바이오의약품(ADC, mAb) 대사체 분석 Workflow와 국내 제약사의 활용 전략

 LC-MS/MS 기반 정밀 분석이 이끄는 차세대 바이오 신약 개발 패러다임

1. 서론: 바이오의약품의 복잡성, 그리고 ‘분석’의 시대

바이오의약품은 더 이상 미래의 기술이 아니다. 항체의약품(mAb), 항체약물접합체(ADC), 세포치료제, 단백질 기반 치료제 등이 신약 개발의 중심으로 떠오르면서, 이들의 ‘대사체 분석(metabolite analysis)’은 단순한 QC 절차를 넘어 약물의 생체 내 운명과 효능, 안전성을 결정짓는 핵심 연구 영역으로 부상했다.

특히 항체약물접합체(ADC, Antibody–Drug Conjugate)는 정밀 표적치료의 대표적인 기술로,
항체의 표적 특이성과 세포독성 약물(payload)의 강력한 효능을 결합시킨 구조를 갖는다.
그러나 이러한 하이브리드 구조는 개발자 입장에서 새로운 분석적 난제를 던진다.
“ADC가 체내에서 어떤 형태로 존재하며, 언제 payload가 방출되고, 어떤 대사체로 전환되는가?”
이 질문에 대한 답은 곧 약물의 효능과 독성을 결정짓는다.

이에 따라 LC-MS/MS 기반의 바이오의약품 대사체 분석(workflow)이
바이오 연구개발의 중심으로 자리 잡았으며, 글로벌 제약사는 물론 국내 기업들도 분석기술 내재화를 핵심 전략으로 삼고 있다.

2. 바이오의약품 대사체 분석의 본질: 소분자와 대분자의 교차점

바이오의약품의 대사체 분석은 전통적인 소분자 약물 분석과는 매우 다르다.
mAb나 ADC는 수십만 달톤 이상의 고분자 구조를 가지며, 다양한 결합 형태(예: linker, glycosylation, disulfide bond)가 존재한다.
이로 인해 ‘분해 후 정량(Top-down vs Bottom-up)’, ‘분석 대상 정의’, ‘이온화 효율’, ‘대사체 안정성’ 등 복합적인 고려가 필요하다.

특히 ADC의 경우,

1. 항체(mAb) 부분,
2. 링커(linker) 구조,
3. payload (cytotoxic drug),
4. 부분적으로 방출된 conjugate 형태 등
   서로 다른 물리화학적 성질을 가진 다중 구성요소가 존재한다.
   즉, 단일 LC-MS/MS 방법으로 이 모든 species를 동시에 커버하는 것은 사실상 불가능하며,
   분석 목적에 따른 단계별 접근(workflow segmentation)이 필수적이다.

3. ADC 대사체 분석 Workflow 개요

ADC의 생체 내 운명을 이해하기 위한 전형적인 분석 워크플로는 다음의 세 단계로 구분된다.

① In vitro stability & linker cleavage study

• Human plasma, liver microsome, lysosome homogenate 등을 이용해 ADC의 linker 안정성 및 payload 방출속도를 측정한다.
• LC-MS/MS로 total ADC, unconjugated drug, catabolite 등을 모니터링한다.
• 실험 설계 시 pH, 단백질 농도, incubation time, enzyme source에 따른 in vitro–in vivo correlation (IVIVC) 확보가 핵심이다.

② In vivo metabolite profiling (plasma/tissue)

• 주로 LC-HRMS (QTOF, Orbitrap)을 이용해 unknown metabolite를 식별한다.
• released drug, linker-modified drug, conjugated fragment 등을 구분하여 각 fragment의 mass accuracy (ppm 단위)로 구조를 추론한다.
• LC-MS/MS의 MRM 모드로 해당 metabolite의 정량법을 개발해 PK profile을 얻는다.

③ Catabolite tracking & payload distribution

• 방출된 payload가 간, 신장, 종양조직 등에서 어떻게 분포하고 제거되는지를 평가한다.
• LC-MS/MS + tissue homogenization 기반으로 tissue-to-plasma ratio (Kp)를 산출하며,
  이는 독성 발생 조직의 예측(예: 간독성, 골수억제 등)에 직접 활용된다.

4. mAb(단일클론 항체)의 대사체 분석과 PTM(Post-translational modification)

항체의약품은 ADC보다 구조적으로 단순하지만, 당쇄(glycan) 변형, 산화, 탈아미드화, 탈글루탐산화, clipping 등 다양한 post-translational modification(PTM)이 존재한다.
이들 PTM은 효력(potency), 반감기, 면역원성에 직접적인 영향을 미치므로, LC-MS/MS 기반의 peptide mapping과 intact mass 분석이 병행된다.

• Peptide mapping LC-MS/MS: 항체를 trypsin 등으로 소화하여 각 peptide의 modification site를 확인
• Top-down MS: intact protein 수준에서 전체 질량 변화를 추적
• Glycoform profiling: LC-fluorescence + MS를 통해 glycan subtype을 정량

이러한 데이터는 structure–function relationship 연구의 기반이 되며,
국내 기업에서도 품질일관성(QC) 확보와 바이오시밀러 개발의 핵심 자료로 활용되고 있다.

5. LC-MS/MS 기반 ADC 분석의 기술적 세부 전략

(1) Sample preparation

• Immunocapture LC-MS/MS: 항체의 특이적 인식 부위를 이용해 plasma 내 ADC를 선택적으로 분리
• Enzymatic digestion: trypsin, IdeS, papain 등을 이용해 fragment-level로 분해
• Stable isotope-labeled internal standard 사용으로 matrix effect 최소화

(2) Chromatography

• Reversed-phase (C18) column 기반으로 hydrophobic payload 또는 catabolite 분리
• HILIC 모드로 linker 또는 polar conjugate 분리
• nano-flow LC 또는 micro-flow LC 적용 시 감도 향상 (특히 low pg/mL 수준 검출 가능)

(3) MS detection

• Triple quadrupole (QqQ): 정량 중심 (MRM 모드)
• QTOF/Orbitrap: 구조 규명 중심 (MS/MS fragmentation pattern 분석)
• Ion funnel + heated ESI로 이온화 효율 극대화
• ADC-specific fragment ion library 구축으로 분석 속도 향상

6. Case Study: 항암 ADC의 대사체 분석 사례

 

항암제	Target	payload	주요 대사체 분석 포인트	분석 플랫폼
Trastuzumab emtansine (T-DM1)	HER2	DM1	Lysine-MCC-DM1 catabolite quantification	LC-MS/MS (MRM)
Brentuximab vedotin	CD30	MMAE	linker cleavage kinetics, MMAE release	LC-HRMS + MRM
Enhertu (DS-8201a)	HER2	DXd	catabolite mapping in plasma/tissue	LC-Orbitrap
Sacituzumab govitecan	Trop-2	SN-38	free vs conjugated SN-38 ratio	LC-MS/MS
국내 연구 (한미약품 internal ADC pipeline)	HER3, EGFR	TBD	linker stability profiling, metabolite ID	LC-QTOF

특히 Enhertu(다이이찌산쿄)의 경우, payload인 DXd가 lysosomal protease에 의해 방출된 후 빠르게 대사되어 독성 발현이 제한된다는 점이 LC-MS/MS 기반 연구로 입증되었다.
이처럼 payload-specific catabolite profiling은 ADC의 약물-독성 균형을 최적화하는 핵심 분석 과정이다.

7. 바이오시밀러 및 후속 ADC 개발에서의 분석 전략

국내 기업들이 최근 집중하는 분야 중 하나는 ADC 바이오시밀러 및 후속 ADC 개발이다.
셀트리온, 한미약품, LG화학 등은 고유 링커(linker–payload 조합)를 활용한 차세대 ADC를 연구 중이며,
이 과정에서 LC-MS/MS 기반의 대사체 비교분석이 품질동등성(analytical similarity)의 주요 지표로 활용되고 있다.

