제약회사 연구원의 블로그

– LC 시스템 간 Method Transfer 시 놓치기 쉬운 정량 정확도의 함정1. 서론 – “Retention time drift, 그 뒤에는 항상 system volume이 있다”LC-MS/MS 기반 bioanalytical quantitation에서는 gradient 조건의 재현성(reproducibility)이 데이터의 일관성을 결정한다.하지만 많은 분석자들이 method validation 시 gradient time, flow rate, mobile phase 조성에만 집중하고,정작 시스템 고유의 dwell volume 또는 gradient delay volume은 간과하는 경우가 많다.결과적으로 동일한 LC gradient 조건을 입력했음에도장비 모델(Sciex ExionLC, Agile..

1. 서론 – “전처리(pre-treatment)가 모든 정량의 시작이다”LC-MS/MS 기반 생체시료 분석에서 가장 많은 시간을 투자하는 단계는 무엇일까?분석 장비 튜닝도, gradient 설정도 아니다. 바로 시료 전처리(sample preparation)다.어떤 전처리 방식을 택하느냐에 따라 matrix effect가 달라지고,이는 곧 정량 정확도(accuracy)와 재현성(precision)의 차이로 이어진다.즉, “SPE vs LLE”의 선택은 단순한 실험 효율의 문제가 아니라데이터의 신뢰성(reliability)과 규제 적합성(regulatory compliance)을 좌우하는 핵심 결정이다. 2. 전처리의 목적: 깨끗한 시료, 정확한 이온화LC-MS/MS의 이온화 과정(특히 ESI mode)..

– Bioanalytical Method Validation 중 흔한 오염 문제 해결 전략 1. 서론: “Carry-over”는 왜 항상 Validation 단계에서 문제를 일으키는가LC-MS/MS 기반 생체시료 분석에서 가장 자주 듣는 문구 중 하나가 있다.“왜 blank 시료에서 피크가 계속 올라오지?”Method validation 단계에서 예상치 못한 carry-over 신호가 blank에서 관찰되면,그 원인을 찾느라 며칠, 혹은 몇 주를 허비하는 경우가 많다.특히 low LLOQ (0.1 ng/mL 이하) 수준의 고감도 분석법에서는극미량의 오염(cross-contamination)도 정량 결과를 왜곡시킬 수 있다.즉, carry-over 문제는 단순한 실험적 불편함이 아니라, 정확도(accura..

– 소아 및 고령 환자 대상 혈액 제한 환경에서의 Sensitivity 확보1. 서론: 소량 혈액에서 정량 분석의 필요성과 도전 과제최근 임상 연구의 패러다임이 바뀌고 있다.특히 소아(pediatric), 고령(geriatric) 환자군을 대상으로 한 약동학(Pharmacokinetics, PK) 연구에서는“시료 채취의 부담을 최소화하면서도 신뢰성 있는 약물 농도 데이터를 확보하는 것”이 필수가 되었다.과거에는 혈액 200~500 μL 단위의 샘플을 채취하여 LC-MS/MS로 분석하는 것이 일반적이었지만,소아 환자에서는 단 한 번의 채혈로 얻을 수 있는 양이 50 μL 이하인 경우도 많다.또한 고령 환자의 경우 반복 채혈이 어려워, 분석 가능한 샘플의 수와 양이 제한적이다.이러한 이유로 최근 제약업계에서..

– 데이터 기반 신약개발 패러다임의 전환점1. 서론: AI와 metabolomics가 바꾸는 제약산업의 미래최근 10년간 전 세계 제약 산업은 두 가지 거대한 축 위에서 재편되고 있다. 하나는 인공지능(AI) 이고, 다른 하나는 대사체학(Metabolomics) 이다.AI는 방대한 생명과학 데이터를 효율적으로 분석하여 신약 후보 물질을 빠르게 발굴하는 데 강점을 보이고, metabolomics는 생체 내에서 실제 일어나는 대사 변화를 정량적으로 포착함으로써 질병의 기능적 상태를 이해하게 해준다.국내 제약사들에게 이 두 기술의 융합은 단순한 연구 트렌드 이상의 의미를 갖는다.글로벌 제약사들이 이미 AI 기반 다중 오믹스(multi-omics) 플랫폼을 신약 개발 전 단계에 도입하고 있는 상황에서, 한국 제..

– 유전체에서 대사체까지, 환자 맞춤 치료를 향한 국가적 데이터 아키텍처 전략 1. 서론: 정밀의료의 본질은 ‘데이터의 깊이’에 있다의학은 지금, 그 어느 때보다 ‘데이터 중심’으로 진화하고 있다.과거에는 질병을 ‘증상’ 구분했지만,이제는 환자 개개인의 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 단백체(proteome), 대사체(metabolome) 정보가질병의 본질을 새롭게 정의하고 있다.이러한 패러다임의 전환은 단순히 연구의 방향만 바꾼 것이 아니다.국가의 의료 인프라, 제약사의 R&D 전략, 병원의 진단 체계까지 모두 정밀의료(precision medicine) 중심으로 재편되고 있다.정밀의료의 핵심은 간단하다.“모든 환자는 유전적·대사적·환경적으로 서로 다르며, 따라서 치료도 달라..

LC-MS/MS 기반 정밀 분석이 이끄는 차세대 바이오 신약 개발 패러다임1. 서론: 바이오의약품의 복잡성, 그리고 ‘분석’의 시대바이오의약품은 더 이상 미래의 기술이 아니다. 항체의약품(mAb), 항체약물접합체(ADC), 세포치료제, 단백질 기반 치료제 등이 신약 개발의 중심으로 떠오르면서, 이들의 ‘대사체 분석(metabolite analysis)’은 단순한 QC 절차를 넘어 약물의 생체 내 운명과 효능, 안전성을 결정짓는 핵심 연구 영역으로 부상했다.특히 항체약물접합체(ADC, Antibody–Drug Conjugate)는 정밀 표적치료의 대표적인 기술로,항체의 표적 특이성과 세포독성 약물(payload)의 강력한 효능을 결합시킨 구조를 갖는다.그러나 이러한 하이브리드 구조는 개발자 입장에서 새로운..

1. 서론: “안정성 시험”이 약물의 생애를 결정한다신약 하나가 세상에 나오기까지의 여정은 단순히 약효를 입증하는 것에서 끝나지 않는다.진짜 시험은 시간과 환경 속에서 약물이 얼마나 변하지 않고 버티는가를 증명하는 단계에서 시작된다.제약 산업에서 “안정성(stability)”은 단순한 품질지표가 아니라, 제품의 유효기간(shelf life), 보관 조건, 패키징 설계, 심지어 규제 승인 가능성을 결정짓는 핵심 기준이다.이 안정성을 입증하기 위해 국제적으로 통용되는 가이드라인이 바로 ICH Q1A(R2)이다.이 문서는 전 세계 제약사들이 동일한 과학적 기준 아래에서 신약의 안정성을 시험하고 평가할 수 있도록 정의한 표준으로,그중에서도 Stability-indicating method(SIM)의 구축은 개발..