제약회사 연구원의 블로그

– 속도의 문제가 아니라, “판단의 일관성”에 대한 이야기 LC-MS/MS 분석은 흔히 이렇게 표현된다.“장비는 정밀하지만, 결과는 사람이 만든다.”이 말은 과장이 아니다.같은 장비, 같은 method, 같은 시료를 사용해도누가 데이터를 처리하느냐에 따라 결과 해석이 달라지는 경우는 지금도 흔하다.그래서 LC-MS/MS 데이터 자동화의 본질적인 목적은✔ 분석 속도를 높이는 것도✔ 인력을 줄이는 것도 아니라👉 “사람마다 다른 판단을, 하나의 일관된 논리로 고정시키는 것”이다.1. LC-MS/MS 데이터 처리, 왜 이렇게 사람이 많이 개입할까?LC-MS/MS 데이터 흐름을 차분히 뜯어보면 자동화가 어려웠던 이유가 분명해진다.1-1. 전통적인 데이터 처리 흐름Raw data acquisition (vendo..

– 데이터 자동화, Explainable AI, Anomaly Detection “분석가는 대체되지 않는다. 다만, 분석의 방식은 바뀐다”LC-MS/MS는 오랫동안 제약·바이오 분석의 gold standard였다.정확도, 민감도, 선택성—어느 하나 빠지지 않는 기술이지만,아이러니하게도 이 장비는 사람의 개입이 가장 많이 필요한 분석 시스템이기도 하다.시퀀스 설계샘플 전처리 편차integration 판단outlier 제거validation 결과 해석이 모든 과정은 여전히 분석가의 경험과 감각에 의존해 왔다.그리고 바로 이 지점에서 AI는 LC-MS/MS와 만날 수밖에 없었다.“AI는 LC-MS/MS를 자동화하기 위해 들어온 것이 아니라,사람이 감당하지 못하는 복잡도를 흡수하기 위해 들어왔다.”Part 1...