PK/PD 약동학·약력학 모델링

무엇을 해주나

임상약리·약동학(PK)과 약력학(PD) 분석 전 과정을 Claude Code 안에서 수행할 수 있게 해주는 스킬입니다. 9개의 파이썬 스크립트가 각각 하나의 질문에 답합니다.

• nca.py — AUC, Cmax, lambda_z, 반감기, CL/F 등 비구획 분석(NCA). 외삽 비율 20% 초과, 말기상 미도달 등을 경고(finding) 로 표시
• fit_compartmental.py — 1/2/3구획 모델 비교, AIC·BIC·F검정, RSE와 파라미터 상관으로 식별 가능성 판정, 잔차 runs test로 구조적 오설정 탐지
• check_popk_dataset.py — NONMEM 데이터셋의 조용한 결함(DV의 BLQ 문자열, 결측 공변량이 0으로 읽힘, ADDL/II 누락, 동일 시각 중복 레코드) 사전 점검
• simulate_regimen.py — 정상상태 시뮬레이션 및 개체간 변이 반영 목표달성률(PTA) 계산
• exposure_response.py — Emax/시그모이드 노출-반응, ICH E14 기준 농도-QTc 상한 평가
• bioequivalence.py — 평균 BE, EMA ABEL, FDA RSABE 구분 적용 및 표본수/검정력 계산
• allometry_and_fih.py — 알로메트리 스케일링(성숙도 보정 포함), NOAEL 기반 MRSD·MABEL
• ddi_static.py — ICH M12 기본/기전적 정적 모델로 DDI 임상시험 필요성 판단
• tdm_bayes.py — MAP 베이지안 개별 파라미터 추정(치료약물농도 모니터링)

모든 스크립트는 --format table|tsv|json을 지원하고, 데이터는 stdout·경고는 stderr로 분리하며 종료코드(0/1/2)로 워크플로 게이트를 만들 수 있습니다.

이런 분께 추천

• 제약사·CRO의 약동학 연구원, 파마코메트리션, 임상약리 담당자
• NONMEM/Monolix/nlmixr2 분석 전에 데이터셋과 모델 가정을 점검하고 싶은 분
• 생물학적동등성 시험 설계(표본수·검정력)와 판정 기준을 정확히 구분해야 하는 규제 업무 담당자
• PK/PD를 배우면서 "왜 이 선택이 틀렸는지"까지 설명받고 싶은 대학원생

활용 예시

1. NCA 리포트 작성 — python3 nca.py -i profile.csv --dose 100 --route extravascular --partial-auc 0-24 실행 후, "AUCinf의 25%가 외삽되었다"는 경고를 근거로 정상상태에서는 AUC(0-tau)를 보고 지표로 채택.
2. 모델 과적합 방지 — 3구획 모델이 AIC로 선택되었지만 Q3의 RSE가 98%인 상황에서, BIC·F검정·RSE 근거를 정리해 2구획 모델 채택 사유서를 작성.
3. 용법 결정 근거 마련 — simulate_regimen.py로 500 mg q12h 시 목표 trough 4 mg/L 달성률이 44%임을 보이고, 대안 용법의 달성률과 비교 표를 만들기.

주의: 이 스킬은 계산·진단·구조화만 합니다. 동등성 판정, 환자 용량 결정, QT 안전성 결론은 반드시 자격 있는 전문가와 규제 검토의 몫입니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pkpd-modeling 폴더를 내 ~/.claude/skills/pkpd-modeling/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.