제약회사 연구원의 블로그

– LC-MS/MS 정량 분석에서 “보이지 않는 신호”를 끌어올리는 과학1. 서론 – 감도(sensitivity)는 운이 아니라 설계의 결과다LC-MS/MS 분석에서 감도는 단순히 장비의 스펙으로만 결정되지 않는다.같은 기기, 같은 컬럼, 같은 mobile phase를 사용해도 연구자에 따라 감도가 2배 이상 차이나는 경우가 있다.그 이유는 mass spectrometer tuning과 ion source parameter 세팅의 차이 때문이다.이 두 영역은 “MS가 신호를 보는 눈의 해상도”를 조정하는 과정이다.조금만 조정이 어긋나도 peak intensity는 떨어지고, noise는 증가한다.🎯 결국 고감도 분석은 장비가 아니라, “튜닝 능력”이 만든다.2. Mass spectrometer tuni..

LC-MS/MS 정량 분석의 정확도와 재현성을 결정짓는 숨은 변수1. 서론 – 내부표준의 존재 이유: “정량의 기준점을 잡는 눈금”LC-MS/MS 기반 정량 분석에서 internal standard(IS)는 단순히 신호를 나누어주는 보정 인자가 아니다.IS는 시료 전처리, 이온화, 분리, 검출 전 과정에서 발생하는 변동을 상쇄하는 기준점(reference point)으로 작용한다.즉, internal standard의 품질과 특성은 분석법 전체의 reproducibility를 결정한다.동일한 시료라도 matrix가 다르고, 전처리 과정의 손실율이 다르면 raw peak area는 쉽게 흔들린다.이때 IS는 analyte와 동일한 물리·화학적 거동을 보이며 변동을 보정한다.💬 “IS는 분석자의 눈금이다...

– LC 시스템 간 Method Transfer 시 놓치기 쉬운 정량 정확도의 함정1. 서론 – “Retention time drift, 그 뒤에는 항상 system volume이 있다”LC-MS/MS 기반 bioanalytical quantitation에서는 gradient 조건의 재현성(reproducibility)이 데이터의 일관성을 결정한다.하지만 많은 분석자들이 method validation 시 gradient time, flow rate, mobile phase 조성에만 집중하고,정작 시스템 고유의 dwell volume 또는 gradient delay volume은 간과하는 경우가 많다.결과적으로 동일한 LC gradient 조건을 입력했음에도장비 모델(Sciex ExionLC, Agile..

1. 서론 – “전처리(pre-treatment)가 모든 정량의 시작이다”LC-MS/MS 기반 생체시료 분석에서 가장 많은 시간을 투자하는 단계는 무엇일까?분석 장비 튜닝도, gradient 설정도 아니다. 바로 시료 전처리(sample preparation)다.어떤 전처리 방식을 택하느냐에 따라 matrix effect가 달라지고,이는 곧 정량 정확도(accuracy)와 재현성(precision)의 차이로 이어진다.즉, “SPE vs LLE”의 선택은 단순한 실험 효율의 문제가 아니라데이터의 신뢰성(reliability)과 규제 적합성(regulatory compliance)을 좌우하는 핵심 결정이다. 2. 전처리의 목적: 깨끗한 시료, 정확한 이온화LC-MS/MS의 이온화 과정(특히 ESI mode)..

– Bioanalytical Method Validation 중 흔한 오염 문제 해결 전략 1. 서론: “Carry-over”는 왜 항상 Validation 단계에서 문제를 일으키는가LC-MS/MS 기반 생체시료 분석에서 가장 자주 듣는 문구 중 하나가 있다.“왜 blank 시료에서 피크가 계속 올라오지?”Method validation 단계에서 예상치 못한 carry-over 신호가 blank에서 관찰되면,그 원인을 찾느라 며칠, 혹은 몇 주를 허비하는 경우가 많다.특히 low LLOQ (0.1 ng/mL 이하) 수준의 고감도 분석법에서는극미량의 오염(cross-contamination)도 정량 결과를 왜곡시킬 수 있다.즉, carry-over 문제는 단순한 실험적 불편함이 아니라, 정확도(accura..

– 소아 및 고령 환자 대상 혈액 제한 환경에서의 Sensitivity 확보1. 서론: 소량 혈액에서 정량 분석의 필요성과 도전 과제최근 임상 연구의 패러다임이 바뀌고 있다.특히 소아(pediatric), 고령(geriatric) 환자군을 대상으로 한 약동학(Pharmacokinetics, PK) 연구에서는“시료 채취의 부담을 최소화하면서도 신뢰성 있는 약물 농도 데이터를 확보하는 것”이 필수가 되었다.과거에는 혈액 200~500 μL 단위의 샘플을 채취하여 LC-MS/MS로 분석하는 것이 일반적이었지만,소아 환자에서는 단 한 번의 채혈로 얻을 수 있는 양이 50 μL 이하인 경우도 많다.또한 고령 환자의 경우 반복 채혈이 어려워, 분석 가능한 샘플의 수와 양이 제한적이다.이러한 이유로 최근 제약업계에서..

– 데이터 기반 신약개발 패러다임의 전환점1. 서론: AI와 metabolomics가 바꾸는 제약산업의 미래최근 10년간 전 세계 제약 산업은 두 가지 거대한 축 위에서 재편되고 있다. 하나는 인공지능(AI) 이고, 다른 하나는 대사체학(Metabolomics) 이다.AI는 방대한 생명과학 데이터를 효율적으로 분석하여 신약 후보 물질을 빠르게 발굴하는 데 강점을 보이고, metabolomics는 생체 내에서 실제 일어나는 대사 변화를 정량적으로 포착함으로써 질병의 기능적 상태를 이해하게 해준다.국내 제약사들에게 이 두 기술의 융합은 단순한 연구 트렌드 이상의 의미를 갖는다.글로벌 제약사들이 이미 AI 기반 다중 오믹스(multi-omics) 플랫폼을 신약 개발 전 단계에 도입하고 있는 상황에서, 한국 제..

– 유전체에서 대사체까지, 환자 맞춤 치료를 향한 국가적 데이터 아키텍처 전략 1. 서론: 정밀의료의 본질은 ‘데이터의 깊이’에 있다의학은 지금, 그 어느 때보다 ‘데이터 중심’으로 진화하고 있다.과거에는 질병을 ‘증상’ 구분했지만,이제는 환자 개개인의 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 단백체(proteome), 대사체(metabolome) 정보가질병의 본질을 새롭게 정의하고 있다.이러한 패러다임의 전환은 단순히 연구의 방향만 바꾼 것이 아니다.국가의 의료 인프라, 제약사의 R&D 전략, 병원의 진단 체계까지 모두 정밀의료(precision medicine) 중심으로 재편되고 있다.정밀의료의 핵심은 간단하다.“모든 환자는 유전적·대사적·환경적으로 서로 다르며, 따라서 치료도 달라..