확률적 표본추출 방법을 이용한 집단 약동학 모형의 추정과 검증에 관한 고찰

• Published in: Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu Vol. 28; no. 2; pp. 175 - 188
• Main Authors: 김광희, Kwang Hee Kim, 윤정화, Jeong Hwa Yoon, 이은경, Eun Kyung Lee
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국통계학회 2015
• Subjects: EM algorithm; EM 알고리즘; maximum Likelihood estimation method; Nonlinear mixed effect model; stochastic sampling; 비선형 혼합효과모형; 최대우도추정; 통계학; 확률적 표본; Nonlinear mixed effect model; stochastic sampling; maximum likelihood estimation method; 최대우도추정; 비선형 혼합효과모형; 확률적 표본; EM 알고리즘; EM algorithm; EM
• ISSN: 1225-066X; 2383-5818

본 논문에서는 집단 약동/약력학 모형 추정을 위한 다양한 추정방법들을 이론적으로 비교, 분석하였다. 특히 확률적 표본을 이용한 방법들인 IMP, IMPMAP, SAEM 방법과 베이지안 방법의 이론적 배경과 이들의 성능을 자세히 살펴보고, 기존의 선형근사를 이용한 FO, FOCE 등의 방법과 비교 분석하였다. 확률적 표본을 이용한 추정방법들이 추정에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 개선하기 위하여 좀 더 좋은 초기치를 찾는 방안으로 상대적으로 짧은 시간에 정확한 추정치를 계산해주는 ITS 방법을 이용하였다. This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.