제약회사 연구원의 블로그

기술 문제가 아니라 ‘시스템 사고’의 실패FDA Warning Letter를 여러 건 읽다 보면 묘한 기시감이 든다.지적 사항은 회사도 다르고, 국가도 다르고, 제품도 다른데LC-MS/MS 관련 코멘트의 구조는 놀라울 정도로 반복된다.그리고 그 반복의 핵심에는 언제나 같은 단어가 등장한다.“Data Integrity could not be assured.”중요한 점은,FDA가 문제 삼는 대부분의 사례가 기술적으로 분석을 못 해서가 아니라,👉 “분석 결과를 신뢰할 수 없게 만든 운영 방식”이라는 것이다.1️⃣ Raw data는 있는데, “신뢰 가능한 raw data”는 없는 경우FDA가 실제로 보는 관점많은 분석팀이 이렇게 생각한다.“raw data 파일은 다 남아 있는데요?”하지만 FDA의 질문은 다르..

의약품 개발이 글로벌로 확장되면서, 더 이상 하나의 분석실에서만 데이터를 생산하는 시대는 끝났다. 초기 비임상 단계에서는 제약사 내부 연구소 혹은 특정 CRO가 대부분의 생체시료 분석을 담당하지만, 개발이 확대될수록 여러 나라의 사이트(site)에서 PK/PD, TDM, ADA, 대사체 분석 등이 동시에 수행된다. 문제는 여기서부터 시작된다.같은 분석법을 사용했음에도 불구하고, A 사이트와 B 사이트의 데이터가 미묘하게—or 때로는 상당히—달라지는 현상.임상시험이 글로벌 규모로 확장될수록 이 문제는 더 자주 등장한다.그렇기 때문에 글로벌 임상에서 데이터를 신뢰성 있게 통합하기 위해 반드시 수행해야 하는 과정이 바로 Bioanalytical Method Bridging Study(생체분석법 브리징 스터디)..