제약회사 연구원의 블로그

동위원소 표지 내부표준 선택, Matrix Effect 최소화, Long-term Stability 확보1. 서론 – 왜 SIL-IS가 중요한가?LC-MS/MS는 지난 20년간 의약품 분석, 대사체학, 임상 진단 분야에서 “골드 스탠다드” 기술로 자리잡았습니다.그러나 이 기술의 가장 큰 단점 중 하나는 매트릭스 효과(matrix effect)와 시료 전처리 과정에서 발생하는 손실입니다.예를 들어, 혈장 내 저농도 약물을 정량할 때, 단순한 protein precipitation만으로는 ion suppression을 완전히 피하기 어렵습니다. 또, 장비 drift나 이온 소스 오염 때문에 장기적인 reproducibility도 흔들릴 수 있습니다.이러한 불확실성을 해결하기 위한 가장 강력한 도구가 바로 S..

1. 서론 – IVD와 LC-MS/MS의 결합이 가져온 변화체외 진단(IVD, In Vitro Diagnostics) 시장은 최근 10년간 면역검사 기반에서 점차 질량분석 기반 분석법으로 무게 중심이 이동하고 있습니다.면역검사는 속도와 간편성에서 장점이 있지만, 교차반응에 따른 특이성 저하와 low-abundance analyte 측정 한계가 있습니다.LC-MS/MS 기반 IVD는 다음과 같은 특징으로 의료진과 환자 모두에게 새로운 가치를 제공합니다.구조적 특이성 확보 → false-positive 최소화다중 성분 동시 정량(multiplex) 가능넓은 동적 범위(dynamic range)희귀·저농도 분석물 검출 가능실제 사례로, 비타민 D 대사체 분석, 면역억제제 TDM, 스테로이드 호르몬 패널 등이 ..

1. 서론 – 희귀 질환 TDM에서의 난제희귀 질환(rare disease) 치료제는 대부분 orphan drug로 분류되며, 승인 과정부터 생산·공급까지 매우 제한적입니다. 치료 대상 환자 수가 적다 보니 임상시험 규모가 작고, 약물 투여량 또한 제한적인 경우가 많습니다. 특히 소아 및 신생아 환자에서는 체중 대비 용량이 작을 뿐 아니라, 혈액 채취량에도 법적·윤리적 제약이 존재합니다.채혈 가능량: 신생아·영아 환자의 경우, 단회 채혈량이 수십 μL~수백 μL로 제한혈중 농도 범위: 일부 효소대체요법(ERT) 약물의 경우, 최대 농도(Cmax)가 수 ng/mL 이하모니터링 필요성: 희귀 질환 치료제의 혈중 농도는 치료 반응성, 부작용 발생 위험과 직결되며, 용량 조정의 핵심 근거기존 LC-MS/MS 기..

1. 서론 – 왜 약물-단백질 결합 비율 분석이 중요한가?약물의 단백질 결합 비율(Protein Binding Ratio)은 약리학적 특성과 약동학(PK)에 결정적인 영향을 미치는 요소 중 하나입니다.혈액 내 대부분의 약물은 albumin, α1-acid glycoprotein(AAG), lipoprotein 등과 가역적으로 결합하며, 결합되지 않은 free(unbound) drug만이 세포막을 투과하거나 약리 작용을 나타낼 수 있습니다.따라서 단백질 결합 비율이 높으면 자유 약물 농도가 낮아져 약효 발현 속도와 분포 용적(Vd)이 제한되고, 반대로 결합 비율이 낮으면 빠른 작용과 짧은 지속성을 나타낼 수 있습니다.단백질 결합 분석이 필요한 주요 사례신약 후보물질의 초기 PK profiling병용요법에서..

PBMC, organoid, tumor spheroid 등의 시료에서 약물 반응성 대사체 정량1. 들어가며: 정밀의료 시대, 환자 유래 세포의 의미환자 유래 세포(patient-derived cells)는 더 이상 단순한 기초 연구의 도구에 머물지 않습니다. 암, 자가면역질환, 감염질환 등 다양한 치료 영역에서 환자 맞춤형 치료 전략을 설계하기 위한 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 특히 PBMC(Peripheral Blood Mononuclear Cell), organoid, tumor spheroid 등은 약물 반응성 예측, 독성 평가, 그리고 ex vivo 시약 노출 실험(ex vivo drug exposure) 기반의 스크리닝 전략에 폭넓게 활용되고 있습니다.이러한 환자 유래 세포에서의 약물 ..

1. 들어가며: 독성 예측의 패러다임 전환신약 개발 초기 단계에서의 독성 예측은 임상 실패를 방지하고 개발 비용을 절감하는 데 핵심적인 요소입니다. 기존의 독성 평가는 주로 병리조직학적 변화, 혈액학적 지표, 생화학적 마커 등을 통해 수행되었으나, 이러한 접근법은 일반적으로 "사후적 결과"에 기반하여 약물 투여 후 일정 시간이 경과한 뒤에야 독성을 감지할 수 있다는 한계를 지니고 있습니다.이러한 제한점을 극복하기 위한 최신 전략 중 하나가 바로 대사체 기반 독성 예측(metabolomics for toxicity prediction)입니다. 특히 LC-MS/MS 기반의 고감도 대사체 분석 기법을 통해 조직 손상이 가시화되기 전에 나타나는 subtle한 분자 수준의 변화를 조기에 포착할 수 있으며, 이를 ..

서론: 정밀의학 시대의 TDM, 왜 자동화와 예측 기반으로 진화하는가?Therapeutic Drug Monitoring(TDM, 치료 약물 농도 모니터링)은 개별 환자의 약물 반응 차이를 고려해 최적의 투약 농도를 유지하고 부작용을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 항암제, 면역억제제, 항생제 등 좁은 치료 지수를 가진 약물군에서의 TDM은 임상적 예후를 좌우할 수 있습니다.최근에는 단순한 혈중 약물 농도 측정만으로는 한계가 드러나고 있습니다. 환자의 대사 상태, 동반질환, 유전적 다양성, 장내 미생물군 변화 등이 약물 반응성과 대사 속도를 바꾸기 때문입니다. 이에 따라, 대사체학(metabolomics) 데이터 기반의 정밀 예측 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 특히 LC-MS/MS ..

1. 서론: 바이오마커 탐색에서 예측 모델까지, 통계적 기반의 중요성바이오마커는 이제 단순한 질환 진단 지표를 넘어서, 약물 반응성 예측, 독성 리스크 평가, 그리고 환자 맞춤형 치료 전략 설계에 있어 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 특히 targeted metabolomics 기반의 접근은 특정 대사경로에 집중하여 정량적 데이터의 해석 가능성과 임상적 적용성을 동시에 확보할 수 있다는 점에서 최근 제약 및 바이오 산업의 주목을 받고 있습니다.그러나 유망한 바이오마커 후보를 실제 예측 모델로 연결하기 위해서는 단순한 통계적 유의성 검증을 넘어, 해당 데이터를 약동/약력학(PK/PD) 또는 머신러닝 기반 모델과 유기적으로 통합할 수 있는 전략이 필요합니다. 이 글에서는 그 과정의 전반적인 흐름과 실무적..