14강 / 20강

1상의 약동학 읽기 — Tmax 1.0–1.5시간, 반감기 7.4–9.7시간

Ren 2024 Fig.6 · 용량비례성과 그 예외 한 자리

약동학의 원리는 /pk 20강에서 다룹니다. 여기서는 1상 논문에 실린 값을 읽는 법만 봅니다.

Ren 2024 가 SAD 에서 보고한 것은 이렇습니다.

값	보고된 범위	무엇을 뜻하나
T_max	1.00–1.53 h	먹고 한 시간쯤 뒤 최고 — 흡수가 빠르다
t_½	7.42–9.74 h	하루 한 번 또는 두 번 복용이 가능한 구간
검출 한계	72 h 까지 검출(30 mg 은 48 h)	낮은 용량은 일찍 검출한계 아래로 내려간다
C_max·AUC	용량에 대체로 비례	소실이 아직 포화되지 않았다

고등학생약동학의 네 숫자

약동학(PK)은 "몸이 약을 어떻게 다루는가"입니다. 곡선에서 몇 가지 값을 읽어요.

값	뜻	이 약
Tmax	최고 농도에 도달하는 시간	1.0~1.5시간
Cmax	최고 농도	용량에 따라
t½	농도가 반으로 줄어드는 시간	7.4~9.7시간
AUC	곡선 아래 면적 — 총 노출량	—

Tmax 1~1.5시간은 빠른 흡수를 뜻합니다 — 먹으면 금방 올라갑니다.

고등학생반감기가 정하는 것

반감기 7.4~9.7시간이 뜻하는 것	내용
복용 간격	하루 1~2회가 적당
정상상태 도달	반감기 × 4~5 = 약 이틀 (7강)
축적 정도	하루 1회면 축적이 적음
중단 후 소실	이틀이면 거의 사라짐

반감기가 짧으면 자주 먹어야 하고, 길면 부작용이 나도 오래 남습니다.

용량비례성이 왜 좋은 소식인가

용량을 2배로 올렸을 때 노출도 2배가 되면 용량비례입니다. 그러면 용량을 정할 때 계산이 통합니다.

비례한다면

2배 주면 2배 노출. 용량 조절이 예측 가능하고 안전역도 계산된다.

비례하지 않는다면

2배 주었더니 5배 노출. 소실이 포화된 것 — 조금만 더 줘도 불쑥 오른다(/pk 14강).

논문은 한 자리의 예외를 밝혀 적었습니다 — 90 mg 의 C_max 가 60 mg 과 비슷했다고요. 비례에서 벗어난 값을 감추지 않고 적는 것이 좋은 보고의 표시입니다.

그림의 값은 논문 <b>서술</b>을 모양으로 옮긴 것입니다. 실제 표는 Supplementary Information 9 에 있어요.

Python 브라우저에서 실행

# 용량비례성을 눈으로 - 비례선 위에 실제 값을 얹어 본다
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dose = np.array([10, 30, 60, 90, 120], dtype=float)
# 90 mg 에서 Cmax 가 60 mg 과 비슷했다는 논문 서술을 반영한 모양
cmax = np.array([30, 90, 180, 190, 360], dtype=float)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dose, dose * 3.0, "--", lw=1.4, label="완전 비례선")
ax.plot(dose, cmax, "o-", lw=2, label="관찰값(모양)")
ax.set_xlabel("dose (mg)")
ax.set_ylabel("Cmax (a.u.)")
ax.legend()
plt.show()

print("용량 대비 Cmax (비례하면 값이 일정해야 한다)")
for d, c in zip(dose, cmax):
    print("  ", str(int(d)).rjust(4), "mg ->", round(c / d, 2))
print()
print("90 mg 한 자리만 비율이 낮다. 논문이 밝힌 예외가 이 모양이다.")
print("주의: 위 Cmax 는 논문의 서술을 그림으로 옮긴 것이고 실제 보고값 표가 아니다.")

고등학생용량비례성

용량을 두 배로 하면 농도도 두 배가 될까요? 그러면 선형이라고 합니다.

관계	뜻	다루기
선형	용량 × 2 → 노출 × 2	예측 쉬움
비선형 (포화)	용량을 올려도 노출이 덜 늘어남	흡수·대사가 포화
비선형 (초비례)	노출이 더 늘어남	위험 — 대사가 포화

초비례가 가장 위험합니다 — 용량을 조금 올렸는데 농도가 확 뜁니다.

고등학생예외 한 자리를 어떻게 읽나

대체로 선형인데 한 용량에서만 어긋난 경우가 있습니다. 어떻게 판단할까요?

확인할 것	내용
그 코호트의 사람 수	6명 — 한 명이 극단적이면 평균이 흔들림
개인별 값의 분포	평균만 보지 말 것
다른 지표도 같은가	Cmax와 AUC가 같이 어긋났나
기전적 설명이 있나	흡수 포화 등

6명 중 한 명의 값이 크면 평균이 20% 가까이 움직입니다 — 작은 표본의 성질입니다.

🤔 확인 문제

T_max 가 1시간 안팎이라는 것은 무엇을 뜻합니까?

🤔 확인 문제

용량을 2배로 올렸는데 노출이 5배가 되었다면 무엇을 의심해야 합니까?