데이터 자동화 × R 기반 LC-MS 데이터 활용 전략

– Vendor software를 넘어, “분석 사고를 확장하는 도구”로서의 R

데이터 자동화 × R 기반 LC-MS 데이터 활용 전략

LC-MS 분석을 오래 해본 연구원일수록 이런 감정을 한 번쯤 느낀다.

“데이터는 엄청나게 쌓이는데,
정작 우리가 활용하는 건 보고서에 들어간 숫자 몇 개뿐이다.”

LC-MS/MS 장비는 매 런마다

• 수천 개의 데이터 포인트
• 수십 개의 품질 지표
• 장비 상태를 반영하는 미묘한 신호들

을 남긴다.
하지만 대부분의 조직에서 이 데이터는
👉 vendor software 안에서만 소비되고 사라진다.

R을 활용한 데이터 자동화의 진짜 의미는
“새로운 분석을 한다”가 아니라,
이미 존재하는 LC-MS 데이터를 ‘다르게 읽는 것’에 있다.

1. 왜 vendor software만으로는 한계가 생길까?

Vendor software는 본질적으로 “개별 batch 처리”에 최적화되어 있다.

• peak integration ✔
• calibration ✔
• QC pass/fail ✔
• 결과 리포트 ✔

하지만 다음 질문에는 거의 답하지 못한다.

• 지난 6개월간 이 method는 얼마나 안정적이었는가?
• 특정 analyte는 어느 시점부터 variability가 증가했는가?
• 장비 PM 이후 signal drift 패턴은 어떻게 달라졌는가?
• 분석가별 integration 성향 차이가 존재하는가?

이 질문들은 단일 batch가 아니라,
시간·사람·장비를 가로지르는 분석을 요구한다.

👉 이 지점에서 R은 vendor software의 대체재가 아니라
확장 도구(extension)로 등장한다.

2. R을 활용한 LC-MS 데이터 자동화의 출발점

– “Raw data가 아니라, meta-data부터”

많은 사람들이 R을 LC-MS에 쓰려 하면
곧바로 이렇게 생각한다.

“raw data를 R로 다 읽어야 하나요?”

실무적으로 보면, 반드시 그렇지는 않다.

2-1. 자동화의 1단계는 meta-data 활용

가장 큰 효과를 내는 자동화는
의외로 raw spectrum이 아니라 다음 데이터에서 시작된다.

• peak area
• IS response
• RT
• S/N
• QC 결과
• batch ID, analyst, date
• instrument ID

이 데이터들은 이미
✔ CSV
✔ Excel
✔ LIMS export

형태로 존재한다.

R은 이 데이터를 “연결해서 보는 능력”이 탁월하다.

3. R로 가능한 LC-MS 데이터 활용 시나리오들

3-1. Batch-to-batch trend 자동 모니터링

실무에서 가장 자주 놓치는 신호는 이것이다.

“아직 기준은 넘지 않았지만,
뭔가 계속 한 방향으로 움직이고 있다.”

R을 활용하면,

• analyte별 response trend
• IS response drift
• RT shift 방향성
• QC CV의 장기 변화

를 자동으로 시각화할 수 있다.

이것은 QC pass/fail보다 훨씬 강력한
👉 사전 경보 시스템이 된다.

3-2. Method robustness의 정량화

“이 method는 안정적이다”라는 말은
대부분 감각적 표현에 가깝다.

R을 쓰면 질문이 바뀐다.

• 어느 농도 구간에서 variability가 커지는가?
• matrix lot이 바뀔 때 어떤 analyte가 가장 민감한가?
• 특정 analyst가 처리한 batch에서만 패턴이 다른가?

즉, method robustness를
숫자와 분포로 설명할 수 있게 된다.

3-3. QC failure 패턴 분류 자동화

QC fail은 결과지만, 원인은 다르다.

• random noise
• preparation error
• calibration instability
• system drift

R에서는,

• clustering
• PCA
• rule-based classification

을 통해 QC failure를
“같은 실패끼리 묶는 것”이 가능하다.

이렇게 되면,

• 무조건 재분석 ❌
• 원인 기반 대응 ⭕️

으로 전략이 바뀐다.

4. R은 “AI 이전 단계의 자동화 언어”다

많은 조직이 곧바로 AI를 떠올리지만,
현실적으로 보면 R 기반 자동화는
👉 AI로 가기 전 반드시 거쳐야 할 단계다.

4-1. 왜 바로 AI가 어려운가?

• 판단 기준이 정리되어 있지 않음
• 학습 데이터의 품질이 불균일
• 사람 판단이 문서화되지 않음

이 상태에서 AI를 쓰면,
잘못된 판단을 더 빠르게 반복하게 된다.

R을 쓰는 과정에서 조직은 자연스럽게,

• 어떤 변수를 중요하게 보는지
• 어떤 기준에서 판단이 갈리는지
• 어디까지 자동화가 가능한지

를 스스로 정리하게 된다.

5. Regulatory 관점에서 R 기반 자동화의 장점

의외로 R은 규제 환경과 잘 맞는다.

• 모든 처리 로직이 코드로 남는다
• 동일 데이터 → 동일 결과 재현 가능
• version 관리가 가능하다
• audit trail로 설명 가능하다

즉,

“왜 이 결과가 나왔는가?”
→ 코드를 보여주면 된다

이 점에서 R은
explainable automation의 언어에 가깝다.

6. 실무 적용 시 가장 현실적인 접근 전략

6-1. 처음부터 크게 하지 않는다

• raw data parsing ❌
• AI 모델 ❌

대신,

• QC trend 분석
• response drift 시각화
• batch summary 자동 리포트

부터 시작한다.

6-2. 분석가 중심으로 설계한다

R 자동화는 IT 프로젝트가 아니다.

• 분석가가 이해할 수 있어야 하고
• 판단 기준을 설명할 수 있어야 하며
• SOP 언어로 번역 가능해야 한다

맺음말: R은 LC-MS 분석가의 사고를 확장한다

R을 활용한 데이터 자동화는
✔ 분석가를 대체하지 않는다
✔ 오히려 분석가의 사고 범위를 넓힌다

• 한 batch만 보던 시야 → 수백 batch로
• 결과 숫자 중심 → 패턴 중심으로
• 사후 대응 → 사전 예측으로

LC-MS 분석이
“실험 기술”에서 “데이터 기반 판단 시스템”으로
전환되는 과정에서,
R은 가장 현실적이고 강력한 다리 역할을 한다.