Bioanalytical Method Bridging Study

 

Bioanalytical Method Bridging Study

의약품 개발이 글로벌로 확장되면서, 더 이상 하나의 분석실에서만 데이터를 생산하는 시대는 끝났다. 초기 비임상 단계에서는 제약사 내부 연구소 혹은 특정 CRO가 대부분의 생체시료 분석을 담당하지만, 개발이 확대될수록 여러 나라의 사이트(site)에서 PK/PD, TDM, ADA, 대사체 분석 등이 동시에 수행된다. 문제는 여기서부터 시작된다.

같은 분석법을 사용했음에도 불구하고, A 사이트와 B 사이트의 데이터가 미묘하게—or 때로는 상당히—달라지는 현상.
임상시험이 글로벌 규모로 확장될수록 이 문제는 더 자주 등장한다.

그렇기 때문에 글로벌 임상에서 데이터를 신뢰성 있게 통합하기 위해 반드시 수행해야 하는 과정이 바로 Bioanalytical Method Bridging Study(생체분석법 브리징 스터디)이다.

이 글에서는 실제 LC-MS/MS 기반 bioanalysis에서 글로벌 사이트 간 reproducibility를 확보하기 위해 어떤 전략과 실무 프로세스가 필요한지, 그리고 국내 제약사들이 해외 CRO와 협업할 때 반드시 체크해야 하는 포인트는 무엇인지, 실제 현장에서 자주 부딪히는 문제와 해결 방법 등을 최대한 현실적인 시각에서 정리해보았다.

1. 왜 “Bridging Study”가 필요한가 – 글로벌 데이터 통합의 숙명

글로벌 임상 개발에서는 같은 분석법(method)을 여러 분석기관에서 공유한다.
하지만 동일 SOP를 공유했다고 해서 결과가 동일해지는 것은 아니다.

실제로 다음과 같은 차이들이 생긴다.

• 기기 플랫폼 차이 (Sciex vs Waters vs Thermo 등)
• 소스 조건·튜닝 방식 차이
• analyst 숙련도 차이
• extraction recovery 차이
• matrix effect 차이 (특히 ethnicity가 다른 경우)
• column batch 차이
• reagent grade 차이
• 프로시저 수행 속도·미세 조건 차이

즉, 분석법을 “복사해서 가져가는 것”만으로 reproducibility가 확보되지는 않는다.
그렇기 때문에 두 분석 사이트의 결과가 통계적으로 동등(equivalent)한지 비교·검증하는 과정이 필요한데, 이것이 바로 bioanalytical method bridging study이다.

2. Bridging Study의 목적은 ‘동일성’이 아니라 ‘동등성’이다

분석 결과가 완전히 똑같아야 한다는 의미가 아니다.
규정된 허용 범위 안에서 “동등한 패턴을 보이는가”가 핵심이다.

✔ 국제 가이드라인이 요구하는 핵심 조건

• QC sample accuracy: ±15%
• LLOQ accuracy: ±20%
• CV: ≤15% (LLOQ: ≤20%)
• incurred sample reanalysis(ISR): 2/3 이내 재현성 확보

브리징 스터디에서는 각 사이트의 결과가 이 기준을 충족하는지 확인한다.

3. Bridging Study가 수행되는 경우

다음과 같은 조건에서 bridging study는 필수다.

1. 사이트를 변경할 때 (CRO 변경, 글로벌 임상 참여)
2. 기기 플랫폼 변경 (Triple Quad → HRMS, 혹은 vendor change)
3. 핵심 시약·컬럼·기기 부품의 변경
4. method transfer 과정에서 분석 패턴이 흔들릴 때
5. 대규모 글로벌 임상을 위해 여러 나라에서 병렬 분석할 때

실제로 FDA나 EMA는 글로벌 임상에서 cross-lab variability가 확인되었음에도 bridging study를 생략한 경우 “데이터 무결성 문제(data integrity issue)”를 지적한 사례가 많다.

4. Bridging Study 전체 Workflow

아래는 대부분의 글로벌 제약사가 따르는 bridging study workflow를 실제 현장에서 쓰는 표현으로 재정리한 것이다.

