Lab Automation과 LC-MS/MS 연동: Sample Prep Robot 도입 효과 분석

― 국내 제약사 분석팀의 생산성·정확도·데이터 품질을 혁신하는 자동화 전략

바이오의약품과 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 이유는 “투자 대비 효과가 확실한지”, “우리 팀의 실제 분석 업무에 적합한지”, “도입하면 사람이 불필요해지는 건 아닌지”, “기존 LC-MS/MS 방법과 충돌하지는 않는지” 같은 현실적인 고민 때문이다.

이 글에서는 sample prep robot과 LC-MS/MS를 연동했을 때의 실질적인 효과, 국내 제약사 분석 환경에 맞춘 도입 전략, 로봇 자동화를 도입할 때 반드시 체크해야 할 실무 항목, 글로벌 사례 비교, AI 기반 최적화 기술의 확장 가능성까지 깊이 있게 다룬다.
특히 실제 분석팀 실무자가 읽고 “아, 이 정도면 우리 팀에 적용할 수 있겠다”라고 판단할 수 있도록 실용적인 체크리스트 중심으로 구성했다.

1. Lab Automation이 LC-MS/MS에 중요한 이유

― “Sample prep이 전체 분석 품질을 결정한다”

LC-MS/MS 워크플로우는 크게 세 단계로 구성된다.

1. 시료 처리(sample prep)
2. 크로마토그래피 분리(LC)
3. 질량 분석(MS/MS)

이 중에서 분석 오류의 가장 큰 비중을 차지하는 단계는 단연 sample preparation이다.
실무 분석팀이라면 모두 공감하겠지만, 사람 손이 개입되는 순간 다음과 같은 문제가 발생한다.

• 분석자마다 pipetting 속도·템포가 조금씩 다름
• vortexing 시간, extraction mixing 강도, incubation 시간 등에서 자연스러운 편차 발생
• 96-well plate 작업 시 plate-edge effect 증가
• matrix effect가 미세하게 달라져 low QC 부정확성 증가
• sample ID mismatch, 위치 오류, pipette tip contamination 등 휴먼에러
• 대량 batch에서 후반부 시료는 evaporation으로 농도 drift 발생

결국, LC-MS/MS 분석의 reproducibility와 precision을 결정하는 핵심은 **시료 처리의 일관성(consistency)**에 있다.

이 때문에 글로벌 제약사는 2018년 이후로 sample prep 자동화를 적극적으로 도입하기 시작했다.
특히 Pfizer, Merck, Roche, BMS, Takeda, Novartis 등은 이미 DMPK 연구소 또는 bioanalytical lab에서 Hamilton, Tecan, Andrew+, Beckman Biomek 등의 로봇 플랫폼을 LC-MS/MS 라인에 붙여 “semi-automated” 혹은 “fully automated” workflow를 구축했다.

이는 단순히 사람을 대체하기 위해서가 아니라,
데이터 품질의 표준화를 위해 반드시 필요한 인프라로 이동 중이라는 의미다.

국내 제약사는 아직 자동화 도입률이 낮지만, 신약 파이프라인 증가·임상 규모 확대·외부 CRO 의존도 감소 추세를 고려하면, sample prep 로봇과 LC-MS/MS의 연동은 멀리 있는 미래가 아니라 현재의 과제다.

2. Sample Prep Robot이 LC-MS/MS 분석에 제공하는 7가지 핵심 효과

아래 항목들은 실제 글로벌 제약사의 보고서, 특허 출원 자료, 그리고 국내 분석팀 인터뷰 내용 등을 기반으로 정리한 실질적 효과다.

① 분석 재현성(Reproducibility) 향상

사람이 수행하는 pipetting은 ±5–10% 편차가 자연스럽게 발생한다.
반면 로봇은 ±1–2% 수준으로 매우 일정한 드로핑을 유지한다.

이 차이는 곧 다음 결과로 변환된다.

• QC low의 CV가 눈에 띄게 감소
• 분석 batch 간 주기적인 bias가 줄어듦
• matrix effect 영향이 줄어 method robustness 상승
• incurred sample reanalysis(ISR) pass rate 증가

즉, 로봇 도입은 method validation 및 규제 대응 FDA/ICH 가이드라인 충족에도 직접적인 도움을 준다.

