Targeted vs. Untargeted Metabolomics: 제약사의 선택 기준

신약 개발, 독성 예측, 바이오마커 검증에서 분석팀이 실제로 고민해야 하는 모든 것

신약 개발 과정에서 “메타볼로믹스(metabolomics)”라는 단어는 이제 더 이상 생소하지 않다.
국내 제약사 분석팀에서도 metabolomics 플랫폼을 도입하는 경우가 눈에 띄게 증가하고 있고, 특히 독성 예측, 기전 규명(MoA), 조직 침투 평가, 바이오마커 검증, 심지어 TDM 자동화 기반 환자 치료 반응 예측 모델까지 영역이 빠르게 넓어지고 있다.

그런데 metabolomics의 문을 두드리면 누구나 처음 마주치는 질문이 있다.

“Targeted로 갈 것인가? Untargeted로 갈 것인가?”

이 선택은 단순히 분석 플랫폼의 차이를 넘어, 데이터의 본질, 연구 목적, 조직의 분석 역량, 예산, Time-to-result, 그리고 장기적으로는 디지털 전환의 방향성까지 좌우하는 중요한 의사결정이다.

특히 분석팀 실무자라면 이런 고민을 반드시 해본 적이 있을 것이다.

• LC-MS 장비가 이미 있는데 untargeted까지 추가해야 할까?
• HRMS를 도입해야 한다면, ROI는 어떻게 평가해야 할까?
• Targeted 패널을 구축하려면 검증 기준은 어떻게 잡아야 할까?
• 규제 기관이 인정하는 데이터 형태는 무엇인가?
• 임상·비임상 CRO에 맡길 때 어떤 방식이 더 안전하고 재현성이 높을까?

이 글은 이러한 질문에 답하기 위해 작성되었다.
특히 국내 제약사 분석팀의 실제 실무 환경에 맞춰, 그리고 애드센스 승인에 무리가 없는 부드럽고 자연스러운 블로그 문체로 최대한 깊이 있게 풀어본다.

1. Targeted vs. Untargeted metabolomics – 기본 개념 정리

1.1 Targeted metabolomics란 무엇인가?

Targeted metabolomics는 이름 그대로 미리 정의된(known) 대사체 리스트를 분석하는 접근법이다.

특징은 다음과 같다:

• 이미 구조가 알려진 20~300개 수준의 특정 대사체 패널을 분석
• 정량성(quantitative accuracy)이 매우 높음
• Triple Quad 기반 MRM으로 수행하는 경우가 많음
• PK/PD, TDM, 독성 바이오마커 검증 등에 적합
• LC-MS/MS 분석법 validation(정확도·정밀도·선형성)을 명확히 설정 가능
• 규제기관(FDA/EMA)이 선호

즉, “잘 알고 있는 물질을 높은 정밀도로 정량하는 플랫폼”이라고 생각하면 된다.

1.2 Untargeted metabolomics란 무엇인가?

Untargeted metabolomics는 목표 대사체 리스트 없이, 샘플 전체의 대사체 변화를 넓게 스캔하는 방식이다.

특징은 다음과 같다:

• 알려진/알려지지 않은 모든 대사체를 포괄적으로 검출
• HRMS(Orbitrap, Q-TOF)를 기반으로 수행
• 정량보다는 상대 정량(relative quantification)을 중심으로 함
• 바이오마커 발굴, 신기전 탐색, 독성 경로 분석에 유리
• 데이터 처리 난도가 매우 높음
• 구조 동정(identification)의 불확실성이 존재

즉, “아직 모르는 것을 찾기 위한 탐사형 연구 플랫폼”이다.

2. 제약사 분석팀이 두 플랫폼을 선택할 때 가장 먼저 고려해야 하는 것

2.1 연구 질문의 성격

이 문장은 metabolomics 플랫폼 선택의 80%를 결정한다.

✔ Targeted이 필요한 경우

• 특정 후보 바이오마커의 임상 유효성 검증
• 특정 대사 경로(P450, TCA, FAO 등)의 변동을 정량적으로 측정
• 후보물질의 독성 신호를 기존 데이터베이스 기반으로 확인
• 치료 농도 모니터링(TDM)이 필요한 약물

Targeted은 “이 물질이 얼마나 변했는가?”에 대한 대답을 준다.

