코딩을 활용한 PK/PD 자료처리
R과 Claude Code를 활용한 피부과 약물의 약동학/약력학 데이터 분석
머리말
이 책은 가톨릭대학교 의학과 대학원 강의 “코딩을 활용한 PK/PD 자료처리 (Mpha508)”의 교재로 작성되었습니다.
이 책의 목적
약동학(Pharmacokinetics, PK)과 약력학(Pharmacodynamics, PD) 데이터를 R 프로그래밍 언어를 활용하여 체계적으로 처리하고 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 합니다. 특히 피부과 및 자가면역질환 치료제를 중심으로, 실제 임상 상황에서 접할 수 있는 약물의 PK/PD 데이터를 다룹니다.
다루는 약물
이 책에서는 다음 6가지 피부과/자가면역질환 치료제를 중심으로 PK/PD 데이터 분석을 학습합니다:
| 약물 | 계열 | 주요 적응증 |
|---|---|---|
| Methotrexate | 항대사제 | 건선, 류마티스 관절염 |
| Cyclosporine | 칼시뉴린 억제제 | 아토피 피부염, 건선 |
| Apremilast | PDE4 억제제 | 건선, 건선성 관절염 |
| Adalimumab | Anti-TNF-α 단클론항체 | 건선, 류마티스 관절염 |
| Dupilumab | Anti-IL-4/13 단클론항체 | 아토피 피부염 |
| Tofacitinib | JAK 억제제 | 아토피 피부염, 류마티스 관절염 |
이 책의 구성
- Part I (1-4장): R 프로그래밍의 기초를 배웁니다. R 객체의 이해부터 tidyverse를 활용한 데이터 처리까지 다룹니다.
- Part II (5-9장): PK 데이터 분석의 핵심을 학습합니다. 비구획분석(NCA), 탐색적 데이터 분석, 분석용 데이터셋 구축을 실습합니다.
- Part III (10-15장): PK-PD 통합 분석을 수행합니다. PK-PD 모델링 개념, 노출-반응 분석, 공변량 탐색, 시각화를 배웁니다.
Claude Code 활용
각 장에는 AI 코딩 도구인 Claude Code를 활용하여 R 코드 작성과 데이터 분석을 효율적으로 수행하는 방법을 포함하고 있습니다. 프롬프트 작성법부터 복잡한 분석 파이프라인 구축까지 점진적으로 학습합니다.
사전 요구사항
- R과 RStudio 설치
- 기초적인 통계학 지식
- 약리학 기초 개념 (ADME)에 대한 이해
데이터
이 책에서 사용하는 모든 데이터셋은 공개된 약리학 문헌을 기반으로 시뮬레이션하여 생성한 것이며, data/ 폴더에서 확인할 수 있습니다.