신범수 연구실은 생물약제학 및 약물송달학 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 약물의 체내 동태(흡수, 분포, 대사, 배설)를 정밀하게 분석하고, 이를 기반으로 신약 개발 및 제형 설계의 혁신을 추구합니다. 다양한 동물실험과 임상 데이터를 바탕으로 약물의 생체이용률, 조직 분포, 대사 경로 등을 규명하며, 이를 통해 약물의 효능과 안전성을 극대화할 수 있는 전략을 제시하고 있습니다.
특히, 연구실은 수학적 모델링과 시뮬레이션(PBPK, IVIVC, 인구약동학 등) 기법을 적극적으로 활용하여, 동물실험 결과를 인간에서의 약물 동태로 예측하거나, 다양한 제형의 방출 특성을 임상적으로 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터 분석 기술을 접목하여, 약물 동태 예측의 정확도를 높이고, 맞춤형 약물 설계 및 최적화된 투여 전략을 제안하는 혁신적인 플랫폼 개발에도 앞장서고 있습니다.
또한, 본 연구실은 약물의 효과적인 전달을 위한 다양한 약물송달 시스템(Drug Delivery System, DDS) 개발에도 주력하고 있습니다. 3D 프린팅 기술을 활용한 위체류 제형, 나노입자 기반의 표적 약물 전달, 지속 방출형 제제 등 혁신적인 DDS 연구를 통해 약물의 치료 효율을 높이고 부작용을 최소화하는 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 특허 출원, 기술이전, 산업체와의 협력으로 이어지며, 실제 의약품 개발 현장에 직접적인 기여를 하고 있습니다.
연구실은 다수의 국내외 학술지 논문 발표, 특허 등록, 산학협력 프로젝트 수행 등 활발한 연구 활동을 통해 신약개발 및 제약산업 발전에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 또한, BK21 등 국가 연구사업과 연계하여 미래 약학 인재 양성에도 힘쓰고 있으며, 다양한 국제 학술대회 및 산학협력 네트워크를 통해 글로벌 연구 역량을 강화하고 있습니다.
신범수 연구실은 앞으로도 생물약제학 및 약물송달학 분야에서 혁신적인 연구를 지속하며, 신약개발과 맞춤형 치료의 미래를 선도하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.
생물약제학은 약물이 체내에 흡수되고 분포, 대사, 배설되는 과정을 정량적으로 연구하는 학문으로, 신범수 연구실은 다양한 약물의 체내 동태를 정밀하게 분석하고 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실에서는 약물의 생체이용률, 조직 분포, 대사 경로 등을 동물실험 및 임상 데이터를 바탕으로 체계적으로 규명하고 있습니다. 이를 통해 신약 개발 과정에서 약물의 효능과 안전성을 극대화할 수 있는 전략을 제시하고 있습니다.
특히, 연구실은 약물의 체내 동태를 예측하기 위한 수학적 모델링과 시뮬레이션(예: PBPK, IVIVC 모델) 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 모델링 기법은 동물 실험 결과를 바탕으로 인간에서의 약물 동태를 예측하거나, 다양한 제형의 방출 특성을 임상적으로 최적화하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 최근에는 인공지능(AI) 기반의 예측 플랫폼 개발에도 참여하여, 데이터 기반의 신약 개발 및 제형 설계의 혁신을 이끌고 있습니다.
또한, 연구실은 약물의 효과적인 전달을 위한 다양한 약물송달 시스템(Drug Delivery System, DDS) 개발에도 주력하고 있습니다. 3D 프린팅 기술을 활용한 위체류 제형, 나노입자 기반의 표적 약물 전달, 지속 방출형 제제 등 혁신적인 DDS 연구를 통해 약물의 치료 효율을 높이고 부작용을 최소화하는 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 특허 출원과 기술이전, 산업체와의 협력으로 이어지며, 실제 의약품 개발 현장에 직접적인 기여를 하고 있습니다.
모델링 및 시뮬레이션 기반 신약개발과 약물동태 예측
신범수 연구실은 약물의 체내 동태를 정밀하게 예측하기 위한 모델링 및 시뮬레이션 연구에 강점을 가지고 있습니다. 연구실은 PBPK(Physiologically Based Pharmacokinetic) 모델, 인구약동학(Population PK) 모델, IVIVC(In Vitro-In Vivo Correlation) 모델 등 다양한 수학적 모델을 구축하여, 신약 후보물질의 동물실험 결과를 바탕으로 인간에서의 약물 동태를 예측하고 있습니다. 이러한 접근법은 신약 개발 과정에서 임상시험의 성공률을 높이고, 개발 기간과 비용을 획기적으로 단축하는 데 기여하고 있습니다.
최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터 분석 기술을 접목하여, 약물의 체내 동태 예측 정확도를 더욱 향상시키고 있습니다. AI 기반의 예측 플랫폼은 다양한 약물과 제형, 환자 집단에 대한 데이터를 통합적으로 분석하여, 맞춤형 약물 설계와 최적화된 투여 전략을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 개인별 맞춤 치료와 신약 개발의 혁신을 실현하고자 합니다.
이와 더불어, 연구실은 실제 의약품 개발 현장에서 활용 가능한 예측 플랫폼과 시뮬레이션 도구를 개발하여, 산업체와의 협력 연구 및 기술이전에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 학술지 논문, 특허, 학회 발표 등으로 활발히 공유되고 있으며, 신약개발 및 제약산업 발전에 실질적인 기여를 하고 있습니다.
Prediction of the pharmacokinetics of the GLP-1 receptor agonist semaglutide in humans via a population pharmacokinetic model integrating interspecies scaling
신범수
JOURNAL OF PHARMACEUTICAL INVESTIGATION, 202412
2
Comprehensive stability analysis of 13 β-lactams and β-lactamase inhibitors in in vitro media, and novel supplement dosing strategy to mitigate thermal drug degradation
Jieqiang Zhou, Xun Tao, Yinzhi Lang, Yongzhen Zhang, Yuli Qian, 신범수, Alaa R M Sayed, Bartolome Moya, Brian T Tsuji, Carolin Werkman, Cornelia B Landersdorfer, Eunjeong Shin, Jurgen B Bulitta, Monika Kumaraswamy, Nicholas M Smith, Richard E Lee, Robert A Bonomo, Tae Hwan Kim
ANTIMICROBIAL AGENTS AND CHEMOTHERAPY, 202403
3
Novel modeling approach integrating population pharmacokinetics and interspecies scaling to predict human pharmacokinetics of the new anti-tuberculosis agent telacebec (Q203)
Choi, Jinho, Kim, Jeongjun, Kim, Tae Hwan, Nam, Kiyean, Shin, Soyoung, 신범수
