약물동태·약물동력학 모델 기반 용량 및 효과 예측 연구

Dose and Effect Prediction Research Based on PK/PD Modeling

연구 내용

약물동태학·약물동력학 모델을 구축하고 진단·적합 절차를 통해 투여 스케줄과 효과를 예측하는 연구

약물동태학 모델링에서 PBPK와 compartment 모델의 호환성을 lumping 방법으로 확인하고, 실제 임상 및 비임상 데이터를 기반으로 파라미터를 추정합니다. 또한 population pharmacokinetics에서 비균질성을 반영하기 위해 fractal kinetics를 적용하고, VPC와 NPDE 등 진단 지표로 적합성과 예측 성능을 점검합니다. 더 나아가 PK와 pharmacodynamics를 연계해 투여 요법의 효과를 해석하고, 제제·용량 최적화를 위한 모델 기반 의사결정 근거를 마련합니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

2022년에는 PBPK와 compartment 모델 간 호환성을 lumping 방법으로 검증하고, donepezil 패치 제형과 같은 제제 수준의 용량 전략을 모델 기반으로 제시했습니다. 같은 기간 prothionamide의 population pharmacokinetics를 구축해 다환자군에서 PK 특성을 정리했습니다. 2023년에는 phase I 기반 camostat 안전성·노출 예측 모델을 개발하고, 흡수 과정의 이질성을 반영하는 fractal rate를 도입해 조기 샘플 구간의 예측 적합성을 개선했습니다. 이후 BoNT/A1 사례에서 PK 해석을 확장해 약물 효과의 정량적 해석과 용량 요법 최적화로 적용 범위를 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

제제별 용량 환산
투여 스케줄 최적화
PK-진단 기반 모델 신뢰성 확보
임상 전 노출 예측
Bioequivalence 전략 수립
약물효과 정량 해석
NONMEM 기반 파라미터 추정
다시료 예측 성능 평가
개별화 용량 조절 근거
PK/PD 연계 의사결정 도구