Targeted Metabolomics 기반 바이오마커 검증 전략과 통계 결과의 모델링 연계– PK/PD 및 머신러닝 기반 예측 모델 개발을 위한 실무 통합 접근

1. 서론: 바이오마커 탐색에서 예측 모델까지, 통계적 기반의 중요성바이오마커는 이제 단순한 질환 진단 지표를 넘어서, 약물 반응성 예측, 독성 리스크 평가, 그리고 환자 맞춤형 치료 전략 설계에 있어 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 특히 targeted metabolomics 기반의 접근은 특정 대사경로에 집중하여 정량적 데이터의 해석 가능성과 임상적 적용성을 동시에 확보할 수 있다는 점에서 최근 제약 및 바이오 산업의 주목을 받고 있습니다.그러나 유망한 바이오마커 후보를 실제 예측 모델로 연결하기 위해서는 단순한 통계적 유의성 검증을 넘어, 해당 데이터를 약동/약력학(PK/PD) 또는 머신러닝 기반 모델과 유기적으로 통합할 수 있는 전략이 필요합니다. 이 글에서는 그 과정의 전반적인 흐름과 실무적..
제약산업 2025. 8. 8. 23:51
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