Matrix effect를 ‘측정값’이 아닌 ‘시스템 특성’으로 관리하는 전략

LC-MS/MS 분석이 흔들리는 진짜 이유를 다루는 방법

1. Matrix effect는 늘 알고 있었지만, 늘 뒤로 밀려났다

LC-MS/MS를 처음 배울 때
Matrix effect는 항상 이렇게 등장한다.

• ion suppression / enhancement
• post-column infusion
• matrix factor 계산
• IS 보정

교과서적으로는 완벽하다.
하지만 실험실에서는 이상한 일이 반복된다.

• Validation에서는 문제 없던 method가
• 실제 샘플이 쌓이기 시작하면
• 어느 순간부터 결과가 흔들린다

QC fail이 나고,
IS response가 이상해지고,
분석가는 이렇게 말한다.

“이거… matrix effect 같은데요.”

하지만 그 말은
대부분 그 자리에서 끝난다.

2. 왜 Matrix effect는 항상 “사후 설명”으로만 쓰일까

Matrix effect의 가장 큰 문제는
원인이 되지만, 책임을 지지 않는다는 점이다.

• QC fail의 원인일 수도 있고
• drift의 배경일 수도 있고
• 재현성 붕괴의 시작일 수도 있지만

Matrix effect 자체는
대부분 이렇게 정리된다.

“Matrix effect로 추정됨”

이 문장은
설명처럼 보이지만,
사실은 관리 포기의 선언에 가깝다.

3. ‘측정 가능한 현상’이라는 착각

많은 조직에서
Matrix effect는 여전히
한 번 측정해서 끝내는 항목이다.

• validation 단계에서 한 번
• matrix factor 계산
• 허용 범위 내면 끝

하지만 이 접근에는
치명적인 가정이 숨어 있다.

“Matrix effect는 고정된 값일 것이다.”

현업 분석가는 알고 있다.
이 가정은 거의 항상 틀리다.

4. Matrix effect는 값이 아니라 ‘조건’의 결과다

Matrix effect는
어떤 고정된 물성치가 아니다.

그건 다음 요소들의 상호작용 결과다.

• matrix 조성 (환자, 종, 상태)
• sample prep 방식
• column 상태
• mobile phase
• source cleanliness
• injection history

즉,
Matrix effect는
분석 시스템 전체의 상태를 반영하는 현상이다.

그런데 우리는
이 복합적인 시스템 특성을
숫자 하나로 고정하려고 한다.

5. 그래서 문제가 반복된다

이 접근의 결과는 명확하다.

• validation에서는 문제 없음
• 실제 운영에서 변동 발생
• 원인은 명확히 특정 불가
• 결과적으로 “분석가 경험”에 의존

그리고 조직은 이렇게 말한다.

“이 method는 matrix effect에 민감하다”

하지만 사실은,

이 조직이 matrix effect를 관리하지 않고 있을 뿐이다.

6. 관점 전환: Matrix effect는 ‘측정 대상’이 아니다

여기서 필요한 건
기술이 아니라 관점 전환이다.

Matrix effect를 이렇게 다시 정의해야 한다.

Matrix effect는 개별 샘플의 특성이 아니라
LC-MS 분석 시스템의 동작 특성이다.

이 정의가 받아들여지는 순간,
질문이 바뀐다.

• “이 샘플의 matrix effect는 얼마인가?” ❌
• “우리 시스템에서 matrix effect는 어떻게 움직이는가?” ⭕️

7. 시스템 특성으로 본다는 것은 무엇을 의미하는가

Matrix effect를
시스템 특성으로 본다는 건
다음 질문들을 던지는 것이다.

• 특정 analyte에서 항상 비슷한 패턴이 나타나는가
• batch가 바뀌어도 방향성은 유지되는가
• 특정 장비, 특정 기간에 집중되는가
• IS response와 어떤 상관을 보이는가

이 질문들은
단일 실험으로는 답할 수 없다.

