제약회사 연구원의 블로그

의약품 개발 과정에서 “품질”이라는 단어가 갖는 의미는 꽤 단단하다. 함량이 기준에 맞는지, 순도가 허용 범위 안에 있는지, 불순물이나 분해산물이 얼마나 발생했는지 같은 정보들은 단순한 데이터 목록이 아니라, 약물이 환자의 몸속에서 보여줄 미래의 모습을 예측하는 중요한 단서다. 제조 공정의 작은 흔들림, 원료의 경미한 차이, 혹은 저장 환경의 변화 같은 것들이 약물의 안정성에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 우리는 여러 차례 경험해 왔다.그래서 신약이든 제네릭이든, 어느 단계의 품목이든 결국 “Stability-indicating method(SIM) 개발”은 피해 갈 수 없는 핵심 과제다. ICH Q1A(R2) 가이드라인이 강조하는 것도 같은 맥락이다. 시간의 흐름과 환경 변화 속에서 실제로 약물이 어떻게..

혈액 10–20 µL 시대의 TDM 패러다임 변화와 실무 중심 분석법 구축 가이드 Therapeutic Drug Monitoring(TDM)의 패러다임은 최근 몇 년 사이 뚜렷한 변화를 맞이하고 있다. 과거의 TDM은 병원 외래 또는 입원실에서 간호사가 채혈하고, 채혈된 전혈/혈장을 냉장·냉동 조건에서 검사실로 이동시키는 형태가 기본이었다. 환자는 일정 시간 간격에 맞춰 병원을 방문해야 했고, 특히 소아·신생아·노약자 환자에게는 반복 채혈이 큰 부담이 되었다.하지만 DBS(Dried Blood Spot) 와 VAMS(Volumetric Absorptive Micro-sampling) 기술이 본격적으로 확산되면서, TDM은 “소량 채혈 기반의 개인화 modular monitoring”이라는 새로운 트렌드를..

Calibration traceability 확보와 Matrix harmonization 전략임상 약물 치료의 정밀성이 점점 강조되는 시대에 들어서면서, TDM(Therapeutic Drug Monitoring)은 더 이상 제한된 특수 환자군에만 적용되는 분석 기술이 아니다. 항간질제, 면역억제제, 항암제, 항생제 등 치료지수(therapeutic index)가 좁거나 환자 간 약동학 변동성이 큰 약물에서는 TDM이 사실상 치료의 일부라고 해도 과언이 아니다. 실제 임상에서는 동일한 용량을 투여해도 환자마다 혈중 농도가 크게 달라지는 일이 흔하고, 이런 차이가 부작용이나 치료 실패로 이어지는 경우도 적지 않다.이 때문에 많은 병원과 임상시험 기관, 그리고 제약회사 내 LC-MS/MS 분석팀에서 TDM 분..

신약 개발 과정에서는 후보물질이 체내에서 “어디까지”, “어떤 형태로”, “얼마나 깊게” 전달되는지 파악하는 일이 매우 중요하다. 특히 표적 장기(target organ)나 병변(tumor tissue) 중심의 치료제라면, 혈중 농도만으로는 답을 얻을 수 없다. 즉, 조직 수준(tissue-level) 에서 약물이 실제로 존재하는지, 분포가 균일한지, 특정 부위에서 축적되거나 빠르게 제거되는지, 또는 대사체 형태로 존재하는지 등을 더 깊게 들여다봐야 한다.이때 강력한 도구가 바로 Ex vivo tissue metabolomics 이다.이 글에서는 제약사 분석팀 시각에서Ex vivo tissue metabolomics가 왜 중요한지어떻게 준비하고 분석하는지LC-MS/MS 기반 workflow약물 침투(lo..

신약 개발 과정에서는 후보물질이 체내에서 어떻게 변화하는지를 세밀하게 추적하는 일이 매우 중요하다. 흔히 말하는 DMPK 연구의 핵심 중 하나가 바로 Biotransformation, 즉 “약물이 생체 내에서 어떤 대사체로 전환되는가”를 밝히는 과정이다. 대사체의 구조를 명확히 아는 것은 단순한 분석을 넘어 독성 신호, 효능, 약물 상호작용, TDM(therapeutic drug monitoring) 대응 등과 직결되기 때문에 개발 단계 전반을 흔들 수 있는 핵심 정보다.특히 최근 신약들은 구조가 복잡해지면서 기존 라이브러리에서 쉽게 찾을 수 없는 Unknown metabolite 가 빈번하게 발견되고 있다. 그리고 이것이 실제 연구 현장에서 분석팀을 가장 바쁘게 만드는 지점이다.오늘은 실제 LC-MS/..

항암제 개발에서 콤비네이션 전략은 이제 선택이 아니다. 종양 내 이질성, 내성 회피, 면역 환경 변화 등 단일 타깃 기반 항암제의 한계를 극복하기 위해선 “두 가지(혹은 세 가지) 이상의 경로를 동시에 건드리는 접근”이 필요하다. 문제는 무한한 조합 가능성 속에서 어떤 조합이 실제로 시너지를 내는지, 어떤 조합은 오히려 독성을 키우는지, 무엇을 우선적으로 개발해야 하는지 판단하는 근거가 부족하다는 데 있다.최근 몇 년간 분석팀에서는 전사체(transcriptome)와 대사체(metabolome)를 통합적으로 읽어서 세포가 실제로 어떤 경로를 쓰고 있는지, 어떤 병목을 겪고 있는지, 어떤 신호전달 네트워크가 무너지고 복구되는지를 파악해 콤비네이션 전략을 재설계하려는 시도가 활발하다. 전사체는 “세포가 앞으..

LC-MS/MS 기반 metabolomics·proteomics에서의 스펙트럼 수집 전략 비교와 국내 제약사 실험 환경에서의 활용 기준LC-MS/MS 데이터를 다루다 보면, 분석자가 처음 맞닥뜨리는 의문 중 하나가 바로 “DDA를 쓸지, DIA를 쓸지”다.처음에는 단순히 targeted vs untargeted로 구분하는 것처럼 보이지만, 실제로는 이 둘의 차이가 훨씬 복잡하고, 분석 workflow 전체―즉 데이터 품질, 재현성, quantification precision, identification confidence, downstream 통계, 심지어 임상 적용성까지―에 아주 깊게 관여한다.내가 분석팀에서 일하면서 느낀 DDA vs DIA의 차이를 정리해보면 이렇다.DDA는 샘플이 가진 정보 중 ..

메타볼로믹스 데이터를 오래 다루다 보면, 결국 ‘정량 기술’보다 ‘디컨볼루션(deconvolution)’이 성능을 좌우하는 상황을 자주 맞닥뜨리게 된다. 특히 LC-MS/MS 기반 metabolomics는 chromatographic separation이 충분하지 않거나, high-matrix sample을 다루는 경우, 혹은 isobar/isomer가 공존하는 경우에 피크가 겹치고, tailing 되고, baseline이 흔들리고, noise가 과증가하는 문제를 피하기 힘들다.문제는 이 피크들이 실제 biological 변화와 무관하게, 소프트웨어의 peak picking/peak grouping/peak alignment 단계에서 분석자에게 false interpretation을 강요한다는 점이다.최..