VPC(Visual Predictive Check)는 NONMEM 분석의 결과를 시각적으로 검토하고 검증하는 데 사용되는 중요한 도구 중 하나입니다.
VPC 작동
데이터 수집 및 모델 개발: NONMEM을 사용하여 약동학 또는 약력학 모델을 개발하고 약물의 생리학적 특성을 설명합니다. 이 모델은 약물의 농도와 다른 변수 간의 관계를 설명하는 방식을 포함합니다.
예측: 모델이 개발된 후, VPC를 통해 약물의 미래 농도 또는 효과를 예측할 수 있습니다. 이것은 모델을 사용하여 다양한 상황에서 예상되는 결과를 생성하는 것을 의미합니다.
실제 데이터와 비교: VPC는 예상 결과와 실제 데이터를 비교하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델이 관찰된 데이터와 얼마나 일치하고 얼마나 일치하지 않는지를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
시각적 검토 및 검증: VPC를 사용하면 모델의 예측과 관찰된 데이터 간의 차이를 그래프나 플롯을 통해 확인할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 데이터와 얼마나 일치하는지, 어떤 패턴이 관찰되는지, 어떤 예측오차가 있는지 등을 시각적으로 판단할 수 있습니다.
VPC를 사용하면 모델의 예측 정확도를 시각적으로 확인하고 모델의 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 이는 약물의 약동학 및 약력학 연구에서 모델 개발 및 검증의 중요한 단계 중 하나이며, 모델의 높은 품질과 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다. VPC는 모델링 및 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오에서 약물의 효과를 예측하고 모델의 강점 및 약점을 확인하는 데 사용됩니다.
