세 남자 TMI

지나치려고 했는데, 이 블로그에 검색해서 들어오는 검색어에 "PBPK" 네 글자가 보였기 때문에, 지나칠 수 없었다.이 검색어를 검색할 수 있는 사람은 최소한 의학 또는 약학 전공자, 또는 신약 개발 프로젝트 등에 관여하고 계시는 그 외 공학 또는 수학 등의 전공자일 것으로 생각한다. 하지만, 한국어 검색어를 입력하셨다는 것은 영어 설명보다 '스윽' 보고 이해할만한 내용을 원하신다고 이해하고 대략의 개요를 적어본다.PBPK 모델이라는 단어를 어디서 보셨다면, 다연히 "생리학 기반" 이라는 단어도 함께 보셨을 것으로 생각한다. '도대체 어떤 생리학에 기반을 한다는 것인가?' 라는 생각을 글쓴이도 했었기 때문이다. 이 모델에서 말하는 생리학은 주로 1) 각 기관/조직이 순환계와 연결된 구조, 2) 각 조직/..

약물동태학을 공부하다 보면, "'선형' 약물 동태를 가정한다"는 표현을 종종 보게 된다. "선형" 약물 동태는 도대체 무슨 뜻인가? 별 내용 아니지만, 처음 약동학을 공부할 때 많이 헷갈렸기 때문에 누군가에게 도움이 되기를 바라면서, 간략하게라도 메모를 적어둔다. 선형 약물 동태라는 것은 요약하자면, 속도상수를 말 그대로 '상수'로 두고서 농도에 비례하게 속도식을 표현할 수 있는 동태를 말한다 (v=k * [Compound]). 어떤 단백질이 관여한다면, 우리가 관심을 가지는 (아마도 therapeutic window 범위 안쪽) '포화' 되지 않는다면 선형 약물 동태를 '가정' 할 수도 있다. 약동학에서 관심을 가지는 '속도'는 흡수, 분포, 대사, 배설 모두에 대한 것이다. 이 모든 과정이 '선형' ..

우리는 살다가 많은 병에 걸립니다. 간단한 처치만 받으면 끝나는 경우도 있지만, 대부분 약을 먹게 되는데요. 이 약은 어떻게 '하루 세 번' 또는 '하루 두 번', 그리고 한 번에 '한 알' 또는 '두 알' 먹으라고 정해진 것일까요? 하루 네 번이나, 한 달에 한 번 먹는 경우는 없는 것일까요? 여러가지 이유들로 약을 얼마나 많이, 또 얼마나 자주 먹어야 할지 정해집니다. 그 중에서 오늘은 약동학 및 약력학이라는 과목을 간략하게 알아보면서 이에 대해서 말해볼까 합니다. 약동학과 약력학은 신약 개발 단계에서 혹은 이미 개발된 약을 특수한 인구 집단 (소아, 노인, 특별한 유전형을 가진 사람들)에게 투여하기 위한 약물 용량을 결정할 때 중요한 근거가 되는 학문입니다. 약동학(Pharmacokinetics; ..

엑셀 함수를 쓰다보니 종종 주소를 출력하고 싶은 경우도 있고 어떤 경우는 주소를 INPUT으로 해서 그 값을 가져오고 싶은 경우도 있다. 그래서 찾아본 것이 엑셀의 "INDIRECT" 함수와 ADDRESS"함수. 두 함수의 기능을 알아보자. INDIRECT : INPUT으로 주소값을 받아 해당 주소의 "값" OUTPUT하는 함수 함수 형식 : INDIRECT(ref_text,[a1]) INPUT 1 : ref_text : 가져오려는 셀의 주소 입력. 단, "텍스트"의 형식으로 입력해야 함. 즉 쌍따옴표 안에 주소 입력. INPUT 2 : [a1] : FALSE or TRUE 입력. 예시 : 주의 할 점 : 주소값을 어떤 형태로 입력하느냐에 따라 인자2가 TRUE 일 수도 FALSE 일 수도 있는데 보통 ..

NumPy에는 다차원 행렬인 배열(array)와 2차원 행렬(matrix)가 있다. Matrix와 array 사이에 차이가 있을까? 해서 이런 저런 자료를 보다보니, 다음 코드의 실행 결과를 비교하는 글을 보았다. import numpy as np a1x4 = np.array([1, 2, 3, 4]) print('Array:') print(a1x4) print(a1x4.shape) m1x4 = np.mat([1, 2, 3, 4]) print('Matrix:') print(m1x4) print(m1x4.shape) 결과는 다음과 같을 것이다. Array: [1 2 3 4] (4,) Matrix: [[1 2 3 4]] (1, 4) Array는 1차원 배열을 생성하지만, matrix는 2차원 배열로 생성이 된..

NumPy 를 이용해서 생성된 배열을 다른 변수에 할당하면, 별칭이 만들어진다. 아래 코드를 실행해보자. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = a b[0] = 10 print (a) a 는 [1, 2, 3, 4]의 배열이었다. b는 a의 별칭이 되었고, 마지막에 print 되는 값은 다음과 같다. [10 2 3 4] b를 a의 별칭이 아니라 복사본으로 만들려면 np.array()로 감싸주면 된다. 다음과 같다. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array(a) b[0] = 10 print (a) 위 코드의 출력은 다음과 같다. [1 2 3 4]

며칠 전 친구에게 NVIDIA GeForce RTX 3070 그래픽카드를 선물로 받았다. 인공지능이나 머신러닝 관련해서 공부를 하고 싶다는 이야기를 했더니, 덜컥 주길래 받아버렸다. 저질러버렸으니, TensorFlow 설치부터 시작해보자. 우선 이 글을 따라하려면, Python이 설치가 되어 있어야 한다. Windows 10 환경의 PC를 사용하고 있기 때문에 편의상 Anaconda ( https://www.anaconda.com/ )를 이용해서 패키지 설치를 했다. TensorFlow 설치를 위해서 Conda Prompt를 실행했다. 가상 환경을 만들고 설치하는 것이 나중에 관리를 위해서 좋다고는 하는데, 어차피 개인 컴퓨터이고, 문제가 생겨도 해결이 즐거울 것 같아서 가상환경이 아닌 상태로 설치해보기..

이전에 작성했던 '[엑셀함수] 엑셀로 선형 회귀식 구하기 LINEST() ' 글의 조회수가 꽤 나오는 것으로 보아, 엑셀로 선형 회귀를 해보는 사람들이 많다는 것을 알게 되었다. 그래서 유용한 함수를 몇 가지 더 적어보고자 한다. 제목에 이미 스포를 했지만, SLOPE(), INTERCEPT(), RSQ()가 삼총사가 그것들이다. 세 함수 모두 사용법이 같은데, 첫 번째 변수로 y값들을 입력하고, 두 번째 변수로 x값들을 입력한다. LINEST()와 같은 예제를 사용하면 다음과 같다. 다음 표의 데이터에서 기울기, Y-절편, R2를 구하고 싶다고 가정하자. X Y 1 2.006 2 4.028 3 6.300 4 8.297 5 10.152 6 12.348 7 14.557 8 16.043 사용법은 다음과 같다..