제약회사 연구원의 블로그

p-value가 처방을 바꾸지 못할 때1️⃣ 차이는 있지만 ‘치료 범위 안’에 있을 때예시그룹 A 평균 농도: 8.2 µg/mL그룹 B 평균 농도: 9.1 µg/mLp = 0.003 (통계적으로 유의)하지만 치료 범위가 5–15 µg/mL라면?👉 두 그룹 모두 치료 범위 내👉 용량 조절 필요 없음임상 결론→ 의미 없음2️⃣ 평균 차이가 개별 환자 결정에 적용되지 않을 때TDM은 집단 연구가 아니라 개별 환자 최적화가 목적입니다.연구 결과:특정 유전자형에서 평균 농도 20% 증가 (p 임상 현실:환자 간 변동성 ±50%개별 환자 예측 불가👉 집단 평균 차이는 개별 환자 용량 결정에 쓸 수 없음3️⃣ 효과 크기(effect size)가 임상 임계값보다 작을 때예시농도 차이: 0.7 µg/mL통계적으로 ..

TDM, Toxicology, Cancer Metabolism 사례로 보는 “대사체 데이터가 ‘의미 있는 신호’로 바뀌는 순간들” Metabolomics는 오랫동안 이렇게 평가받아 왔다.“재미있는 데이터는 많은데,실제 의사결정에는 쓰기 어렵다.”이 평가는 반은 맞고, 반은 틀리다.문제는 metabolomics 자체가 아니라, 어디까지를 ‘해석 가능한 데이터’로 볼 것인가에 대한 기준 부재였다.이 시리즈의 목표는 명확하다.“대사체 데이터가 언제, 어떻게 임상·독성·종양 연구에서‘결정에 영향을 주는 증거’로 작동하는지를 보여주는 것”Part 1. TDM(Therapeutic Drug Monitoring)에서의 Metabolomics– “혈중 농도 하나로는 설명되지 않는 환자 간 차이”전통적인 TDM은 명확하..

서론: 정밀의학 시대의 TDM, 왜 자동화와 예측 기반으로 진화하는가?Therapeutic Drug Monitoring(TDM, 치료 약물 농도 모니터링)은 개별 환자의 약물 반응 차이를 고려해 최적의 투약 농도를 유지하고 부작용을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 항암제, 면역억제제, 항생제 등 좁은 치료 지수를 가진 약물군에서의 TDM은 임상적 예후를 좌우할 수 있습니다.최근에는 단순한 혈중 약물 농도 측정만으로는 한계가 드러나고 있습니다. 환자의 대사 상태, 동반질환, 유전적 다양성, 장내 미생물군 변화 등이 약물 반응성과 대사 속도를 바꾸기 때문입니다. 이에 따라, 대사체학(metabolomics) 데이터 기반의 정밀 예측 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 특히 LC-MS/MS ..