비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측 Certificate
Recruiting People9,999 people
Learning period10-10-2024 ~ 12-31-2029
성명 |
허기영 |
소속기관 |
서울대학교병원 |
강의 명 (주제) |
비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측 |
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학습목표 |
약동학(Pharmacokinetics)의 정의와 주요 용어의 의미를 이해하고, 이를 바탕으로 임상시험 자료를 해석한다. 계량약리학(population pharmacokinetics)을 중심으로 비임상-임상 약동학 예측을 위한 방법론을 설명한다. 생리학기반 약동학(PBPK) 및 AI를 활용한 약동학 예측 방법에 대해 설명한다. |
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분야 |
Drug |
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단계 |
기초 |
목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습여부 |
교수자 |
1 |
약동학 기본 이해와 자료 해석 약동학(pharmacokinetics)의 개념을 이해하고, ADME 전체 과정에 대해 간략히 설명한다. 기본 약동학 파라미터의 산출 방법과 각각의 의미를 설명한다. 비구획분석(non-compartmental anaylsis)과 구획모델(compartmental model)에 대해 설명한다. 실제 임상시험 사례를 통해 약동학 파라미터가 어떻게 해석되는지 확인한다. 약동학적 선형성과 비선형성의 임상적 중요성에 대해 설명한다. |
X |
본인 |
2 |
비임상-임상 약동학 예측을 위한 방법론 비임상-임상 약동학 평가의 차이에 대해 간략히 고찰하고, 비임상-임상 약동학을 위한 알로메트리(allometry) 방법에 대해 이해하고 주요 전제에 대해 설명한다. 계량약리학의 개념에 대해 설명한다. 특히 계량약리학 자료를 어떻게 해석하는지에 초점을 두어 주요 파라미터의 의미에 대해 강의한다. 실제 계량약리학을 통한 비임상-임상 약동학 예측 사례를 다룬 문헌의 결과를 분석하며 의미를 해석한다. |
X |
본인 |
3 |
예측을 위한 최신 방법론: 생리학기반 약동학(PBPK) 및 인공지능의 활용 생리학기반 약동학 방법론의 개념에 대해 설명하고, ADME 각 과정에 대한 주요 모델에 대해 간략히 다룬다. 생리학기반 약동학 모델을 통해 비임상-임상 예측을 수행한 사례를 설명한다. AI를 활용한 비임상-임상 예측 방법론 사례에 대해 다루고, 각 방법론의 특징에 대해 분석한다. |
X |
본인 |
선수과목 |
없음 |
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참고자료 |
Derendorf, Hartmut, and Stephan Schmidt. "Rowland and Tozer's clinical pharmacokinetics and pharmacodynamics: concepts and applications." (2019). Owen, Joel S., and Jill Fiedler-Kelly. Introduction to population pharmacokinetic/pharmacodynamic analysis with nonlinear mixed effects models. John Wiley & Sons, 2014. Peters, Sheila Annie. Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling and simulations: principles, methods, and applications in the pharmaceutical industry. John Wiley & Sons, 2021. |
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준비사항 |
별도사항 없음 |
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SubjectPK&PD, Clinical Trial, Clinical Data
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Class AreaDrug Research & Data
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PracticeNothing
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Utilize기타