최근 몇 년 사이, 분석 연구 분야에도 점차 머신러닝(Machine Learning) 기술이 침투하고 있다. 단순한 수치 계산을 넘어, 반복 실험에서 얻어지는 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축하고, 정량 분석 결과를 사전에 추정하거나 품질관리를 자동화하려는 시도들이 활발하게 이어지고 있다. 특히 LC-MS/MS 기반의 약물 정량 분석과 같이, 수많은 변수와 복잡한 상관관계가 얽힌 데이터에서는 머신러닝 기법이 유용한 도구가 될 수 있다.
그러나 머신러닝 모델의 성능을 보장하려면 단순히 알고리즘을 적용하는 것만으로는 부족하다. 모델이 훈련 데이터에만 적합되고, 새로운 상황에서는 제대로 작동하지 않는 과적합(overfitting) 문제를 피하기 위해서는, 반드시 적절한 검증 방식이 병행되어야 한다. 이때 핵심이 되는 기법이 바로 교차 검증(Cross-validation)이다.
분석법 예측 모델 개발의 필요성
제약 산업에서 분석팀은 수많은 시료를 매일같이 처리하고 있다. 그러나 한정된 분석 용량과 시간, 비용 속에서 모든 조건을 직접 실험하고 측정하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 따라, 분석팀은 다음과 같은 질문에 직면하게 된다.
- “이 시료의 농도는 어느 정도 범위일까?”
- “이 조건에서는 분석이 안정적으로 수행될 수 있을까?”
- “재분석 없이 예측값으로 판단을 내릴 수 있을까?”
이러한 질문에 답하기 위해, 정량 분석 데이터를 바탕으로 예측 모델을 구축하는 접근이 고려되었다. 구체적으로는 전처리 방식, 분석 장비 설정값, 시료 보관 조건, 시간 경과 등 다양한 변수들을 입력으로, 최종 측정된 약물 농도값을 출력 변수로 설정한 회귀 모델을 구성하는 방식이다.
이 모델은 단순히 실험을 대체하려는 것이 아니라, 분석 전에 사전 리스크를 탐지하거나, 분석 설계 초기 단계에서 효율적인 조건을 미리 제안할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.
머신러닝 모델의 설계와 적용 변수
분석팀은 약 1,000여 개의 실험 데이터를 기반으로 모델을 개발했다. 입력 변수는 다음과 같다:
| 변수명 | 설명 |
| Sample ID | 개별 시료 식별 정보 |
| Pre-treatment method | 전처리 방식 (PPT, LLE, SPE 등) |
| Storage temp (℃) | 시료 보관 온도 |
| Storage time (hr) | 시료 채취 후 분석까지 경과 시간 |
| Injection volume (µL) | LC-MS/MS 주입량 |
| Matrix type | 혈장, 전혈 등 |
| Internal Standard (IS) | 사용된 내부표준물질 종류 |
| MS detection mode | MRM 전이 채널 구성 |
| Calibration level | 기준곡선 범위 구간 정보 |
출력 변수는 정량된 약물의 농도값으로 설정하고, 여러 회귀 알고리즘을 시험했다.
- 선형 회귀(Linear Regression)
- 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regressor)
- Gradient Boosting Regressor
- XGBoost
- SVR(Support Vector Regression)
여기서 가장 중요한 단계가 바로 교차 검증을 통한 모델 성능 평가였다.
교차 검증(Cross-validation)의 개념과 활용
머신러닝 모델은 통상 학습 데이터(training set)로 훈련되고, 검증 데이터(validation set)로 성능을 평가받는다. 하지만 단순히 한 번 데이터를 나눠 평가하는 방식은 평가 결과에 편향이 생길 수 있다. 데이터 분할이 어떻게 이루어졌느냐에 따라, 평가 결과가 크게 달라질 수 있기 때문이다.
이를 해결하기 위해, k-fold 교차 검증이 활용된다. 이 방식은 데이터를 k개의 조각으로 나눈 뒤, k번에 걸쳐 그 중 하나를 검증용으로 사용하고 나머지를 훈련용으로 사용하는 구조다. 예를 들어 10-fold cross-validation은 전체 데이터를 10등분한 뒤, 10번 반복하여 각각 검증하는 것이다. 이로 인해 모든 데이터가 훈련과 검증에 모두 한 번씩 포함되며, 모델의 성능을 보다 안정적이고 객관적으로 판단할 수 있다.
모델 성능 비교 및 해석
분석팀은 10-fold 교차 검증을 통해 각 모델의 성능을 비교했다. 주요 평가지표는 RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error), R² Score 등이었다.
| 알고리즘 | RMSE | MAE | R² Score |
| Linear Regression | 12.4 | 9.8 | 0.76 |
| Random Forest | 6.1 | 4.2 | 0.92 |
| SVR | 8.3 | 6.1 | 0.85 |
| Gradient Boosting | 5.9 | 4.0 | 0.93 |
| XGBoost | 5.3 | 3.6 | 0.95 |
XGBoost 모델은 가장 낮은 RMSE와 높은 R² Score를 보여, 예측력과 일반화 능력 모두에서 우수한 성능을 보였다. 이는 실무 적용을 위한 기준을 만족하는 수준이었다.
실무 적용 예: 분석 품질 사전 모니터링
개발된 예측 모델은 다음과 같은 방식으로 실무에 적용되기 시작했다.
- 사전 농도 예측: 실제 분석 전에 조건을 입력해 예상 농도값 확인 → 예상값과 실제값 간 큰 오차 발생 시 시스템 알림
- 분석 조건 제안: 특정 보관 조건 또는 전처리 방식에서 결과가 불안정하게 예측될 경우, 대체 조건 제시
- QC 이상 탐지: QC 시료의 실제 측정값이 예측값 범위를 크게 벗어날 경우 → 장비 이상 혹은 전처리 오류로 간주 가능
이를 통해 분석팀은 불필요한 재분석을 줄이고, 결과 해석의 신뢰도를 높이며, 분석 시스템의 품질을 보다 적극적으로 관리할 수 있게 되었다.
향후 과제와 확장 가능성
이러한 분석 예측 모델은 아직 시작 단계다. 향후에는 다음과 같은 확장이 기대된다:
- 정량 분석을 넘어, 분석 실패율 예측
- Matrix effect, ion suppression 예측 모델
- 대사체 프로파일 변화 예측
- 약물 상호작용 시 농도 변화 모델링
또한, 교차 검증 기법 외에도 nested cross-validation, Bayesian optimization 기반 하이퍼파라미터 튜닝 등 다양한 고급 기법을 접목할 수 있다.
결론: 분석팀의 역할은 데이터에서 ‘예측’으로
정량 분석은 그 자체로도 고도의 기술이지만, 이제는 데이터를 바탕으로 한 사전 예측, 리스크 평가, 시스템 자동화의 기반이 되어야 할 시점이다. Cross-validation은 단순히 머신러닝 기법의 부속 개념이 아니라, 예측 신뢰도를 객관화하고 분석 시스템의 품질을 평가하는 필수 도구다.
분석팀이 예측 모델을 개발하는 것은, 단순히 기계학습을 시도하는 것이 아니라, 분석이라는 정밀한 과정을 더 정교하고 예측 가능한 체계로 끌어올리는 진화의 과정이다. 앞으로도 이러한 시도들은 더 넓은 적용 가능성을 만들 것이며, 분석팀은 실험을 설계하는 기술자에서, 데이터를 전략화하는 예측자로 거듭나게 될 것이다.
