제약회사 연구원의 블로그

규정을 만족시키는 것이 아니라, 분석을 망치지 않는 구현LC-MS 분석실에서“Part 11 대응은 다 되어 있나요?”라는 질문이 나오면대부분 이렇게 답한다.“Vendor software에서 다 지원합니다.”그리고 audit에서 바로 다음 질문이 나온다.“그럼 실제로 어떻게 운영하고 있습니까?”이 두 질문 사이에 존재하는 간극이바로 Part 11 실패의 시작점이다.1️⃣ LC-MS에서 Part 11이 어려운 진짜 이유21 CFR Part 11의 요구사항은 문장만 보면 단순하다.electronic record의 신뢰성변경 불가성추적 가능성전자 서명의 진정성문제는 LC-MS 데이터가 가진 현실적인 특성이다.raw data 용량 큼재분석(reprocessing)이 빈번함integration 조정이 필수적임장비별..

질문이 아니라 ‘판단’에 가까운 말들Bioanalytical audit에서 reviewer는 대부분 정중하다.목소리를 높이지도 않고,직접적으로 “이건 문제다”라고 말하지도 않는다.하지만 어떤 문장이 나오면,그 순간 분석팀은 본능적으로 느낀다.“아, 이건 그냥 질문이 아니구나.”Audit에서 반복적으로 등장하는 코멘트들은대부분 정보 요청처럼 보이지만,실제로는 이미 리스크를 전제로 한 판단 문장에 가깝다.1️⃣ “Can you explain how you determined this result was acceptable?”이 문장은Audit에서 가장 흔하면서도 가장 치명적인 질문이다.표면적으로는 단순하다.결과는 기준을 만족QC도 pass그런데 reviewer가 묻는다“왜 acceptable하다고 판단했습니..

1. Validation은 끝났는데, 분석은 왜 점점 어려워지는가Method validation을 마치면분석팀은 잠시 숨을 돌린다.accuracy OKprecision OKmatrix effect 평가 완료stability 문제 없음보고서는 깔끔하고,QA review도 통과한다.하지만 이상하게도그 이후부터 이런 말이 나오기 시작한다.“예전만큼 결과가 안 예쁘네요.”“이 method, 원래 이렇지 않았는데요…”이 지점에서 처음 드러나는 사실은 이것이다.Validation은 분석법의 ‘완성’이 아니라‘출시’에 불과하다. 2. Validation이 보장하는 것과, 보장하지 않는 것많은 사람들이validation에 대해 오해한다.Validation이 보장하는 것은 딱 이것이다.“이 방법은특정 조건과 특정 시점에..

1. “Carryover가 좀 있었습니다”는 왜 항상 문제가 되는가Audit이나 내부 QA review에서분석팀이 가장 자주 하는 말 중 하나가 이것이다.“Carryover가 조금 있었습니다.”하지만 이 문장은QA 입장에서 아무 의미가 없다.왜냐하면 QA는‘조금’이라는 단어로는아무 판단도 할 수 없기 때문이다.QA가 듣고 싶은 질문은 이것이다.얼마나 있었는가언제 발생했는가결과에 영향을 주었는가어떻게 통제하고 있는가2. Carryover는 ‘현상’이 아니라 ‘리스크 시나리오’다분석팀은 carryover를주로 기술적 현상으로 본다.needle wash 부족tubing adsorptioncolumn memory effect하지만 QA 언어에서 carryover는데이터 무결성 리스크다.즉,“이전 시료의 정보가다..

IS가 있는데도 결과가 무너지는 이유1. “IS는 문제없는데요?”라는 말이 가장 위험하다LC-MS/MS 분석에서결과가 흔들릴 때가장 먼저 확인하는 것은 거의 항상 이것이다.IS peak 있음RT 정상area도 큰 문제 없어 보임그리고 이렇게 결론이 내려진다.“IS는 정상입니다.”이 문장은안심을 주는 말처럼 들리지만,실제로는 가장 많은 문제를 숨긴다.2. IS가 있다는 사실과, IS가 ‘작동한다’는 것은 다르다우리는 종종IS를 이렇게 생각한다.넣어두면 자동으로 보정해주는 장치있으면 matrix effect도, loss도 해결됨하지만 IS는존재만으로는 아무것도 보정하지 않는다.IS가 보정 역할을 하려면아주 까다로운 조건이 충족되어야 한다.3. IS 보정이 성립하는 전제 조건IS가 제대로 작동하려면분석 시스템..

LC-MS/MS 분석이 흔들리는 진짜 이유를 다루는 방법1. Matrix effect는 늘 알고 있었지만, 늘 뒤로 밀려났다LC-MS/MS를 처음 배울 때Matrix effect는 항상 이렇게 등장한다.ion suppression / enhancementpost-column infusionmatrix factor 계산IS 보정교과서적으로는 완벽하다.하지만 실험실에서는 이상한 일이 반복된다.Validation에서는 문제 없던 method가실제 샘플이 쌓이기 시작하면어느 순간부터 결과가 흔들린다QC fail이 나고,IS response가 이상해지고,분석가는 이렇게 말한다.“이거… matrix effect 같은데요.”하지만 그 말은대부분 그 자리에서 끝난다.2. 왜 Matrix effect는 항상 “사후 설명..

– Vendor software를 넘어, “분석 사고를 확장하는 도구”로서의 RLC-MS 분석을 오래 해본 연구원일수록 이런 감정을 한 번쯤 느낀다.“데이터는 엄청나게 쌓이는데,정작 우리가 활용하는 건 보고서에 들어간 숫자 몇 개뿐이다.”LC-MS/MS 장비는 매 런마다수천 개의 데이터 포인트수십 개의 품질 지표장비 상태를 반영하는 미묘한 신호들을 남긴다.하지만 대부분의 조직에서 이 데이터는👉 vendor software 안에서만 소비되고 사라진다.R을 활용한 데이터 자동화의 진짜 의미는“새로운 분석을 한다”가 아니라,이미 존재하는 LC-MS 데이터를 ‘다르게 읽는 것’에 있다.1. 왜 vendor software만으로는 한계가 생길까?Vendor software는 본질적으로 “개별 batch 처리”에..

“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..