Scholarly article · 2023

Development of a population pharmacokinetic model of pyrazinamide to guide personalized therapy: impacts of geriatric and diabetes mellitus on clearance.

Kim R, Jayanti RP, Lee H, Kim HK, Kang J, Park IN, Kim J, Oh JY, Kim HW, Lee H, Ghim JL, Ahn S, Long NP, Cho YS, Shin JG

Front Pharmacol

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약리학 및 정밀의학 · Pharmacology & Precision Medicine

한국어 요약

이 다기관 전향적 연구는 한국 결핵 환자의 피라진아미드(PZA) 약동학을 설명하고, 특히 고령 및 당뇨병이 PZA 청소율에 미치는 영향을 평가하기 위한 집단 약동학 모델을 개발했다.

핵심 내용

  • 한국 18개 병원에서 결핵 환자 610명의 무작위 투여 후 PZA 농도, 인구학적 특성 및 임상 정보를 수집했다.
  • 자료는 훈련 데이터와 시험 데이터로 4:1로 나누었으며, 비선형 혼합효과 방법으로 집단 약동학 모델을 구축했다.
  • 체격 효과를 설명하는 알로메트릭 스케일링을 적용한 1구획 모델이 PZA 약동학을 적절히 설명했다‌ . Ре? Wait invalid?
권장 독자
임상의, 임상약리학자, 결핵 연구자, 약물 모니터링 및 정밀 용량설계에 관심 있는 연구자와 고급 학습자
범위와 한계
연구는 한국 결핵 환자 자료와 무작위 투여 후 농도 측정값에 기반하며, 제시된 결과는 구축된 모델과 외부 시험 데이터셋의 평가에 관한 것이다. 따라서 다른 국가나 환자군, 다른 표본추출 방식에 대한 일반화 가능성은 본문만으로 판단할 수 없다.
연구 맥락
이 연구는 상진 안의 포트폴리오와 연결되는 약리학·정밀의학의 주제인 집단 약동학 모델링, 환자 특성에 따른 노출 예측 및 용량 최적화를 다룬다.

English summary

This multicenter prospective study developed a population pharmacokinetic model to describe pyrazinamide (PZA) pharmacokinetics in Korean patients with tuberculosis and evaluated the effects of geriatric age and diabetes mellitus on PZA clearance.

Key points

  • Random post-dose PZA concentrations, demographic characteristics, and clinical information were collected from 610 tuberculosis patients at 18 hospitals in Korea.
  • The data were divided into training and test datasets at a 4:1 ratio, and the population pharmacokinetic model was developed using a nonlinear mixed-effects method.
  • A one-compartment model with allometric scaling for body size adequately described PZA pharmacokinetics‌ .
Audience
Clinicians, clinical pharmacologists, tuberculosis researchers, and advanced learners interested in therapeutic drug monitoring and precision dose design
Scope and limitations
The study is based on Korean patients with tuberculosis and randomly timed post-dose concentration measurements. The reported findings concern the developed model and its evaluation with the external test dataset; the source text does not establish generalizability to other countries, patient populations, or sampling designs.
Research context
The study connects with themes in Sangzin Ahn’s portfolio involving population pharmacokinetic modeling, exposure prediction based on patient characteristics, and dose optimization within pharmacology and precision medicine.

AI-assisted summary based on the cited primary source. Model gpt-5.6-luna, prompt academic-hub-v1, generated 2026-08-29T02:33:52+00:00.