① Method Transfer Package 전달

Originator site(기존 분석 기관)가 다음 자료를 준비한다.

• validated method SOP
• full validation report
• raw LC-MS/MS chromatogram
• source file (tuning file, MRM transition list)
• SS & IS 조성, 제조 방식
• sample preparation step-by-step detail
• column type & batch 정보
• extraction recovery·matrix factor data

여기서 많은 문제가 시작된다.
“동일 SOP라고 되어 있지만 실제 중요한 파라미터가 기록되지 않은 경우”가 상당히 많다.

예:

• formic acid 농도 소수점 자리 차이
• drying gas 온도
• autosampler tray 온도
• sample vortex 시간
• SPE의 washing solvent 조성

이런 작은 차이가 slope shift, RT shift, ion ratio 문제를 일으킨다.

② Receiving Site의 Partial Validation 수행

Receiving site(CRO 혹은 다른 분석 기관)는 부분 발리데이션(partial validation)을 수행한다.

필수 테스트는 다음과 같다.

• selectivity
• accuracy & precision
• carryover
• matrix effect
• recovery
• reinjection reproducibility

여기서 실수하면 안 된다.
Partial validation은 old site와 new site의 method equivalence를 확보하는 최소 조건이다.

③ Cross-Lab QC Evaluation

Originator site에서 제공한 QC 패널(3~4 level)을 receiving site가 분석하여 accuracy를 비교한다.

• 기존 사이트 결과 vs 신규 사이트 결과
• Bias ±15% 내이면 통과

QC 결과는 bridging의 첫 번째 체크포인트다.

④ Incurred Sample Reanalysis (ISR)

가장 중요한 단계이다.

ISR은 “실제 임상 시료(real sample)”로 재현성을 확인하는 과정이다.

• 최소 전체 샘플의 10%
• 각 농도 구간에서 균등하게 선택
• 각 사이트에서 동일 sample 별로 재분석
• 2/3(66.7%) 이상이 ±20% 이내여야 함

JSR(Join Sample Reanalysis) 형태로 A site → B site cross 분석을 수행하기도 한다.

ISR에서 failure가 나면 그 방법은 글로벌 분석의 기준이 될 수 없다.

⑤ Statistical Equivalence Test

Bridging study의 최종 단계는 통계 기반 equivalence 평가다.

• Passing criteria: 90% CI of mean ratio within 85–115%
• 혹은 Bland-Altman plot을 통해 bias 패턴 확인
• slope difference ≤ ±15% 권장

이 단계에서 “systematic bias”가 있으면 문제가 커진다.
특히 특정 농도 구간에서만 bias가 크다면, extraction recovery 혹은 matrix effect 차이를 의심해야 한다.

5. Cross-site Bias가 발생하는 주요 원인과 해결 전략

아래는 글로벌 사이트 간 데이터 불일치의 대표적인 원인과 실제 해결 방법들이다.

원인 ① Matrix Effect 차이 (가장 흔함)

국가별 혈장·혈청 matrix는 다음 요인들로 차이가 난다.

• 식습관
• 종족(ethnicity)
• 지방산·인지질 구성
• 병용약물
• 단백 결합률 차이

특히 LC-MS/MS에서 phospholipid suppression은 큰 문제를 일으킨다.
한 사이트는 matrix effect가 거의 없는데, 다른 사이트는 20–30% suppression이 나온 사례도 많다.

해결 전략

• MRM transition의 최적화 (less affected fragment 선택)
• stable isotope IS 사용 (가능하면 같은 retention time)
• SPE clean-up 강화
• matrix factor 비교 후 보정
• surrogate matrix를 동일하게 맞춤

원인 ② Extraction Recovery 차이

같은 SOP라도 analyst의 손에 따라 recovery가 흔들린다.

• vortex 시간
• pipetting speed
• evaporation temperature
• reconstitution solvent
• plate-to-plate variability

해결 전략

• extraction SOP를 step-level로 상세하게 조정
• analyst training session 병행
• critical steps에 timer 필수 도입
• recovery acceptance 범위 설정

원인 ③ LC-MS/MS 기기 튜닝 차이

국가별로 기종과 calibration 방식이 다르면 signal intensity가 달라진다.

