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약동학·약력학(PK/PD) 모델링

농도-시간 데이터에서 노출 지표 산출부터 구획모델 적합, 집단PK 데이터 점검, 생물학적동등성, DDI, 베이지안 TDM까지 수행하는 약동학 분석 스킬.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 비구획분석(NCA): AUC, Cmax, lambda_z, 반감기, CL/F, Vz/F 계산. lambda_z 창 선택은 조정 R²와 Tmax 이후 규칙을 강제하고, 외삽률 20% 초과·터미널 구간 부족을 자동으로 경고합니다.
  • 구획모델 적합 및 선택: 1/2/3구획 비교(AIC·BIC·F검정), 로그스케일 추정으로 비대칭 신뢰구간, RSE·상관계수로 식별 가능성 판정, 잔차 runs test로 구조적 오지정과 가중치 문제를 구분.
  • 집단PK 데이터 검증: NM-TRAN이 조용히 삼켜버리는 결함(DV의 BLQ 문자, 결측 공변량→0, II 없는 ADDL, 동일 시각 중복 레코드) 사전 탐지.
  • 레지멘 시뮬레이션: 정상상태 peak/trough와 개체간 변동을 반영한 목표 달성률(PTA) 산출.
  • 노출-반응 / C-QTc: Emax·EC50, plateau 관측 여부 경고, ICH E14 기준 90% CI 상한 10 ms 평가.
  • 생물학적동등성: ABE, EMA ABEL, FDA RSABE 구분 적용 및 표본수·검정력 계산.
  • 알로메트리·FIH: 성숙(maturation) 항 포함 소아 스케일링, NOAEL 기반 MRSD와 MABEL.
  • DDI 정적모델: ICH M12 기본/기계론적 정적 모델과 컷오프 판정.
  • 베이지안 TDM: MAP 추정으로 환자 개별 파라미터 산출(단일 채혈 시 한계 경고).

이런 분께 추천

  • 제약사·CRO의 약동학/약물계량학(pharmacometrics) 담당자, 임상약리 연구자
  • NONMEM·Monolix·nlmixr2 워크플로 전에 데이터 위생과 모델 타당성을 점검하고 싶은 분
  • 규제 제출 문서(NCA 리포트, 집단PK 분석계획서)를 준비하는 분
  • 대학원 수준의 PK/PD 강의·실습 자료가 필요한 분

활용 예시

  1. 1상 시험 NCA 리포트: python3 nca.py -i profile.csv --dose 100 --route extravascular --partial-auc 0-24 → AUC(0-24), Cmax, 반감기 산출과 함께 "AUCinf의 25%가 외삽"이라는 경고를 받아 정상상태에서는 AUC(0-tau)로 보고하도록 수정.
  2. 모델 선택 함정 회피: fit_compartmental.py --compare 1cmt,2cmt,3cmt 실행 결과 AIC는 3구획을 선택하지만 BIC·F검정은 기각하고 Q3의 RSE가 98%로 표시되어 2구획 모델을 채택.
  3. 용량 레지멘 검증: simulate_regimen.py --simulate 2000 --omega-cl 0.35 --target-trough 4.0 → 전형적 환자의 trough는 3.6이지만 목표 달성률은 44%임을 확인하고 용량·간격을 재설계.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pkpd-modeling/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

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.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pkpd-modeling ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version
  2. 필요한 패키지를 설치합니다: pip install numpy scipy
  3. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pkpd-modeling ~/.claude/skills/
  5. Claude Code를 다시 시작한 뒤 "이 농도-시간 데이터로 NCA 해줘", "이 데이터에 몇 구획 모델이 맞아?" 같은 요청을 하면 스킬이 자동 발동합니다.
  6. 스크립트를 직접 실행하려면 cd ~/.claude/skills/pkpd-modeling/scripts 후 python3 nca.py --help로 옵션을 확인하세요.
  7. 주의: NONMEM, Monolix, Simcyp 등 상용 도구는 별도 라이선스가 필요하며 이 스킬이 대신 실행해 주지는 않습니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT