제약회사 연구원의 블로그

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..

– Peak shape, S/N, tailing을 SOP로 고정하는 방법1. “이 피크, 좀 별로인데…”는 언제나 말로만 끝난다LC-MS/MS 분석실에서 가장 자주 오가는 말 중 하나는 이것이다.“이 피크, 좀 별로죠?”하지만 이상하게도이 말은 늘 공기 중에 흩어지고,어디에도 기록되지 않는다.QC는 pass수치는 기준 충족결과는 reportable그런데도분석가는 찜찜하다.이 ‘찜찜함’이LC-MS 분석에서 가장 위험한 영역이다.2. ‘좋은 피크’는 왜 정의되지 않은 채 사용되는가아이러니하게도LC-MS/MS 분석에서가장 중요한 요소 중 하나인 peak quality는대부분의 SOP에서 이렇게 한 줄로 끝난다.“적절한 peak shape를 확인한다.”문제는 여기서 “적절한”이라는 단어다.누구에게 적절한가?언제..

– ICH M10, FDA 21 CFR Part 11, Audit 대비 체크리스트“분석은 끝났는데, 데이터는 아직 준비되지 않았다”LC-MS/MS 분석은 기술적으로는 이미 완성 단계에 가깝다.민감도, 선택성, 재현성—문제는 더 이상 분석이 되느냐가 아니라 “이 결과를 규제 환경에서 방어할 수 있느냐”다.실제 audit 현장에서 가장 자주 들리는 말은 이것이다.“분석 결과 자체에는 큰 문제는 없어 보입니다.다만, 이 결과가 어떻게 만들어졌는지가 명확하지 않습니다.”이 시리즈는 바로 이 지점을 파고든다.LC-MS/MS 데이터를 ‘잘 만든 결과’에서 ‘규제 대응 가능한 증거’로 바꾸는 과정,그 전체 구조를 하나씩 해부한다.Part 1. ICH M10 이후, LC-MS/MS는 무엇이 달라졌는가– “Validat..

1. 공통 배경: LC-MS/MS는 제약 분석의 표준 인프라LC-MS/MS(액체크로마토그래피-질량분석법)는 약물 개발 전 단계부터 임상 분석, PK/TK 프로파일링, 대사체 분석, 바이오마커 정량 등 광범위하게 적용된다. 이는 고감도·고특이성·복잡한 생체 matrix 분석 능력 때문에 제약 산업에서 사실상 표준이 된 기술이다.2. 미국: 기술 주도·통합 플랫폼 확장2.1 전략적 투자와 인프라 리더십미국 시장은 연구개발(R&D) 인프라와 산업 투자 측면에서 여전히 글로벌 LC-MS/MS 로드맵의 중심이다.Thermo Fisher Scientific, Waters, Agilent Technologies, Danaher (SCIEX) 등 미국계 instrument 벤더가 LC-MS/MS R&D와 플랫폼 확산을..

1. GMP에서 traceability는 왜 LC-MS/MS에서 가장 어려운가GMP 환경에서 traceability는이미 오래된 개념이다.원료 → 공정 → 제품시험 → 결과 → 판단하지만 LC-MS/MS로 들어오면이 개념이 갑자기 복잡해진다.이유는 단순하다.LC-MS/MS 데이터는 ‘숫자’가 아니라 ‘과정’의 산물이기 때문이다.하나의 결과값 뒤에수십 개의 parameter여러 번의 processing사람의 판단이 겹겹이 쌓여 있다.그런데 GMP 문서에서는 종종이 복잡한 과정을최종 결과 한 줄로 요약해 버린다.바로 여기서traceability가 끊어진다.2. Traceability의 본질: “파일 추적”이 아니라 “판단 추적”많은 조직이 traceability를 이렇게 이해한다.raw data 파일 있음처..

1. "피크는 있는데 RT가 어긋났다"는 말이 반복되기 시작했다LC-MS/MS 분석을 일정 기간 이상 운영해본 조직이라면, 재분석(reanalysis)의 상당수가 분석법 자체의 실패가 아니라 retention time(RT) drift에서 시작된다는 사실을 체감하고 있을 것이다. QC 기준을 살짝 벗어난 RT, 내부표준과의 미묘한 어긋남, batch 후반으로 갈수록 커지는 RT 변동은 결국 analyst의 재확인 요청으로 이어지고, 그 결과 재주입·재전처리·재분석이라는 악순환이 발생한다.특히 국내 제약사 R&D 조직에서는 임상 샘플, TDM, 대규모 비임상 분석이 병행되면서 하루에도 여러 batch가 돌아간다. 이 환경에서 RT drift는 단순한 장비 컨디션 문제가 아니라 분석 조직의 생산성을 갉아먹는..

― 국내 제약사 R&D 조직 도입 전략 관점에서의 실무적 접근1. 왜 지금, 국내 제약사에 ‘raw 데이터 자동 QC’가 필요한가국내 제약사 R&D 환경은 지난 5년간 급격히 변했다. 단일 프로젝트 중심의 소규모 분석에서 벗어나, 다수 파이프라인을 동시에 운영하는 구조로 전환되었고, 이에 따라 LC-MS/MS 기반 bioanalysis 역시 고처리량·장기 운용·다기관 연계가 일상적인 업무 형태가 되었다.이 변화 속에서 가장 먼저 한계에 부딪힌 영역이 바로 원(raw) 데이터 QC 체계다. 여전히 많은 조직에서 QC는 숙련 분석가의 경험과 육안 검토에 의존하고 있으며, 이는 다음과 같은 구조적 리스크를 내포한다.프로젝트 증가에 따른 QC 부하 급증분석자 교체 시 판단 기준 불연속장기 batch에서 이상 신..

정량 신뢰도의 시작점은 회수율이다 LC-MS/MS 기반 metabolite profiling에서 extraction recovery는 단순한 전처리 성능 지표가 아니다. 회수율은 정량 정확도, 재현성, 매트릭스 효과 해석, 생물학적 변동성 구분에 직접적으로 영향을 미치며, 특히 다수 대사체를 동시에 다루는 targeted/untargeted profiling 환경에서는 분석 결과의 신뢰도를 좌우하는 핵심 요인이다.본 문서는 bioanalytical 실무 관점에서 왜 회수율이 흔들리는지, 그리고 어떻게 하면 metabolite profiling 목적에 부합하는 회수율을 안정적으로 확보할 수 있는지를 단계별로 정리한다. 단일 화합물 정량법이 아닌, 다성분·다극성·다농도 범위를 전제로 한 전략에 초점을 둔다...