해결 전략

• originator site의 tuning file 공유
• CE·DP·CXP·EP 값을 동일하게 맞춤
• daily tuning 기준을 동일 SOP로 통일
• QC panel로 sensitivity match 수행

원인 ④ Column Batch 차이

같은 브랜드 C18이어도 batch별로 selectivity가 미세하게 다르다.

해결 전략

• bridging study에는 동일 batch 컬럼을 사용
• 향후 여러 batch를 검증해 허용 범위 확보

원인 ⑤ Sample Storage & Handling 차이

온도·해동 횟수·보관용기 차이도 bias를 만들 수 있다.

해결 전략

• 혈장/혈청은 −70°C 이하에서 보관
• freeze–thaw 2회 이내 유지
• polypropylene V-bottom tube 권장
• long-term stability 재검토

6. Bridging Study 실패 사례와 해결 방법

실제 현장에서 가장 많이 마주치는 사례를 정리했다.

Case 1. ISR 실패 – 중저농도 구간에서 bias 증가

원인: extraction recovery 차이
해결: washing solvent 변경, drying temp 재조정

Case 2. High concentration에서 systematic bias

원인: column saturation 또는 detector non-linearity
해결: calibration range 하향 조정 및 injection volume 감소

Case 3. Unknown peak interference 발생

원인: matrix batch 차이 / 구조적 유사 metabolite
해결: additional MRM transition 확보 및 retention 수정

Case 4. Receiving site sensitivity 부족

원인: ion source tuning 미흡
해결: tuning 재작성, curtain gas 및 source temp 조정

7. 글로벌 제약사들은 어떻게 운영하고 있을까

✔국내 대형 제약사 접근

• method transfer checklist를 매우 상세하게 운영
• bridging 전 preliminary cross-run 수행
• QC panel과 ISR sample을 별도로 생성해 해외 CRO에 제공
• soft-parameter(소수점 단위 조건)를 SOP에 문서화
• LC-MS/MS 장비의 기종 맞추기 또는 vendor harmonization

✔ 해외 빅파마 접근

• fully locked LC-MS/MS method 도입
• 시약·컬럼·표준물질을 본사에서 전세계 사이트로 일괄 공급
• analyst certification 제도 도입 (특정 analyst만 분석 허용)
• automated sample prep 도입으로 analyst variability 제거

8. Bridging Study에서 가장 중요한 3가지

1. SOP는 “문서”가 아니라 “동작(step)”이다.
   소수점 조건·순서·시간 조절 등 세부 요소가 실제 재현성을 결정한다.
2. Matrix effect의 정량화 및 관리가 핵심이다.
   국가·ethnicity 간 matrix factor 차이는 global variability를 만든다.
3. ISR은 단순한 재분석이 아니라 ‘데이터 무결성 검증’이다.
   ISR 실패는 laboratory failure가 아니라 method failure에 가깝다.

9. 결론 – Bridging Study는 글로벌 임상의 필수 안전장치다

브리징 스터디는 불필요한 절차가 아니라
“A 사이트와 B 사이트의 데이터가 합쳐졌을 때 그 과학적 해석이 흔들리지 않도록 하는 안전장치”이다.

분석법을 단순히 옮겨가는 것이 아니라,
각 사이트에서 동일한 품질의 데이터를 생산할 수 있도록
재현성을 검증하고, bias를 이해하고, 조정하는 과정이다.

특히 LC-MS/MS 기반 바이오분석은 matrix effect와 extraction variability라는 “현장의 현실적인 변수”들이 많기 때문에, bridging study는 글로벌 개발의 시작 단계에서 반드시 설계되어야 한다.

브리징 스터디를 올바르게 수행하면

• 임상 데이터의 해석이 명확해지고
• 허가 심사 과정에서 추가 검증 부담이 줄며
• 시간과 비용 측면에서도 효율성이 높아진다.

앞으로 글로벌 개발이 더욱 확장될수록,
Bioanalytical Method Bridging Study의 중요성은 더 커질 수밖에 없다.