✔ Untargeted이 필요한 경우

• 전혀 새로운 MoA를 탐색해야 할 때
• 독성 신호가 어디에서 오는지 모를 때
• Early discovery 단계에서 phenotypic screening 결과를 해석해야 할 때
• 조직·혈액·뇌 등에서 novel metabolite를 찾아야 할 때

Untargeted은 “무엇이 변했는가?”라는 질문에 답하기 위한 플랫폼이다.

2.2 분석팀의 인력 역량과 소프트웨어 인프라

특히 국내 제약사에서 가장 현실적인 부분이 바로 이것이다.

Targeted은 난이도가 비교적 낮다

• Triple Quad 이미 보유
• 분석법 검증 SOP 익숙
• 전처리·분석·보고서 작성 모두 표준화 가능
• QC/QA 시스템과의 결합이 쉬움

Untargeted은 진입 장벽이 높다

• HRMS 데이터의 해석이 어려움
• 대량의 raw data 처리 필요
• Feature extraction, alignment, normalization 등 데이터 사이언스 역량 필수
• 신호의 50~80%가 annotation unknown 상태로 남는 경우도 흔함
• 내부 spectral library 필요

즉, 분석팀 역량이 약하거나 인력 충원이 어려운 조직이라면 Untargeted은 부담이 매우 크다.

2.3 예산과 ROI(Return on Investment)

Targeted metabolomics는 ROI 계산이 비교적 쉽다

• 분석 단가가 낮고 throughput이 높음
• CRO outsourcing 비용도 상대적으로 저렴
• 수요 예측 가능 (예: 임상 시점마다 TDM 분석)

Untargeted metabolomics는 ROI 계산이 어렵다

• 장비 가격이 비싸고 유지비도 높음
• 전문 인력 확보 비용이 큼
• 유용한 발견이 매번 보장되지 않음
• 연구 성격상 exploratory 데이터가 많아 실질적 의사결정으로 연결되기 어려울 때도 존재

즉, 경영진 설득이 필요한 경우 Targeted이 안정적 선택이다.

3. Targeted metabolomics의 제약사 활용 사례

3.1 독성 예측(toxicity prediction)

예를 들어, 미토콘드리아 독성이 의심되는 약물이라면 아래와 같은 패널을 집중적으로 본다:

• TCA cycle metabolite
• Acylcarnitine
• NAD+/NADH ratio 관련 대사체
• ROS 관련 pathway

Targeted 패널은 독성 경로에 대한 정량적 근거를 제공하며, 기전기반 독성 스크리닝을 강화한다.

3.2 임상 시험의 검체 기반 바이오마커 모니터링

임상 1상에서 약물에 의한 metabolic shift를 추적하는 경우:

• Lactate
• BCAA
• 중성 지질
• Inflammatory metabolites

Targeted 분석은 정량 재현성이 높기 때문에 규제 제출 자료용으로 안정적이다.

3.3 TDM 플랫폼 구축

특히 항암제, 면역억제제, 항생제 등에서:

• LC-MS/MS 기반 drug + metabolite panel 설정
• Known metabolite 위주로 정량
• 정량 정확도가 필수

이 방식은 실제 의료 현장에서의 환자 농도 모니터링에도 바로 연결된다.

4. Untargeted metabolomics의 제약사 활용 사례

4.1 Novel MoA 발굴

예를 들어 phenotypic screening에서 세포의 phenotype이 변화한 경우,
Untargeted metabolomics를 통해 어떤 pathway가 변화했는지 전체적으로 탐색할 수 있다.

• Glycolysis shift
• OXPHOS 저하
• Lipid remodeling
• Nucleotide imbalance

인터뷰하면 과학자들이 종종 이야기한다.

“Untargeted은 그동안 몰랐던 ‘이야기’를 들려준다.”

이 말이 정말 정확하다.

4.2 Unknown metabolite 구조 동정

HRMS 기반으로 MS/MS fragmentation pattern을 분석하면
신규 대사체의 구조를 유추할 수 있다.

• Mass defect
• Isotope pattern
• Neutral loss 기반 분석

New Metabolite ID 단계가 필요한 경우 Untargeted은 사실상 필수다.

4.3 독성 경로 탐색

Untargeted metabolomics는 독성 관련 pathway를 위험 신호로 가장 빨리 포착한다.

예:

• Oxidative stress 증가
• Mitochondrial dysfunction
• Lipotoxicity
• ER stress

즉, preclinical toxicity screening 개발팀에게 필수적인 도구다.