• Linker cleavage kinetics 비교
• Free drug ratio 정량
• Drug–antibody ratio (DAR) 분포 측정
• Stability profiling under stress conditions

또한, 국내 기업들은 Mass spectrometry imaging (MSI) 기술을 병행하여
ADC의 종양 내 침투도와 payload 방출 위치를 시각적으로 확인하는 시도를 확대하고 있다.

8. LC-MS/MS + AI: 데이터 해석 자동화의 진화

ADC나 mAb 분석에서는 수천 개의 MRM transition 또는 fragment ion이 생성된다.
이에 따라, 최근에는 AI 기반 LC-MS/MS 데이터 해석 플랫폼이 등장하고 있다.

• Peak detection & deconvolution 자동화
• Mass fragment matching 기반 metabolite 구조 예측
• Machine learning 기반 unknown impurity clustering

특히 딥러닝 기반의 spectral pattern 인식 기술은 ADC catabolite identification의 정확도를 향상시키며,
이러한 AI-driven 분석 플랫폼은 향후 국내 제약사의 연구 생산성 향상에도 큰 영향을 줄 것으로 예상된다.

9. 국내 제약사의 활용 전략 및 R&D 방향

(1) 한미약품

• 차세대 ADC 플랫폼(‘PADC’)을 기반으로 linker–payload 안정성 연구 진행
• LC-MS/MS를 통한 catabolite profiling–toxicity correlation 모델 구축
• 독자적 “bioanalytical method validation” 프로토콜 정립 중

(2) 셀트리온

• 항체 기반 ADC 및 bispecific antibody 개발 병행
• 글로벌 허가용 comparability study에서 LC-MS/MS 기반 PTM 분석 핵심 적용
• 바이오시밀러 품질동등성 확보를 위한 MS-driven QC 체계 확립

(3) 삼성바이오로직스

• mAb 및 ADC 생산 공정 중 glycan heterogeneity 분석 자동화 추진
• Mass spectrometry 기반 digital QC pipeline 도입 검토
• 글로벌 CMO 고객 대상 MS-based analytical service 확대

10. 미래 전망: Biologics–Metabolomics–AI의 융합

향후 바이오의약품 분석은 단순한 구조 확인을 넘어,
실시간 대사체 변화 추적 + in silico 예측 + 임상 피드백이 통합된 ‘Digital Bioanalysis’ 단계로 발전할 것이다.

• In vivo MS tracking: micro-sampling + high-sensitivity MS로 실시간 대사체 모니터링
• Digital twin 기반 ADC 시뮬레이션: in vitro cleavage kinetics와 LC-MS/MS 데이터를 통합
• AI 기반 구조–활성 예측 모델: linker chemistry 변경 시 대사체 생성 경로 예측

결국, 바이오의약품 개발의 경쟁력은 “분석 기술력”에 의해 좌우될 것이다.
국내 제약사들이 LC-MS/MS, HRMS, AI 해석 알고리즘을 적극적으로 내재화한다면,
글로벌 수준의 ADC·mAb R&D 경쟁력 확보는 충분히 가능하다.

결론

바이오의약품, 특히 ADC와 mAb의 대사체 분석은 단순한 실험이 아니라,
분자 수준의 생명현상을 해석하는 정밀과학(precision analytical science)이다.
LC-MS/MS는 그 중심에서 약물의 생체 내 운명을 해석하고,
안정성·효능·독성의 균형점을 찾아내는 과학적 나침반 역할을 한다.

국내 제약산업이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는,
개발 초기 단계부터 LC-MS/MS 기반 대사체 분석을 전략적으로 통합해야 한다.
이것이 바로 바이오의약품 시대의 ‘보이지 않는 경쟁력’,
즉 데이터 기반 분석 역량(Data-driven Analytical Capability)이다.

 

바이오의약품(ADC, mAb) 대사체 분석 Workflow와 국내 제약사의 활용 전략