제약회사 연구원의 블로그

― “보이지 않는 분해는, 관리되지 않는 위험이다” 바이오의약품 개발에서“분해산물(degradation product)”이라는 단어는여전히 많은 팀에서 소분자 신약의 언어로 인식된다.불순물 프로파일stability-indicating methodICH Q1A 기반 stress test그러나 peptide, protein, antibody 기반 치료제가임상과 상업화 단계로 진입하면서분해산물의 개념은 근본적으로 달라지고 있다.바이오의약품에서의 분해는단일 화학 구조 변화가 아니라‘연속적인 peptide landscape 변화’로 나타난다.이 변화의 흐름을 포착하기 위한 접근이 바로Peptidomics 기반 분해산물 모니터링이다.1. 왜 바이오의약품 분해산물에 Peptidomics가 필요한가1.1 기존 접근법의..

“전처리는 기술이 아니라 전략이다”LC-MS/MS 기반 bioanalysis에서sample preparation은 흔히 이렇게 취급된다.“이미 정해진 루틴”“분석 전에 그냥 거치는 단계”“LC-MS 조건이 더 중요하다”그러나 실제 프로젝트 경험이 쌓일수록분석팀은 한 가지 사실을 뼈저리게 느낀다.문제가 생기는 지점의 70% 이상은LC나 MS가 아니라 sample preparation이다.Protein precipitation(PPT),Solid-phase extraction(SPE),Liquid–liquid extraction(LLE).이 세 가지 전처리 기법은교과서적으로는 장단점이 명확해 보이지만,실제 현장에서는 분석 목적에 따라 평가 기준이 완전히 달라진다.이 글에서는“어떤 전처리가 가장 좋은가?”가 ..

“면역원성은 LBA의 문제라는 착각에서 벗어나야 할 때”신약 개발 프로젝트에서Anti-drug antibody(ADA)는 전통적으로Ligand Binding Assay(LBA) 영역의 문제로 인식되어 왔다.ELISA, ECL 기반 assay의 signal suppressionbridging assay에서의 false negativeneutralizing antibody(NAb) 이슈이런 문제들은 대부분“면역원성 평가 파트”의 숙제로 분류되었고,LC-MS/MS 기반 bioanalysis는상대적으로 ADA의 영향에서 자유로운 기술로 여겨져 왔다.그러나 최근 몇 년간특히 biologic, ADC, peptide, long-acting modality가 증가하면서이 인식은 점점 현실과 어긋나고 있다.ADA는 L..

“분석이 빠른 것이 아니라, 임상이 기다리지 않게 하는 기술”중환자실(ICU)이나 이식 환자 병동에서Therapeutic Drug Monitoring(TDM)을 담당해 본 임상의나 분석가는비슷한 경험을 공유한다.“채혈은 오전에 했는데결과는 다음 날 오후에 나왔다.”기존의 중앙 실험실 기반 LC-MS/MS TDM은분석 정확도 측면에서는 거의 완성 단계에 도달했지만,시간(time-to-decision)이라는 관점에서는임상 요구를 따라가지 못하는 경우가 많다.이 간극을 줄이기 위한 개념이 바로Real-time TDM, 그리고 그 핵심 인프라로 주목받는 것이Point-of-Care(POC) LC-MS 시스템이다.하지만 여기서 말하는 POC LC-MS는단순히 “작아진 질량분석기”가 아니다.그것은분석 기술임상 워크..

“소아 PK 분석은 기술 문제가 아니라 설계 문제다” 소아 임상에서 PK 분석을 담당해 본 분석팀이라면다음 문장을 한 번쯤은 들어봤을 것이다.“이번 스케줄에서 한 타임포인트당혈액은 20 µL 이상은 어렵습니다.”혹은 더 직접적으로,“미숙아 코호트는 10 µL 이하로 설계해 주세요.”Pediatric PK 분석에서 micro-volume은특수 조건이 아니라 기본 전제다.그리고 이 전제는 단순히 분석법 감도를 높이는 문제로는 해결되지 않는다.소아 PK에서의 micro-volume 문제는다음 세 영역이 동시에 얽혀 있다.임상 윤리 및 운영 제약분석법 물리적 한계PK 해석 및 규제 요구이 글에서는Pediatric PK sample 분석에서 micro-volume에 대응하기 위해분석팀이 반드시 고려해야 할 전략적..

초기 임상 단계에서 실패하지 않는 Bioanalytical Strategy의 조건First-in-Human(FIH) 임상은후보물질이 비임상 영역을 벗어나 처음으로 사람에게 노출되는 시점이며,분석팀 입장에서는 단순한 분석법 개발을 넘어임상 전체의 의사결정을 지탱하는 데이터 인프라를 최초로 구축하는 단계다.이 시점의 분석법은 다음과 같은 상충 조건을 동시에 만족해야 한다.아직 실제 임상 시료가 존재하지 않는 상황에서 설계되어야 하며사람 biological matrix의 변동성을 가정에 기반해 예측해야 하고규제 요구사항은 “최소한”만 명시되어 있으며일정·예산·시료량 제약은 극단적으로 크다따라서 FIH 분석법은이상적인 정량 분석법이 아니라,불확실성을 전제로 한 의사결정 도구로 설계되어야 한다.본 글에서는FIH ..

― “보이지 않던 대사체를 보이게 만드는 가장 단순하지만 강력한 필터” LC-HRMS 기반 metabolite profiling을 하다 보면분석자는 늘 비슷한 벽에 부딪힌다.chromatogram에는 수천 개의 피크가 있고대부분은 endogenous background이거나 noise이며우리가 찾는 것은 그중 극히 일부의 drug-related metabolite다.이 상황에서“모든 피크를 다 보겠다”는 접근은 현실적이지 않다.Unknown metabolite 탐색의 핵심은얼마나 효율적으로 후보를 줄이느냐에 있다.Mass Defect Filtering(MDF)는바로 이 지점에서 등장한 개념이다.새로운 알고리즘도, AI도 아니다.그러나 여전히 많은 분석팀이제대로 활용하지 못하고 있는 도구다.이 글에서는MD..

― “표준물질은 잘 나오는데, 왜 실제 샘플만 흔들릴까?”라는 질문에 대한 답LC-MS/MS 기반 bioanalysis를 오래 해본 분석자라면,누구나 비슷한 경험을 해봤을 것이다.neat solution에서는 감도도 좋고 직선성도 완벽하다stripped matrix에서도 validation은 무난히 통과한다그런데 실제 biological sample을 넣는 순간,baseline이 흔들리고예상치 못한 피크가 튀어나오고low concentration에서 재현성이 무너진다이 현상의 중심에는 거의 항상endogenous metabolite interference가 있다.이 문제는 단순히 “matrix effect”라는 한 단어로 설명하기엔 너무 복잡하고,“더 세게 씻자”거나 “컬럼을 바꾸자”는 접근만으로는 해결..