집단 약동학 모형에 대한 다양한 추정방법의 비교

Abstract

본 논문에서는 약동학에 대한 기본개념을 정리하고 약동학 모형에서 모수를 추정하는 다양한 방법 중 가장 많이 쓰이는 추정 방법인 First Order 추정방법, First Order Conditional Estimation 추정방법, Laplacian approximation 추정방법, Important sampling 추정방법, 그리고 A Stochastic version of EM 추정방법에 대한 이론적인 배경을 살펴보았다. First Order 추정방법, First Order Conditional Estimation 추정방법 그리고 Laplacian approximation 추정방법은 테일러 전개를 이용해 비선형인 약동학 모형을 선형으로 전환하여 근사적인 방법으로 모수를 추정하는 방법이다. 그리고 Important sampling 추정방법, 그리고 A Stochastic version of EM 추정방법은 비선형인 약동학 모형을 추정하기 위해 샘플링 기반의 시뮬레이션을 통해 추정하는 방법이다. 위의 다섯 가지 추정방법을 기관지 확장제인 테오필린(theophylline)에 관련된 실제 임상자료에 적용하여 비교해 보았다.;This paper summarizes the basic concepts of the pharmacokinetic models and compares the five most widely used estimation methods in pharmacometric area - First Order method, First Order Conditional method, Laplacian approximation method, Important sampling methods, and a Stochastic version of EM methods. First Order method, First Order Conditional method and Laplacian approximation method use the Taylor series expansion for switching from the non-linear model with pharmacokinetic parameters to the linear approximation model to estimate parameters easily. Important sampling method and A Stochastic version of EM method are based on the exact likelihood of the non-linear model and use the sampling method to estimate parameters. These five most widely used estimation methods are applied to the real clinical data related to theophylline and the simulated data. The results from each estimation methods are compared in the viewpoint of estimation performance.