② throughput 증가 (하루 처리 가능 sample 수 증가)

사람이 96-well 기준으로 sample prep을 수행하면, 한 분석자가 5~6시간은 기본이다.
그러나 로봇은 아래처럼 구성할 수 있다.

• overnight extraction
• parallel solvent addition
• plate shaking 자동화
• vacuum/positive pressure 처리 자동화

결과적으로 하루에 처리 가능한 sample 수가 2~5배 증가한다.

③ 휴먼 에러(human error) 제거

휴먼 에러는 대부분 “단순 실수”에서 비롯된다.

• pipetting volume 오류
• tip 교체 누락
• 원하는 well이 아닌 옆 well에 transfer
• reagent swap
• vortexing/centrifuging 누락

로봇은 이런 오류를 원천적으로 제거한다.

④ 장비·시약 사용량 절감

로봇은 micro-volume 처리에 최적화되어 있어 다음과 같은 이점을 제공한다.

• 유기용매 30–50% 절감
• internal standard 소모량 감소
• 상온 보관 시간 단축으로 analyte stability 개선
• plate 교체 최소화

장비·소모품 비용이 줄어들고 batch 품질도 안정된다.

⑤ 분석자 피로·반복 작업 부담 감소

단순하지만 시간이 많이 걸리는 작업에서 분석자들이 해방된다.

• 1,000 sample 이상 batch에서 발생하는 근골격계 피로
• 긴 pipetting 작업에 따른 집중력 문제
• 고정된 workflow로 상시 퇴근 지연
• 인력 신규 채용 부담

이는 분석팀 리더·관리자의 팀 운영에도 큰 이점이다.

⑥ LC-MS/MS 장비의 활용률 상승

sample prep 자동화는 LC-MS/MS의 idle time을 줄인다.

• 로봇이 overnight로 sample prep
• 아침에 batch 바로 시작
• sample queue가 항상 확보됨
• 분석 대기 시간이 감소

즉, 장비 1대가 수행할 수 있는 분석량이 증가한다.

⑦ 데이터 품질(Data integrity) 확보

Lab automation은 다음 항목을 자동 기록한다.

• pipetting volume
• tip 사용 이력
• reagent 로트 번호
• plate 바코드
• sample traceability
• log file 기반 deviation 관리

GMP/GLP 환경에서 매우 중요한 ALCOA+ (Attributable, Legible, Contemporaneous, Original, Accurate) 요구사항과 완벽히 병합된다.

3. Sample Prep Robot 적용 시 자주 사용되는 분석 시나리오

sample prep robot이 모든 LC-MS/MS 분석에 적용되는 것은 아니다.
특히 초기 단계 또는 분석 난도가 높은 연구에서는 manual 작업이 더 적합할 때도 있다.

그러나 아래 시나리오에서는 자동화 효과가 극대화된다.

① Plasma/serum 기반 protein precipitation (PPT) 분석

가장 대표적인 자동화 적용 분야다.

• acetonitrile / methanol protein crash
• IS spiking
• mixing
• centrifuge 연동
• supernatant transfer
• LC vial 자동 분주

전처리 과정이 단순하고 규칙적이기 때문에 robot과 궁합이 가장 좋다.

② 96-well solid-phase extraction (SPE)

과거에는 SPE 자동화가 쉽지 않았지만, 최근 robot이 다음 기능을 지원한다.

• vacuum manifold 자동 제어
• positive pressure flow 안정화
• washing·conditioning 일관화
• solvent delivery 정확성 강화

혈중 농도가 낮은 분석(ng/mL 이하)에서 자동화 스펙트럼이 매우 유용하다.

③ DBS, VAMS, microsampling 기반 LC-MS/MS

국내 제약사에서도 microsampling 기반 연구가 확대되고 있어 자동화 필요성이 증가했다.

• DBS 펀칭
• VAMS tip extraction
• vortex+shaking 자동화
• low-volume LC injection 대응

로봇은 미량 시료를 다루는 데 있어 더 높은 반복성을 제공한다.

④ Metabolite ID/biotransformation 시료 처리

in vitro (HLM, hepatocyte) 시료는 batch가 크고 변이가 크기 때문에 자동화 이점이 크다.

• incubation reagent 준비
• quenching solvent 자동화
• sampling time-point collection
• isotope-labeled IS 추가

4. 국내 제약사 LC-MS/MS 팀이 자동화를 도입하지 못하는 이유 (현실적인 문제 6가지)

실무자들이 실제로 느끼는 현실적인 장벽은 다음과 같다.

① 분석 규모가 글로벌 제약사만큼 크지 않음

• 하루 50–200 sample 수준의 팀은 ROI가 명확하지 않다고 판단.

② 로봇이 기존 SOP와 완벽히 동일한 작업을 하지 못할 것이라는 불안

• manual method의 섬세한 터치가 로봇에서 구현되지 않을 것이라는 우려.

③ validation을 다시 해야 한다는 부담

로봇 적용 시 다음 항목은 거의 반드시 다시 검증해야 한다.

• accuracy/precision
• carryover
• stability
• dilution integrity

④ 초기 설치 및 유지관리 비용

로봇 장비는 보통 1~4억 원 범위이다.
또한 tip·plate·전용 consumable 비용도 무시할 수 없다.

⑤ 공정 변경 관련 QA/RA 승인 부담

자동화 도입은 단순히 장비 추가가 아니라 “공정 변경”에 해당한다.

⑥ 분석자 저항감

• “로봇이 들어오면 사람이 불필요하다”라는 불안
• 로봇 프로그램 작성 난이도에 대한 걱정

하지만 실제로는 로봇이 사람을 대체하는 것이 아니라
반복 작업 부담을 줄여 고난도 method 설계·data review에 더 많은 시간을 쓰게 해주는 구조에 가깝다.

5. 국내 분석팀을 위한 Sample Prep Robot 도입 로드맵

아래는 실제 도입 경험과 글로벌 사례를 기반으로 정리한 실전 로드맵이다.

1단계: 자동화 후보 분석법 선정

다음 조건을 충족하는 LC-MS/MS method가 자동화에 가장 적합하다.

• 96-well 기반으로 운영되는 분석
• PPT 또는 단순 SPE 기반
• internal standard spiking이 일정한 패턴
• low concentration QC에서 CV 변동이 큰 분석
• batch 규모가 크거나 주기적으로 반복되는 분석

일반적으로 첫 자동화 대상은 TDM 분석법, 대사체 스크리닝, 임상 샘플 분석이다.

2단계: 기존 manual method를 “robot-friendly”하게 재설계

로봇이 수행하기 어려운 업무는 다음과 같다.

• 비정형적 mixing
• 특수 형태의 tube 사용
• plate 간 irregular workflow
• manual vortexing 최적화에 의존하는 method

따라서 다음을 조정해야 한다.

• mixing 시간을 고정값으로 통일
• vortexing 대신 plate shaking 적용
• 모든 reagent를 동일한 용기·plate 규격으로 변경
• IS spiking을 pre-mixing 방식으로 단순화
• dead volume 최소화

3단계: 파일럿 자동화 테스트

• manual vs robot 비교 batch 수행
• precision 개선 폭 확인
• matrix effect 비교
• extraction recovery 변화 확인

QC 기준을 충족하면 다음 단계로 이동한다.

4단계: validation bridging

기존 method를 모두 새로 검증할 필요는 없다.

• accuracy/precision
• carryover
• selectivity
• stability (bench-top, freeze-thaw 등)
• dilution integrity

이 정도만 적절히 보완하면 충분히 regulatory 대응 가능하다.

5단계: LC-MS/MS 소프트웨어와 연동

예: Watson LIMS, Analyst, MassHunter, UNIFI, TraceFinder 등
로봇이 생성한 sample ID와 LC-MS/MS injection list가 자동 연결되도록 링크하는 것이 핵심이다.

6. Lab Automation 도입 시 실무자용 체크리스트 (필수)

아래 항목은 실제 도입 프로젝트에서 가장 중요하게 작용한 요소들이다.

