제약회사 연구원의 블로그

LC-MS 장비는 왜 항상 ‘고장 나기 직전’에 문제를 일으킬까LC-MS를 운영해 본 사람이라면 비슷한 경험이 있다.어제까지는 멀쩡하던 장비가 오늘 아침 갑자기 튜닝이 안 잡힌다.Sensitivity가 떨어지고, RT가 미묘하게 흔들리고, blank에서도 잡음이 늘어난다.결국 장비 엔지니어를 부르고 나면 이런 말이 돌아온다.“소스 클리닝 한 지 꽤 됐네요.”“펌프 씰이 슬슬 한계였던 것 같습니다.”돌이켜보면 전조는 있었다.압력 그래프가 조금씩 거칠어졌고, tuning 결과도 예전만 못했다.하지만 그 신호는 늘 애매했다.그래서 우리는 정해진 주기에 따라 PM을 했다.아직 멀쩡해 보이는 부품도 통째로 교체하고,정작 필요한 순간에는 예상치 못한 다운타임을 맞았다.이게 바로 시간 기반 PM(time-based ..

MS를 다루는 사람이라면 누구나 비슷한 경험을 한 적이 있을 것이다.정량 분석은 비교적 빠르게 끝났는데, 보고서 마감은 계속 늦어지고 있다. 이유를 들여다보면 대부분 MS/MS 기반 정성 해석에서 막혀 있다. 주요 성분 하나는 구조가 명확한데, 그 주변에 따라붙은 여러 개의 minor peak들, retention time은 비슷하고 MS/MS는 그럴듯한데 딱 잘라 말할 수는 없는 애매한 스펙트럼들 때문이다.“이건 아마 이런 구조일 것 같다.”“여기서 methyl 하나 빠진 형태 같긴 한데…”보고서에는 결국 putative identification, tentatively assigned 같은 표현이 반복해서 등장한다.이 장면은 대사체 분석이든, 분해산물 분석이든, 불순물 분석이든 거의 비슷하다.MS/M..

1. Calibration curve에서 문제는 항상 마지막에 드러난다LC-MS/MS 기반 bioanalysis에서 calibration curve는 단순한 계산 절차가 아니다. 분석 결과 전체의 신뢰성을 떠받치는 구조물에 가깝다. 그럼에도 불구하고, 실제 분석 현장에서는 calibration curve의 문제를 가장 나중에, 그것도 ISR 실패나 재분석 요구가 들어온 뒤에야 인지하는 경우가 많다.특정 농도 포인트 하나가 튀어 있는 것처럼 보이지만, 명확히 제외할 근거가 부족해 고민하다가 결국 재분석으로 이어지는 경험은 국내 제약사 분석팀이라면 누구나 한 번쯤 겪어봤을 것이다. 문제는 이러한 판단이 여전히 사람의 눈과 경험에 크게 의존하고 있다는 점이다.이 지점에서 최근 주목받는 접근이 바로 AI 기반 ..

1. "피크는 있는데 RT가 어긋났다"는 말이 반복되기 시작했다LC-MS/MS 분석을 일정 기간 이상 운영해본 조직이라면, 재분석(reanalysis)의 상당수가 분석법 자체의 실패가 아니라 retention time(RT) drift에서 시작된다는 사실을 체감하고 있을 것이다. QC 기준을 살짝 벗어난 RT, 내부표준과의 미묘한 어긋남, batch 후반으로 갈수록 커지는 RT 변동은 결국 analyst의 재확인 요청으로 이어지고, 그 결과 재주입·재전처리·재분석이라는 악순환이 발생한다.특히 국내 제약사 R&D 조직에서는 임상 샘플, TDM, 대규모 비임상 분석이 병행되면서 하루에도 여러 batch가 돌아간다. 이 환경에서 RT drift는 단순한 장비 컨디션 문제가 아니라 분석 조직의 생산성을 갉아먹는..

