비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2024-10-10 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

허기영

소속기관

서울대학교병원

강의 명

(주제)

비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측

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.

분야

Drug

단계

기초

과정 소개

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

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.

준비사항

별도사항 없음

분류
  • 주제
    약동&약력학, 임상시험, 임상데이터
  • 분야
    임상개발 & 임상데이터
  • 실습
    없음 (이론 강의)
  • 활용 단계
    기타
교수자/개설자