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.

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.