제약회사 연구원의 블로그

분석팀 실무자 관점에서 정리한 실제 적용 가능한 통계 전략질병 진행(disease progression)을 추적할 바이오마커를 찾는 일은 제약사와 의료 현장에서 모두 핵심 과제다. 특히 암, 대사질환, 신경계질환, 면역질환처럼 진행 속도가 일정하지 않거나 환자마다 반응이 서로 다른 경우, 바이오마커 기반의 정량적 지표는 임상적 의사결정과 신약 개발 방향에 직접적인 영향을 준다.최근에는 LC-MS/MS, HRMS 기반의 metabolomics 분석이 이러한 바이오마커 발굴의 전면에 등장하고 있다. 대사체는 세포 내 대사 흐름, 염증 변화, 에너지 요구량, 스트레스 반응을 즉시 반영하기 때문에 질병 상태의 “지금 여기(now)”를 가장 민감하게 포착할 수 있기 때문이다.하지만 metabolomics 데이터는..

신약 개발, 독성 예측, 바이오마커 검증에서 분석팀이 실제로 고민해야 하는 모든 것신약 개발 과정에서 “메타볼로믹스(metabolomics)”라는 단어는 이제 더 이상 생소하지 않다.국내 제약사 분석팀에서도 metabolomics 플랫폼을 도입하는 경우가 눈에 띄게 증가하고 있고, 특히 독성 예측, 기전 규명(MoA), 조직 침투 평가, 바이오마커 검증, 심지어 TDM 자동화 기반 환자 치료 반응 예측 모델까지 영역이 빠르게 넓어지고 있다.그런데 metabolomics의 문을 두드리면 누구나 처음 마주치는 질문이 있다.“Targeted로 갈 것인가? Untargeted로 갈 것인가?”이 선택은 단순히 분석 플랫폼의 차이를 넘어, 데이터의 본질, 연구 목적, 조직의 분석 역량, 예산, Time-to-res..

QC Set 기반 Column Qualification 전략LC-MS/MS 기반 정량 분석에서 column batch variability 문제는 누구나 한 번쯤 겪는다.처음에는 단순히 “이번에 받은 column이 뭔가 이상한가?”라고 생각하지만,실제로는 lot 변경이 method robustness에 크고 작은 영향을 주는 경우가 많다.국내 제약사 분석팀에서도, validation을 마치고 임상분석을 시작하려는 시점에새로운 column lot이 투입되면서 RT retention, peak shape, sensitivity가 흔들리는 상황이 부지기수다.특히 C18 계열 column이라 하더라도 제조사·lot별로 물성 차이가 분명 존재하고,이 차이가 분석 결과의 정밀도를 뒤흔드는 주요 원인이 된다.그래서 ..

— 바이오애널리시스 품질의 진짜 핵심을 드러내는 “ISR 실패”의 본질임상시험 시료 분석에서 ISR(Incurred Sample Reanalysis) 는 단순한 품질 지표가 아니다.많은 분석자들이 말하듯 “ISR은 바이오애널리시스의 민낯을 드러내는 항목”이며, method validation 때는 몰랐던 숨겨진 문제들이 실제 임상 시료에서 폭발적으로 드러나기도 한다.애초에 ISR이 필요한 이유도 여기에 있다.검증된 분석법이 임상시험이라는 “현실적인 조건”에서 여전히 재현성이 있는지를 확인하는 절차이기 때문이다.그러나 ISR 실패는 생각보다 흔하다. 국내 제약사 분석팀에서도 ISR 실패 때문에 다시 시료를 회수하고, 분석법을 재평가하거나, sponsor와 수차례 회의를 반복하는 일이 드물지 않다.이 글에서..

– amine, carbonyl, steroid 계 분석 감도·선택성 향상을 위한 실무형 접근LC-MS/MS 기반 분석에서 감도는 언제나 가장 현실적인 고민이다. 특히 신약 후보 물질처럼 낮은 농도로 존재하는 분석 대상이나, 내인성 대사체처럼 background 간섭이 많은 타깃을 분석할 때는 “현 시스템에서 감도를 얼마나 더 끌어올릴 수 있는가?”가 가장 중요한 문제로 떠오른다.현장에서 가장 자주 활용되는 감도 향상 전략 중 하나가 바로 derivatization(유도체화) 이다. 유도체화는 단순히 “피크를 키워주는 보조 기법” 정도로 오해되기도 하지만, 실제로는 이온화 효율 개선, 크로마토그래피 분리 향상, 선택성 증가, matrix effect 감소 등 여러 효과가 동시에 나타나는, 분석자가 주도적..

― LC-MS/MS 정량 분석의 신뢰도를 결정하는 핵심 요소1. 왜 우리는 “IS(Internal Standard)” 중에서도 Isotopically Labeled IS를 찾게 되는가LC-MS/MS 기반 정량 분석을 처음 접한 사람에게 가장 먼저 가르치는 원리는“모든 분석에는 반드시 Internal Standard가 필요하다”는 단순한 명제이다.하지만 실제 프로젝트를 맡아보면 곧 깨닫게 된다.이 분석이 왜 이렇게 요동치는지, 신호가 왜 이런 식으로 눌리는지,그리고 QC accuracy가 85–115% 사이에서 안정적으로 잡히지 않는 이유가단순히 sample prep 숙련도 때문이 아니라 IS 선택 문제일 수 있다는 사실을.특히 protein precipitation(PPT), SPE, LLE, phosp..

1. 왜 지금 GDV인가: 작은 체적이 가져오는 큰 변화제약·바이오 분석 현장에서 몇 년째 가장 자주 듣는 고민은 “왜 같은 그라디언트 조건인데 RT가 0.2~0.5분씩 밀리지?”라는 질문이다.LC-MS/MS 분석이 안정적으로 돌아갈 때는 아무도 GDV를 언급하지 않는다. 그러나 작업량이 늘고, 분석 대상이 증가하고, 고처리량(HT) 분석이나 긴 Sequence를 돌릴 때 RT가 예측과 다르게 이동하면 문제는 갑자기 심각해진다.특히 최근 국내 제약사에서는 다음과 같은 상황이 더 자주 발생한다.같은 batch 내에서도 전반부·후반부 시료의 RT가 다르게 나타남해외 CRO에서 전달된 gradient 조건을 그대로 복제했는데 retention reproducibility가 맞지 않음column batch ch..

― LC-MS/MS 정량 분석에서 ‘한 개의 Q ion에 의존하는 방식’을 넘어서LC-MS/MS 기반 정량 분석에서 가장 오래된 관습 중 하나는 단일 quantifier ion(MRM transition)에만 의존해 약물 농도를 산출하는 방식이다. 이 방식은 단순하고 실무 적용이 쉽다는 장점이 있지만, 최근 몇 년 사이 제약사 분석팀에서는 다음과 같은 문제들을 반복적으로 경험하게 되면서 결국 단일 Q ion 의존 방식의 한계를 드러내기 시작했다.Matrix effect가 특정 fragment만 선택적으로 억제Low-level quantitation에서 간헐적 peak distortionLot-to-lot matrix 변화(혈장·전혈·소변·조직)에서 signal driftInterference 신호가 qu..