Anti-drug Antibody(ADA) Interference가 LC-MS/MS 기반 분석에 미치는 영향

Anti-drug Antibody(ADA) Interference가 LC-MS/MS 기반 분석에 미치는 영향

 

 “면역원성은 LBA의 문제라는 착각에서 벗어나야 할 때”

신약 개발 프로젝트에서
Anti-drug antibody(ADA)는 전통적으로
Ligand Binding Assay(LBA) 영역의 문제로 인식되어 왔다.

• ELISA, ECL 기반 assay의 signal suppression
• bridging assay에서의 false negative
• neutralizing antibody(NAb) 이슈

이런 문제들은 대부분
“면역원성 평가 파트”의 숙제로 분류되었고,
LC-MS/MS 기반 bioanalysis는
상대적으로 ADA의 영향에서 자유로운 기술로 여겨져 왔다.

그러나 최근 몇 년간
특히 biologic, ADC, peptide, long-acting modality가 증가하면서
이 인식은 점점 현실과 어긋나고 있다.

ADA는 LC-MS/MS에서도 ‘보이지 않게’ 작동한다.
그리고 그 영향은 때로 LBA보다 더 치명적이다.

 

1. ADA는 왜 LC-MS/MS에서도 문제가 되는가?

1.1 “항체는 MS로 안 보이니까 괜찮다”는 오해

많은 분석가가 이렇게 생각한다.

• ADA는 고분자
• MS는 저분자 정량
• 그러니 영향 없음

하지만 이는 sample preparation 단계를 무시한 사고다.

LC-MS/MS 분석은
결국 생체 시료에서 analyte를 분리·추출·검출하는 과정이고,
ADA는 이 전 과정에 개입할 수 있다.

1.2 ADA는 ‘검출 단계’가 아니라 ‘전처리 단계’를 공격한다

ADA의 핵심 영향 포인트는 다음이다.

• Free drug ↔ ADA-bound drug equilibrium
• Protein precipitation 효율 변화
• Extraction recovery 변동
• Non-specific adsorption 증가

즉,
MS detector는 정직하지만
그 앞에 도달하는 analyte의 양이 왜곡된다.

2. ADA 형성과 PK 데이터 왜곡의 본질

2.1 ADA는 약물을 ‘없애는’ 것이 아니다

ADA가 형성되었다고 해서
약물이 혈중에서 사라지는 것은 아니다.

대부분의 경우:

• ADA-drug complex 형태로 존재
• Clearance pathway 변화
• Free fraction 감소

LC-MS/MS 분석은
대개 free drug만 정량한다.

2.2 LC-MS/MS PK 데이터의 대표적 왜곡 패턴

ADA 영향이 있는 경우
다음과 같은 PK profile이 나타난다.

• 갑작스러운 exposure 감소
• dose-dependency 붕괴
• cohort 간 변동성 급증

문제는 이것이
독성, 약효, 복약 순응도 문제처럼 보일 수 있다는 점이다.

3. Sample Preparation 단계에서의 ADA Interference 메커니즘

3.1 Protein precipitation(PPT)에서의 문제

PPT는 FIH부터 후기 임상까지
가장 널리 사용되는 전처리 방식이다.

그러나 ADA가 존재하면:

• ADA-drug complex가 함께 침전
• Free drug recovery 감소
• 개인별 ADA titer 차이에 따른 변동성 증가

즉,
PPT는 ADA 민감도가 가장 높은 전처리 방법이 된다.

3.2 Solid-phase extraction(SPE)의 이중성

SPE는 이론적으로
ADA 영향이 적을 것처럼 보인다.

하지만 실제로는:

• complex 상태에서의 retention behavior 변화
• cartridge lot 간 차이 증폭
• wash step에서 selective loss 발생

특히 mixed-mode SPE에서는
예측 불가능성이 커진다.

3.3 Enzymatic digestion 기반 LC-MS/MS

최근 biologics에서는
tryptic digestion 후 surrogate peptide 정량이 사용된다.

이 경우:

• ADA 존재 여부와 무관하게
  total drug 정량 가능

하지만 이는:

• free vs bound 구분 불가
• PK/PD 해석과의 괴리

라는 새로운 문제를 만든다.

4. Free drug vs Total drug 개념의 충돌

4.1 LC-MS/MS는 무엇을 측정하고 있는가?

분석팀이 반드시 스스로에게 던져야 할 질문은 이것이다.