① 분석 SOP 분석: 어떤 단계가 자동화 가능한가?

 

단계	자동화 난이도	비교
Sample Aliquoting	중	blood/plasma viscosity 고려
IS spiking	낮음	pre-mixed IS 사용 추천
PPT solvent addition	매우 낮음	micro-volume pipetting 최적
Vortexing/ mixing	중	plate shaker 조건 최적화 필요
Centrifugation	중	로봇과 연동되는 centrifuge 필요
SPE washing/elution	높음	positive pressure control 필수
Evaporation	중	자동 evaporator 필요
Reconstitution	낮음	정확한 pipetting 중요

② 로봇 선택 체크포인트

1. 허용 시료 용량 (µL 단위)
2. pipetting 정밀도 (CV % 확인)
3. solvent compatibility (ACN/MeOH 내성 여부)
4. plate shaker rpm range
5. positive pressure 및 vacuum 연동 기능
6. 온도 제어 가능 여부
7. centrifuge 연동 여부
8. HEPA 필터·clean bench 기능
9. LIMS 또는 LC-MS 소프트웨어와의 데이터 연동성

③ 분석품질 유지 체크포인트

• QC CV% 변화
• calibration curve slope drift
• matrix effect (IS-normalized)
• carryover 발생 여부
• evaporation artifacts
• autosampler contamination
• tip residue 영향

④ 운영 및 유지관리 체크포인트

• tip 자동 보충 여부
• plate 위치 인식 정확도
• reagent bottle 센서 유무
• 로그 기록 관리
• SOP deviation 시 알림 기능
• 백업 프로그램 존재 여부

7. AI와 로봇 자동화의 결합: LC-MS/MS의 차세대 운영 전략

로봇 자동화가 반복성 높은 물리적 작업을 담당한다면,
AI는 아래 단계에서 적용될 수 있다.

① pipetting volume 최적화

AI는 solvent volume 조합을 반복 simulation하여 최적 conditions를 도출할 수 있다.

② chromatographic peak integration 자동화와 직결

로봇이 일정한 sample prep을 제공하면,
AI peak integration 알고리즘이 더 높은 정확성을 낼 수 있다.

③ batch drift 모니터링

AI는 아래 지표를 자동 분석해 batch 오류를 조기 탐지한다.

• retention time shift
• IS response drift
• QC trend deviation
• S/N 변화

④ 일일 분석 스케줄 자동 편성 (Dynamic LC-MS Scheduling)

로봇과 LC-MS/MS 모두의 idle time을 최소화하는 AI 스케줄러가 가능하다.

8. 국내 제약사 분석팀을 위한 도입 제안

국내 제약사 분석 환경에서 가장 적합한 도입 방식은 Partial Automation이다.

초기에는 다음 같은 구조가 가장 이상적이다.

• IS spiking 자동화
• PPT 자동화
• plate shaking·centrifuge 연동
• sample transfer 자동화

그 후 아래 단계로 확장:

• SPE
• microsampling
• biomarker quantification
• metabolomics sample prep
• incubation-based biotransformation automation

이러한 점진적 접근은 도입 리스크를 최소화하면서,
팀의 생산성과 데이터 품질을 빠르게 향상시킬 수 있다.

9. 결론: LC-MS/MS 분석팀의 ‘핵심 경쟁력’을 자동화로 강화할 시점

앞으로 제약사 분석팀의 경쟁력은 단순히 “정확하게 분석한다”에서
“얼마나 빠르고 일관된 품질로 대량 데이터를 처리할 수 있는가”로 이동하고 있다.

sample prep robot과 LC-MS/MS의 연동은
그 과정에서 가장 강력한 해법이다.

• 반복 작업 부담 감소
• 분석 품질 향상
• 데이터 무결성 확보
• 팀 생산성 증가
• 임상시험 일정 단축
• 국제 규제 대응 강화

국내 제약사가 글로벌 수준의 분석 환경을 갖추기 위해서는
이제 sample prep 자동화가 선택이 아니라 필수적 인프라로 자리 잡고 있다.

Lab Automation과 LC-MS/MS 연동: Sample Prep Robot 도입 효과 분석