👉 누적 데이터와 비교 구조가 필요하다.

8. IS를 다시 바라보는 시점

Matrix effect를 시스템으로 보기 시작하면
IS의 역할도 달라진다.

IS는 단순히
“보정 인자”가 아니다.

• ionization 환경의 센서
• matrix 변화의 proxy
• 시스템 상태 변화의 조기 신호

IS response가
batch마다 조금씩 흔들릴 때,
그건 단순한 노이즈가 아니다.

Matrix effect가 시스템 차원에서 움직이고 있다는 신호다.

9. Matrix effect는 drift보다 먼저 나타난다

흥미로운 점은
Matrix effect가 결과 drift보다 먼저 신호를 준다는 것이다.

• IS variability 증가
• 특정 농도 구간에서만 bias 발생
• RT는 안정적인데 response만 흔들림

이 단계에서는
아직 QC fail이 안 난다.

하지만 이 시점을 놓치면
문제는 반드시 커진다.

10. 그래서 ‘관리’가 필요하다

Matrix effect를 관리한다는 건
이런 의미다.

• 값 하나를 기준으로 pass/fail ❌
• 변화 패턴을 추적 ⭕️
• 시스템 상태와 연결 ⭕️
• 향후 리스크를 예측 ⭕️

즉,
Matrix effect를
품질 지표의 일부로 끌어들이는 것이다.

11. SOP에서 Matrix effect를 다시 쓰는 방법

이 관점 전환은
SOP 문장에서도 그대로 드러난다.

기존 SOP의 전형적 문장

“Matrix effect는 validation 단계에서 평가한다.”

이 문장은
운영 단계의 모든 문제를
의도적으로 무시한다.

시스템 관점 SOP 문장

“Matrix effect는 분석 시스템의 특성으로 간주하며,
운영 중 IS response, QC 성능 및 batch 간 변화 양상을 통해
지속적으로 모니터링한다.”

이 한 문장만으로도
Matrix effect는
살아 있는 관리 대상이 된다.

12. R 기반 자동화와 연결되는 지점

Matrix effect를 시스템으로 관리하기 시작하면
자동화의 역할이 명확해진다.

• IS response trend
• QC bias pattern
• batch-to-batch 비교

R 자동화는
Matrix effect를 “계산”하지 않는다.

대신,

Matrix effect가 ‘움직이는 방향’을 보여준다.

이건
사람 눈으로는 절대 한 번에 보이지 않는다.

13. Audit에서의 설명도 완전히 달라진다

Matrix effect를 값으로만 보는 조직의 audit 대응:

“Validation에서 기준을 만족했습니다.”

시스템 특성으로 관리하는 조직의 audit 대응:

“Matrix effect는 운영 중에도 지속적으로 모니터링하며,
IS response 및 QC trend를 통해 시스템 상태 변화를 관리하고 있습니다.”

감사관은
이 두 답변의 깊이를
즉시 구분한다.

14. 이 전략이 조직에 남기는 변화

Matrix effect를
시스템 특성으로 관리하면
조직에는 다음이 남는다.

• 원인 불명의 QC fail 감소
• 분석가 개인 경험 의존도 감소
• drift에 대한 조기 대응
• 자동화·AI 도입을 위한 데이터 구조

그리고 무엇보다,

“matrix effect 때문이다”라는
무책임한 설명이 사라진다.

15. 정리하며: Matrix effect는 사라지지 않는다

중요한 사실 하나.

Matrix effect는
줄일 수는 있어도
없앨 수는 없다.

그래서 더더욱
측정으로 끝내면 안 된다.

Matrix effect는
분석 시스템이 살아 있다는 증거다.

그걸 인정하고 관리하는 순간,
LC-MS/MS 분석은
불안정한 기술에서
예측 가능한 시스템으로 바뀐다.

 

Matrix effect를 ‘측정값’이 아닌 ‘시스템 특성’으로 관리하는 전략