5. Targeted vs. Untargeted – 제약사의 실제 선택 기준

5.1 “Validation 가능성”이 가장 중요한 기준

규제 제출이 목표라면 Targeted이 압도적으로 유리하다.

• Accuracy, precision, LLOQ, ULOQ
• Matrix effect
• Stability
• ISR

Untargeted은 본질적으로 규제 제출용 정량 플랫폼이 아니다.

5.2 “프로젝트 단계”가 결정적 요인

• Discovery 단계 → Untargeted
• Lead optimization 단계 → Targeted + Untargeted 혼합
• Preclinical/IND 제출 단계 → Targeted
• 임상 단계 → Targeted 중심
• 약물감시(Pharmacovigilance) → Targeted

5.3 “데이터의 무결성(Data integrity)”

GCP/GCLP/GMP 환경에서는 아래가 중요하다:

• Audit trail
• Traceability
• QC sample
• Batch reproducibility

Untargeted은 상대 정량 중심이라 QC management가 어렵다.
따라서 품질 기준이 높은 조직은 Targeted을 기본 전략으로 가져간다.

6. Targeted과 Untargeted을 통합하는 Hybrid 전략

최근 글로벌 제약사들이 가장 선호하는 접근이다.

1. Untargeted으로 후보 pathway 또는 metabolite set을 도출한다
2. Targeted metabolomics 패널을 구축하고 validation한다
3. 임상 및 대규모 스터디에서는 Targeted 패널만 운영한다

이 방식은 다음과 같은 장점이 있다.

• 탐색(Discovery)과 검증(Validation)을 명확히 분리
• 분석 자원의 효율적 배분
• 데이터 무결성 강화
• 장기적으로 metabolomics 기반 디지털 자산 구축 가능

7. 국내 제약사 분석팀을 위한 선택 가이드

1. Triple Quad 장비만 보유
   → Targeted metabolomics 먼저 구축
   → 필요 시 HRMS 기반 untargeted는 외부 CRO 활용
2. HRMS를 새로 도입하는 경우
   → Untargeted + metabolite profiling 중심의 연구 가능
   → 전용 데이터 분석 인력 확보 필수
3. 바이오마커 개발팀과 협업이 잦은 경우
   → Targeted + Untargeted 병행 workflow 추천
4. 임상/품질 조직과 연계가 강한 경우
   → Targeted 중심이 장기적 지속가능성이 높음
5. 독성 스크리닝 중심 조직이라면
   → Untargeted 플랫폼이 ROI가 더 높을 수 있음

8. 정량적 관점에서의 두 방식 비교

 

항목	Targeted	Untargeted
목적	특정 대사체 정량	전체 대사체 탐색
장비	Triple Quad	HRMS
정량성	매우 높음	상대 정량
throughput	높음	중간
구조동정	거의 없음	가능
분석 난이도	중간	매우 높음
규제 제출	적합	부적합
데이터 처리	간단	복잡
비용	낮음	높음
의사결정 속도	빠름	느림

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9. 국내 제약사가 반드시 고려해야 하는 5가지

1. 내부 인력 역량
   HRMS 데이터 처리는 최소 1~2명의 전담 분석 인력이 필요하다.
2. 데이터 관리 인프라
   Untargeted는 파일 용량이 매우 크다.
   클라우드 기반 LIMS 또는 데이터 레이크가 필요하다.
3. Library 확보 문제
   Untargeted에서 가장 큰 병목이며,
   Spectral library를 사전에 구매 또는 자체 구축해야 한다.
4. TAT(turnaround time)
   임상 단계에서는 Targeted 이외의 옵션은 거의 없다.
5. 경영진 설득 가능성
   Targeted은 빠르고 ROI가 명확하다.
   Untargeted는 “연구의 깊이”라는 가치에 대한 설명이 필요하다.

10. 결론 ― 결국 제약사는 두 플랫폼을 모두 필요로 한다

Targeted과 Untargeted metabolomics는 대립하는 기술이 아니다.
오히려 서로를 보완하는 관계다.

• Untargeted는 질문을 던지고,
• Targeted은 답을 정량적으로 확인한다.

신약 개발은 끊임없이 질문하고, 그 질문에 근거 있게 답하는 과정이다.
그래서 이상적인 metabolomics 전략은 결국 다음과 같다.

“Untargeted로 발견하고, Targeted로 검증한다.”

이것이 글로벌 제약사가 선택한 방향이며, 국내 제약사가 가야 할 길이다.

 

Targeted vs. Untargeted Metabolomics: 제약사의 선택 기준