인을 포함하며, 이중항체(bispecific antibody)는 2개의 타깃을 동시에 인식할 수 있다. 따라서 분석법에서는 타깃 중 어느 쪽을 기준으로 정량할지를 사전에 정의하고, 실험 설계에 반영해야 한다.

---

3. 분석 플랫폼 선택 전략

3-1. Ligand Binding Assay (LBA) 기반 분석법

ELISA, ECL(Electrochemiluminescence), MSD(Meso Scale Discovery) 등의 플랫폼은 항체 또는 리간드 기반 결합반응을 이용하여 고감도로 분석할 수 있다.

• 장점: 민감도 우수, 시료 전처리 단순
• 단점: 특이성 문제 발생 가능, 교차반응 우려

3-2. LC-MS/MS 기반 분석법

최근 LC-MS/MS를 통한 항체 분석이 주목받고 있다. 'Bottom-up' 방식으로 항체를 소화한 후 펩타이드 단위로 정량하는 방식이며, 항체의 특정 서열을 타깃으로 분석이 가능하다.

• 장점: 구조 특이적 검출 가능, 교차반응 회피
• 단점: 전처리 복잡, 분석시간 증가

---

4. 시료 전처리 전략

4-1. 항체 분석을 위한 전처리 조건

• 혈장 단백질과의 결합이 강하므로, 시료 내 항체를 효과적으로 분리하기 위한 'Protein A/G 정제' 또는 'Immunocapture' 방식이 자주 활용된다.
• 보통의 PPT(Protein Precipitation) 방식으로는 회수가 어렵다.

4-2. 소화 효소 조건 최적화

LC-MS/MS 방식에서는 Trypsin 소화를 기본으로 하되, 항체 구조에 따라 Glu-C, Lys-C 등 대체 효소의 병용이 필요할 수 있다. 소화 효율이 약한 경우 항체 특정 부위의 정량이 어렵고, 재현성도 떨어지게 된다.

---

5. 분석법 밸리데이션의 특수 요소

바이오의약품 분석법 밸리데이션 시 일반적인 항목(정확성, 정밀성, 직선성, LLOQ 등)에 더하여 다음과 같은 특수 항목이 추가로 고려되어야 한다.

5-1. 면역원성의 영향

분석법의 항체와 체내 면역반응에서 생성된 ADA(Anti-Drug Antibody) 간의 교차반응 여부를 평가해야 하며, 이로 인해 정량값이 과대 혹은 과소 추정될 수 있다.

5-2. 정량 범위의 설계

항체 약물은 보통 초고농도 투여 후 급격히 감소하므로, 정량범위는 ng/mL에서 µg/mL까지 넓게 커버해야 한다. 이를 위해 dual calibration curve 또는 sample dilution 전략을 고려해야 한다.

---

6. 항체 분석에서의 실무 팁

• 정량 펩타이드 선정 시: 변이가 적고, 항체에 특이적인 서열을 선택해야 한다. Human plasma background와 겹치지 않는 펩타이드인지 BLAST 확인 필수.
• 시료 처리 순서 통제: 단백질 시료는 처리 순서와 시간에 따라 변성이 발생할 수 있어, 시료 처리 SOP를 엄격하게 표준화해야 한다.
• LBA에서의 비특이 결합 방지: Blocking buffer 구성 성분과 washing 조건을 조정하여 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 개선할 수 있다.

---

7. 통계 처리와 데이터 품질 보증

바이오의약품 분석은 signal variation이 비교적 크기 때문에 통계적 처리와 QC 기준이 엄격해야 한다.

• QC 시료는 각 농도 구간별(Nominal, LLOQ, High)로 최소한 3 replicates 이상 유지
• Calibration curve는 5PL(five-parameter logistic) fitting이 선형 회귀보다 우수함
• 분석 전후 batch 간 CV% 비교를 통해 inter-batch 변동성 관리

---

8. 결론 및 향후 방향

항체 및 단백질 기반 의약품의 분석은 전통적인 분석법의 틀을 넘어서는 다층적인 전략이 필요하다. 분석 대상의 복잡성, 분석 플랫폼의 선택, 그리고 밸리데이션 기준 모두가 유기적으로 작동해야 높은 품질의 데이터를 확보할 수 있다. 특히 글로벌 허가를 목표로 할 경우, 국제 가이드라인(IFCC, ICH M10 등)과의 정합성도 철저히 확보해야 한다. 분석연구자로서의 역할은 이제 단순한 수치 생산을 넘어, 약물의 생물학적 의미를 데이터로 명확히 설명해주는 것임을 다시 한 번 실감하게 된다.

앞으로도 이 분야의 경험이 더 쌓이는 만큼, 계속해서 실무 기반의 노하우를 공유하고자 한다.