제약회사 연구원의 블로그

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..

1. 서론 – 대사체 기반 바이오마커 검증의 필요성과 도전 과제정밀의료의 발전과 함께 ‘개인 맞춤형 치료’에 대한 기대가 높아지면서, 환자 반응을 사전에 예측할 수 있는 바이오마커의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 특히, 대사체 수준에서의 변화는 질병 상태와 약물 반응을 민감하게 반영하는 신호로 작용하기 때문에, Targeted Metabolomics 기반의 바이오마커 연구는 임상적 활용 가능성이 높은 분야로 꼽힙니다.그러나 이 과정에서 가장 큰 도전은 단순한 검출(detection)이 아니라, 해당 지표가 통계적으로 유의미한 예측 변수임을 입증하고, 다양한 개체 간의 생리적 변동을 극복할 수 있도록 분석 설계를 정밀화하는 것입니다. 특히 LC-MS/MS 기반으로 수행되는 정량 분석은 매우 높은 민감도..

1. 서론 – 바이오마커 기반 정밀의료와 시료 안정성의 중요성최근 대사체 기반 바이오마커가 다양한 질환 진단 및 예후 예측에서 주목받고 있습니다. 특히 면역계 질환, 대사 질환, 신경계 질환과 관련한 바이오마커 발굴 연구가 활발히 진행되며, 이들을 정량하는 LC-MS/MS 기반 분석법의 정확도와 신뢰성 확보가 점차 중요해지고 있습니다.그러나 이 과정에서 종종 간과되는 부분이 바로 시료의 저장 및 처리 과정에서의 stability(안정성) 문제입니다. freeze-thaw(동결-해동), light exposure(광 노출), freeze-drying(동결건조) 등 다양한 외부 변수는 시료 내 대사체의 변형 또는 분해를 유도하며, 결과적으로 분석 신호의 재현성을 저하시킬 수 있습니다.본 글에서는 LC-MS/..