제약회사 연구원의 블로그

Sample prep robot 도입의 출발점은 언제나 KPI 오해였다Sample prep robot 도입 논의가 시작되면 거의 항상 이런 말이 먼저 나온다.“사람보다 빠르다”“오류가 줄어든다”“재현성이 좋아진다”문제는 이 말들이 정량화되지 않은 상태로 합의된다는 점이다.그래서 로봇이 들어온 뒤에도 이런 질문이 계속 반복된다.실제로 얼마나 빨라졌는가?오류는 무엇을 기준으로 줄었다고 말할 수 있는가?CV가 줄었는데, 이게 로봇 덕분인가 조건 덕분인가?이 혼란의 원인은 명확하다.로봇 도입 이전에 KPI가 ‘사람 중심’으로 정의되어 있었기 때문이다.자동화 환경에서 KPI는 반드시 다시 설계되어야 한다사람이 하던 sample prep을 그대로 로봇에 옮겨놓고같은 KPI로 평가하면 거의 반드시 문제가 생긴다.왜냐..

― 국내 제약사 분석팀의 생산성·정확도·데이터 품질을 혁신하는 자동화 전략바이오의약품과 정밀의학 시대가 본격화되면서 제약사 분석팀의 업무 강도는 점점 높아지고 있다. 특히 LC-MS/MS 기반 정량 분석은 고감도 분석 장비를 다루는 데서 오는 높은 난이도, 복잡한 시료 처리 과정, 기준에 맞춘 엄격한 method validation 요구사항 등으로 인해 “사람 손”이 매우 많이 필요하다. 그런데 최근 3~4년 사이, 글로벌 제약사와 선진 CRO를 중심으로 sample preparation 자동화, 즉 lab automation과 LC-MS/MS 워크플로우의 연동이 빠르게 확산되고 있다.국내 분석팀에서도 로봇 자동화에 대한 관심은 꾸준히 높아졌지만, 실제 도입 단계까지 이어지는 경우는 많지 않다. 가장 큰..