“지금 이 LC-MS/MS 값은
free drug인가, total drug인가?”

ADA가 존재하면
이 질문에 답하지 못한 데이터는
해석 가치가 급격히 떨어진다.

4.2 임상적 의미의 차이

• Free drug: 약효와 직접 연관
• Total drug: exposure 및 축적 평가

ADA 양상이 강한 경우
두 값은 완전히 다른 스토리를 말한다.

5. ADA interference가 LC-MS/MS validation에 미치는 영향

5.1 Validation sample에는 ADA가 없다

대부분의 bioanalytical validation은:

• healthy donor matrix
• ADA-negative background

즉,
현실의 임상 시료를 대표하지 못한다.

5.2 ISR 실패의 숨은 원인

ADA로 인한 ISR 실패는
다음과 같은 특징을 가진다.

• 특정 subject에서만 반복 실패
• 재분석 시 trend 변화
• QC는 문제 없음

이 경우
method robustness 문제가 아니라
biological interference일 가능성이 크다.

6. Hybrid LBA–LC-MS 전략의 필요성

6.1 단일 플랫폼으로는 한계

ADA 영향이 큰 프로젝트에서는
다음 중 하나는 반드시 필요하다.

• LBA로 free drug
• LC-MS/MS로 total drug
• 또는 반대 구조

이중 데이터가 있어야
PK 해석이 가능해진다.

6.2 Hybrid 전략의 실무적 장점

• ADA 영향 구간 식별
• exposure-response 관계 재정립
• regulatory explanation 용이

최근 FDA/EMA에서도
이 접근을 긍정적으로 받아들이는 추세다.

7. Early Phase에서 ADA를 어떻게 고려해야 하는가

7.1 FIH 단계의 착각

FIH에서는 종종 이렇게 말한다.

“아직 사람에서 ADA 없을 것”

하지만 실제로는:

• pre-existing antibody
• cross-reactive immunity
• formulation-induced response

로 인해
FIH에서도 ADA 영향은 발생할 수 있다.

7.2 분석팀의 선제적 대응 전략

• early ADA screening 결과 공유
• LC-MS/MS 결과 해석 시 ADA status tagging
• 이상 PK 발생 시 면역원성 팀과 즉각 협업

8. Late Phase에서의 ADA-LC-MS 문제 증폭

8.1 장기 투여의 누적 효과

Late phase에서는:

• ADA titer 증가
• neutralizing antibody 등장
• immune complex clearance 가속

이로 인해
LC-MS/MS 데이터 변동성은
시간이 갈수록 커진다.

8.2 Population PK 모델 붕괴 위험

ADA를 고려하지 않은 PK modeling은:

• unexplained variability 증가
• covariate misspecification
• dose recommendation 오류

로 이어질 수 있다.

9. Regulatory 관점에서의 설명 책임

9.1 “분석법 문제”로 오해받는 순간

ADA interference를 인지하지 못하면
규제기관은 이렇게 질문한다.

• method robustness 부족
• matrix effect 통제 실패
• assay specificity 의문

이는
면역학적 문제를 분석팀 책임으로 떠안는 상황을 만든다.

9.2 설명 가능한 데이터의 중요성

ADA-aware LC-MS/MS 전략을 갖고 있다면:

• 데이터 변동성의 생물학적 근거 제시 가능
• 추가 실험 없이 합리적 해석 가능

10. 분석팀 실무자용 ADA-LC-MS 리스크 체크리스트

기획 단계

• ADA 발생 가능성 평가
• free vs total drug 전략 정의

개발 단계

• 전처리법의 ADA 민감도 검토
• recovery variability 평가

운영 단계

• ADA status와 PK 데이터 연결
• 이상 PK 발생 시 면역원성 팀 협업

결론: ADA는 더 이상 LBA만의 문제가 아니다

Anti-drug antibody는
보이지 않는 방식으로
LC-MS/MS 기반 분석의 신뢰성을 흔든다.

그 영향은:

• 숫자를 왜곡하고
• 해석을 혼란스럽게 만들며
• 때로는 잘못된 개발 결정을 유도한다.

이제 분석팀은
다음 질문에 답할 수 있어야 한다.

“이 LC-MS/MS 값은
면역학적으로 어떤 상태의 약물을 말하는가?”

이 질문에 답하지 못하는 분석은
아무리 정밀해 보여도
임상적으로는 불완전한 데이터일 수 있다.