Combination Therapy 분석법 개발 – 항암제 병용요법에서 Multi-analyte Quantification 설계

 

1. 서론: Combination Therapy와 정량 분석의 필요성

항암제 개발에서 단일 기전 약물(monotherapy)의 한계를 극복하기 위한 전략으로 병용요법(combination therapy)이 빠르게 확산되고 있다. 암세포는 단일 신호전달 경로를 차단하는 치료에 대해 빠르게 적응하거나 내성을 획득하기 때문에, 여러 기전을 동시에 표적화하는 병용 접근법이 더 효과적이라는 것이 다양한 임상 데이터를 통해 입증되고 있다. 실제로 면역관문억제제(Immune checkpoint inhibitors, ICIs)와 타깃항암제(TKIs, PARP inhibitors 등), 혹은 항암제와 화학요법 병용은 다수의 암종에서 표준 치료 프로토콜로 자리잡고 있다.

그러나 병용요법의 확산은 분석학적 측면에서 새로운 도전과제를 만들어낸다.

• 각 약물의 농도(dynamic range)가 다르고,
• 서로 다른 물리화학적 성질을 가지고 있으며,
• 대사체 혹은 활성 대사체까지 동시에 고려해야 한다.

이 때문에 multi-analyte quantification 기반의 분석법이 필수적이다. LC-MS/MS는 고감도와 고선택성을 제공하여 이러한 요구를 충족할 수 있는 대표적인 플랫폼으로 자리 잡았으며, 최근에는 임상시험과 치료약물농도모니터링(TDM)에서 병용요법 정량 분석법 개발이 활발히 진행되고 있다.

본 글에서는 항암제 병용요법을 위한 LC-MS/MS 기반 multi-analyte quantification method 개발 전략을 단계적으로 정리하고, 실제 적용 사례와 향후 전망까지 폭넓게 다룬다.

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2. Combination Therapy 분석의 특징과 난제

2.1 약물 간 농도 범위 차이

예를 들어, 면역관문억제제(IgG 기반 biologics)는 µg/mL 단위 농도로 혈중에 존재하는 반면, 병용되는 TKI는 ng/mL 수준일 수 있다. 이러한 차이를 하나의 분석법에서 동시에 정량하려면 넓은 dynamic range를 확보해야 한다.

2.2 물리화학적 성질의 다양성

• 소분자 약물 (lipophilic, hydrophilic)
• 대분자 (monoclonal antibodies, ADCs)
• 활성 대사체 (hydroxylated, glucuronidated metabolites)

이러한 이질성을 모두 커버하는 시료 전처리와 분리 조건을 설계해야 한다.

2.3 Matrix effect와 간섭

항암제 병용 시에는 약물-약물 상호작용뿐 아니라, 시료 matrix 내 다른 대사체와의 이온 간섭도 커질 수 있다. 특히 대사효소 억제제(co-medication) 사용 시, 특정 대사체의 축적이 LC-MS/MS 신호 간섭을 유발하기도 한다.

 

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3. LC-MS/MS 기반 Multi-analyte Quantification 설계 전략

3.1 시료 전처리 (Sample preparation)

병용요법 분석의 핵심은 서로 다른 약물이 동시에 안정적으로 회수(recovery)되도록 하는 것이다.

• Protein precipitation (PPT): 고단백 matrix 제거에 유용하나, 극성 대사체 손실 가능성 있음.
• Liquid-liquid extraction (LLE): 지질성 소분자(TKIs, taxanes)에 유리.
• Solid-phase extraction (SPE): 극성 및 비극성 화합물 동시 처리에 강점.
• Hybrid 방법: PPT 후 SPE, 혹은 LLE+SPE를 조합하여 다양한 성질을 보정.

3.2 Chromatographic separation 설계

• Gradient elution 기반 reversed-phase LC (C18 column): 대부분 소분자 항암제 분리에 활용.
• HILIC column: 극성 대사체(예: nucleotides, PARP inhibitors 대사체)에 적합.
• 2D-LC: 상이한 약물 특성을 동시에 커버하기 위해 도입되는 최신 기술.

3.3 Mass spectrometric detection

• MRM (multiple reaction monitoring) 기반 multi-analyte 분석
• ion funnel, enhanced collision cell 등의 기술을 통해 sensitivity 확보
• polarity switching을 이용해 positive/negative mode 동시 검출

3.4 Internal Standard(IS) 전략

병용요법 분석에서는 Stable Isotope-labeled IS (SIL-IS)를 각각의 약물에 대해 적용하는 것이 바람직하다. 그러나 비용 문제로 surrogate IS를 사용하는 경우, matrix effect 차이를 충분히 고려해야 한다.

