제약회사 연구원의 블로그

― “왜 이 스펙트럼은 아무 데도 매칭되지 않는가?”라는 질문에서 시작되는 이야기LC-MS/MS 기반 metabolomics나 drug metabolism 연구를 하다 보면,누구나 한 번쯤 이런 상황을 마주한다.정확한 mass는 맞는다.isotope pattern도 그럴듯하다.MS/MS 스펙트럼도 깔끔하다.그런데… 라이브러리에 없다.특히 비임상 metabolite profiling이나 toxicometabolomics,혹은 endogenous metabolomics 기반 biomarker 연구에서는“library hit 없음”이 오히려 정상에 가깝다.그럼에도 불구하고 많은 분석 workflow는 여전히MS/MS spectral library 매칭을 중심으로 설계되어 있다.이 글에서는왜 MS/MS libr..

― “독성이 있다”가 아니라 “어디서, 왜 독성이 시작됐는가”를 설명하는 분석 프레임비임상 독성 평가에서 metabolomics는 이미 낯선 기술이 아니다.혈장, 소변, 조직 homogenate를 기반으로 한 toxicometabolomics는독성 조기 예측, 기전 가설 수립, 후보물질 탈락 판단에 실질적인 도움을 주고 있다.하지만 분석팀 실무자라면 한 번쯤 이런 한계를 느껴봤을 것이다.“독성 관련 대사체가 변한 건 알겠는데,이 변화가 조직의 어느 위치에서 시작된 건지는 알 수 없다.”바로 이 지점에서 spatial metabolomics가 toxicometabolomics와 만나야 한다.두 기술의 통합은 단순한 기술 결합이 아니라,비임상 독성 해석의 차원을 한 단계 끌어올리는 전략적 전환이다.이 글에서..

— 제약사의 분석팀이 준비해야 할 실무 전략과 글로벌 동향독성 예측이라는 주제는 의약품 개발의 전 단계에 걸쳐 가장 오랫동안 제약사를 괴롭혀 온 문제다. 워낙 다양한 메커니즘이 존재하고, 초기 비임상 단계에서는 실제 임상에서 나타날 독성을 완벽히 재현하기 어렵다 보니, 여전히 많은 개발 프로그램이 독성 신호 때문에 중단된다. 그래서 최근 10년 사이, 단순히 조직 슬라이드나 혈액학·혈액화학 수치를 보는 수준을 넘어 Metabolomics 기반의 독성 예측 접근법, 즉 Toxicometabolomics가 빠르게 확산되고 있다.이는 단순히 대사체 분석을 독성 평가에 적용하는 수준을 넘어서, LC-MS 기반 대사체 정보 → 생물학적 pathway → 독성 phenotype 예측 모델로 이어지는 하나의 플랫폼 ..