1. 분석팀에서 "이 피크를 믿어도 되나"라는 말이 나오기 시작했다LC-MS/MS 분석을 오래 해온 조직일수록, peak를 보는 눈은 숙련되어 있다. 문제는 그 숙련이 특정 개인에게 의존해 있다는 점이다. TDM, 대규모 임상, 고처리량 분석이 일상이 된 지금, 하루 수백~수천 개의 chromatogram을 사람이 일일이 판단하는 구조는 더 이상 지속 가능하지 않다. 국내 제약사 R&D 조직에서도 최근 몇 년 사이 공통적으로 등장하는 고민이 있다.“같은 데이터를 두고 분석자마다 판단이 다르다”, “QC에서는 문제 없었는데 ISR에서 깨진다”, “신규 인력이 들어오면 peak 판단 기준을 다시 교육해야 한다”. 이 지점에서 peak integration 자동화보다 한 단계 앞선 개념, 즉 peak clas..

― 국내 제약사 R&D 조직 도입 전략 관점에서의 실무적 접근1. 왜 지금, 국내 제약사에 ‘raw 데이터 자동 QC’가 필요한가국내 제약사 R&D 환경은 지난 5년간 급격히 변했다. 단일 프로젝트 중심의 소규모 분석에서 벗어나, 다수 파이프라인을 동시에 운영하는 구조로 전환되었고, 이에 따라 LC-MS/MS 기반 bioanalysis 역시 고처리량·장기 운용·다기관 연계가 일상적인 업무 형태가 되었다.이 변화 속에서 가장 먼저 한계에 부딪힌 영역이 바로 원(raw) 데이터 QC 체계다. 여전히 많은 조직에서 QC는 숙련 분석가의 경험과 육안 검토에 의존하고 있으며, 이는 다음과 같은 구조적 리스크를 내포한다.프로젝트 증가에 따른 QC 부하 급증분석자 교체 시 판단 기준 불연속장기 batch에서 이상 신..

― ‘정확한 정량’ 다음 단계는 ‘얼마나 빨리 결과를 돌려줄 수 있는가’다 Therapeutic Drug Monitoring(TDM)은 본질적으로 시간과의 싸움이다. 분석 결과가 아무리 정확해도, 임상의 의사결정 시점을 지나 도착한다면 그 가치는 급격히 떨어진다. 특히 항균제, 면역억제제, 항암제, 항경련제와 같이 혈중 농도에 따라 용량 조절이 즉각적으로 필요한 약물에서는 Turnaround Time(TAT)이 분석 성능만큼이나 중요한 품질 지표가 된다.국내 제약사 및 병원 연계 분석 환경에서도 TDM의 패러다임은 빠르게 변하고 있다. 과거에는 하루 1회 batch 분석으로 충분했지만, 최근에는 당일 또는 수 시간 이내 결과 제공이 요구되고 있으며, 이는 결국 sample preparation 단계의 자..

‘검출 한계’를 넘어서 ‘신뢰 가능한 정량’으로신약 개발 초기 단계, pediatric PK, micro‑sampling 기반 TDM, 장기 투여 약물의 trough level 평가 등에서 ng/mL 이하, 나아가 pg/mL 수준의 극미량 약물 정량은 더 이상 특수한 연구 주제가 아니다. 국내 제약사 분석팀에서도 이러한 요구는 일상화되고 있으며, 단순히 장비 성능만으로는 해결되지 않는 전처리–크로마토그래피–이온화–검출–데이터 처리 전반의 통합적 설계가 필요하다.본 글에서는 UHPLC‑MS/MS를 기반으로 극미량 분석에서 감도를 결정짓는 핵심 기술 요소를 실무 관점에서 체계적으로 정리한다. 단순한 ‘감도 높이는 팁’이 아니라, 왜 특정 전략이 필요한지, 그리고 어디까지가 물리적·분석학적 한계인지를 구분하는..