Pharmacokinetics (약동학) : Non-compartmental vs Compartmental

우리는 약물을 개발할 때 PK characteristic을 파악하는 것이 중요해요.

이러한 정보를 얻기 위해서 임상시험을 하게 되죠.

분명 PK characeristic은 Ka, F, Vd, Cl와 같은 변수로 나타낸다 하였는데,

임상시험에서는 왜 이 변수들이 secondary나 explarotry endpoint로 사용이 되고 primary endpoint는 Cmax와 AUC일까요?

 

PK특성을 확인하는 방법은 아주아주 크게 두가지 방법으로 나뉘게 됩니다.

 

 

	Non-Compartmental	Compartmental (Regression)
parameter	AUC, Cmax, Tmax, t1/2 등	Ka, Vd, Cl, F등
재현성	같은 data로 동일한 parameter값 재현 가능	동일한 값으로 재현이 불가능 할 수 있음
생리학적 가정	physiologic한 어떠한 가정도 포함되지 않으며 역학적으로 linear 하다고 가정	physiology를 반영하여 인체 내에서 약물의 역학적 관계(non-linear 포함)를 의미하는 수식에 따라 다양한 해석이 가능함
수학적 접근성	$$ C=\sum C_{i}^{k_{i}t} $$	$$ C(t)=(Dose, Ka, Vd, Cl) $$

 

 

Non-compartmental analysis의 경우 같은 데이터를 가지고 어떠한 사람이 분석해도 동일한 결과값을 도출할 수 있어 임상시험 결과의 confirmation이 가능합니다. 때문에 식약처, FDA, EMA등 규제기관에서 PK endpoint로 사용하고 있습니다.

 

Compartmental analysis의 경우 sampling point를 제외한 시간에서의 농도값을 추측할 수 있고,

약물의 physiology를 반영하여 약물의 특징을 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

 

물론 Vd, Cl과 같은 변수도 NCA분석 결과값을 가지고 계산 할 수는 있습니다.

다만 수식적으로 다음과 같은 차이를 보입니다. 아래의 예시는 clearance를 구하는 예시입니다.

 

Gabrielsson et al.

 

 

 

 

 

 

REFERENCE

Gabrielsson J, Weiner D. Non-compartmental analysis. Methods Mol Biol. 2012;929:377-89. doi: 10.1007/978-1-62703-050-2_16. PMID: 23007438.