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4. Method validation in Combination Therapy

병용요법 정량 분석법은 단일 약물 분석보다 validation 요구사항이 훨씬 까다롭다.

• Selectivity: 각 analyte 간 cross-talk 배제 필요
• Accuracy & Precision: 농도 범위가 상이한 경우에도 재현성 확보
• Stability: 동결-해동, 장기보관, co-administration 조건 평가
• Carryover: 고농도 항체 기반 약물 이후 저농도 소분자 약물 분석 시 carryover 최소화 필요

FDA, EMA의 bioanalytical method validation guideline은 기본적인 틀을 제공하지만, multi-analyte quantification의 특수성을 반영하기 위해서는 추가적인 실험 설계가 필요하다.

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5. 실제 적용 사례

5.1 면역관문억제제 + TKI 병용

예: Nivolumab + Cabozantinib 병용 요법 (신세포암, RCC)

• Nivolumab: 항체 기반 약물, LC-MS/MS로는 peptide mapping 또는 surrogate peptide quantification 활용
• Cabozantinib: 소분자 TKI, ng/mL 수준 정량
• 두 약물 모두를 모니터링하기 위해 Hybrid LC-MS/MS workflow (protein digestion + small-molecule extraction)를 설계

5.2 PARP inhibitor + DNA-damaging agent 병용

• PARP inhibitor (Olaparib): 극성 대사체 존재 → HILIC 조건 필요
• Platinum-based chemotherapy (Cisplatin): 금속-대사체 conjugate까지 포함해 모니터링 필요
• multi-analyte quantification workflow 설계 시, metabolite stability 시험이 필수

5.3 ADC(Antibody-drug conjugate) + 면역항암제 병용

• ADC의 payload 대사체 (e.g., MMAE)와 mAb 부분을 동시에 정량
• mAb: surrogate peptide 기반 LC-MS/MS quantification
• Payload: plasma free drug 및 conjugated drug 동시 측정
• 병용요법에서는 payload와 checkpoint inhibitor 간의 약동학적 상호작용까지 평가 필요

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6. 데이터 해석 전략

병용요법의 multi-analyte 정량 결과는 단순한 농도 수치 이상의 의미를 가진다.

• PK-PK interaction: 두 약물이 서로의 대사 경로를 억제/유도하는지 확인
• Exposure-response relationship: 각 약물의 농도–반응 곡선을 병용 조건에서 재설계
• Biomarker correlation: 혈장 내 특정 대사체 패턴과 병용 치료 반응성의 연계 분석

이를 위해 LC-MS/MS 기반 분석 데이터는 pharmaco-metabolomics와 통합적으로 해석되며, 머신러닝 기반 다변량 모델이 활용된다.

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7. 향후 전망

1. High-throughput automation
   병용요법 대상 환자군 증가에 따라, 자동화 전처리 + LC-MS/MS 통합 플랫폼의 수요가 커질 것이다.
2. Micro-sampling 기반 multi-analyte quantification
   희귀암 환자나 소아암 환자군에서는 채혈량이 제한적이므로, DBS (dried blood spot), VAMS(volumetric absorptive microsampling) 기반 workflow가 확대될 전망이다.
3. AI-driven PK/PD modeling
   Multi-analyte 정량 데이터를 PK/PD 모델과 결합하여, 최적 병용 요법 용량 예측 모델을 구축하는 연구가 활발해질 것이다.
4. Regulatory harmonization
   EMA/FDA에서 combination therapy-specific bioanalytical validation 가이드라인이 강화될 가능성이 높으며, 임상시험 승인 과정에서 multi-analyte quantification method가 표준 요구사항으로 자리잡을 전망이다.

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8. 결론

항암제 병용요법 시대에 있어, LC-MS/MS 기반 multi-analyte quantification은 단순한 분석 기술을 넘어 정밀 의료(precision medicine)의 핵심 인프라로 기능한다. 서로 다른 성질과 농도를 가진 약물 및 대사체를 동시에 정량함으로써, 약물 간 상호작용과 치료 반응성을 이해할 수 있으며, 이는 궁극적으로 환자 맞춤형 병용 치료 전략 수립에 기여한다.

 

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