장민정 연구실
약학대학 장민정
장민정 연구실은 임상약학 및 계량약리학 분야에서 국내 최고 수준의 연구 역량을 보유하고 있습니다. 본 연구실은 환자 맞춤형 약물요법 실현을 목표로, 실제 임상 데이터를 기반으로 한 집단약동학 및 약물역학 모델링, 시뮬레이션 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 항암제, 항생제, 항경련제 등 다양한 치료 영역에서 최적의 약물 용량 및 투여 전략을 제시하며, 인공지능 및 빅데이터 분석 기법을 접목한 첨단 융합 연구도 선도하고 있습니다.
특히, 인공지능 기반의 티로신 키나제 억제제 계량약리모델 개발, ECMO(체외막산소공급) 적용 환자에서의 약동/약력학 모델링, 신약 개발 및 임상시험 설계 최적화 등 실제 임상 현장에 직접적으로 기여하는 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 다양한 국내외 임상시험 데이터, 전자의무기록, 보험청구자료 등 빅데이터를 활용하여 환자별 최적 약물 용량 산정, 부작용 예측, 신약 개발 지원 등 환자 중심의 맞춤형 치료 실현에 앞장서고 있습니다.
의약품 안전성 평가와 복약정보 제공 체계의 선진화도 본 연구실의 주요 연구 분야입니다. 식품의약품안전처, 한국의약품안전관리원 등과의 협력 연구를 통해 국내외 의약품 부작용 관리체계 개선, 시판 후 안전관리제도 고도화, DUR 시스템 개발 등 다양한 정책 및 실무 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 환자와 약사 모두를 위한 복약상담 만족도 및 이해도 조사, 표준화된 복약정보 모델 구축, 자가투여 바이오의약품의 안전사용 방안 연구 등 환자 중심의 복약정보 전달 체계 확립에도 기여하고 있습니다.
이외에도, 한약제제-합성의약품 병용투여 시 DUR 진입전략 개발, 임상시험 전자자료 및 전자동의 관련 지침 개선 등 최신 의료 환경 변화에 대응하는 정책 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구들은 실제 임상 현장에서의 약물 오남용 예방, 환자 안전성 증진, 약물 부작용의 조기 발견 및 대응에 중요한 역할을 하고 있습니다.
장민정 연구실은 다기관 협력 연구와 국제 공동연구를 통해 국내 임상약학의 위상을 높이고, 환자 중심의 맞춤형 치료 실현과 안전한 약물 사용 환경 조성에 기여하고 있습니다. 앞으로도 첨단 계량약리학, 인공지능, 빅데이터 기반의 융합 연구를 통해 임상약학 분야의 혁신을 선도할 것입니다.
Clinical Pharmacy
Pharmacokinetics
Medication Reconciliation
임상약학 및 계량약리학 연구
임상약학은 환자 개개인의 특성과 임상 환경을 고려하여 약물 치료의 효과와 안전성을 극대화하는 학문입니다. 본 연구실은 다양한 질환 환자에서의 약물동태학(PK) 및 약물역학(PD) 연구를 통해 최적의 약물 용량 및 투여 전략을 제시하고 있습니다. 특히 항암제, 항생제, 항경련제 등 다양한 치료 영역에서 실제 임상 데이터를 기반으로 한 집단약동학 모델링과 시뮬레이션 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
계량약리학은 수학적 모델과 통계적 방법을 활용하여 약물의 체내 동태와 약효, 부작용을 정량적으로 분석하는 분야입니다. 본 연구실은 인공지능 및 빅데이터 분석 기법을 접목하여 환자 맞춤형 약물요법을 실현하고자 하며, 이를 위해 국내외 임상시험 데이터, 전자의무기록(EMR), 보험청구자료 등 다양한 빅데이터를 활용한 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 인공지능 기반의 티로신 키나제 억제제(TKI) 계량약리모델 개발 및 임상 적용 플랫폼 구축 등 첨단 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
이러한 연구는 환자별 최적 약물 용량 산정, 부작용 예측, 신약 개발 및 임상시험 설계 최적화 등 실제 임상 현장에 직접적으로 기여하고 있습니다. 또한, 다기관 협력 연구와 국제 공동연구를 통해 국내 임상약학의 위상을 높이고, 환자 중심의 맞춤형 치료 실현에 앞장서고 있습니다.
의약품 안전성 및 복약정보 시스템 개발
본 연구실은 의약품의 안전성 평가와 복약정보 제공 체계의 선진화에도 중점을 두고 있습니다. 식품의약품안전처, 한국의약품안전관리원 등과의 협력 연구를 통해 국내외 의약품 부작용 관리체계 개선, 시판 후 안전관리제도 고도화, DUR(Drug Utilization Review) 시스템 개발 등 다양한 정책 및 실무 연구를 수행해왔습니다. 특히, 병원 EMR 데이터와 보험청구자료를 활용한 실마리 정보 검색, 약물감시 알고리즘 개발, 표준 복약정보 모델 구축 등 데이터 기반의 의약품 안전관리 연구가 두드러집니다.
이와 함께, 환자와 약사 모두를 위한 복약상담 만족도 및 이해도 조사, 표준화된 복약정보 제공 콘텐츠 개발, 자가투여 바이오의약품의 안전사용 방안 연구 등 환자 중심의 복약정보 전달 체계 확립에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 임상 현장에서의 약물 오남용 예방, 환자 안전성 증진, 약물 부작용의 조기 발견 및 대응에 중요한 역할을 하고 있습니다.
더불어, 한약제제-합성의약품 병용투여 시 DUR 진입전략 개발, 임상시험 전자자료 및 전자동의 관련 지침 개선 등 최신 의료 환경 변화에 대응하는 정책 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 통해 국민 건강 증진과 안전한 약물 사용 환경 조성에 기여하고 있습니다.
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Population pharmacokinetics of erlotinib in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC): A model-based meta-analysis
Kim, M., Ryu, K., Kim, H., Lee, H., Lim, J., Kim, H., 장민정
Computers in Biology and Medicine, 202503
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Efficacy and safety of everolimus for patients with focal cortical dysplasia type 2
김세희, 강훈철, 노윤호, Hahn, Jongsung, Min, Kyung Lok, 이석진, 양동화, Choi, H. S., Park, Soyoung, Lee, Jeong Ho, 이상국, 김세훈, 장민정, 김흥동
Epilepsia Open, 202502
3
mTOR inhibition in epilepsy: A literature review
Teng, LY, 장민정, 김세희
Advanced Neurology, 202403
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[통합이지바로]인공지능을 활용한 tyrosine kinase inhibitor의 계량약리모델 개발 및 임상적용 플랫폼 개발(2/5)
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임상시험 전자자료 및 전자동의 관련 지침 개선 방안 마련 연구
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[한국의약품안전관리원]병원 EMR 데이터 기반 SGLT2 저해제 복용 후 간질성 신세뇨관염 발생 위험 분석