의과대학 4학년 QSP 캡스톤 프로젝트 (2025) 본 프로젝트는 가톨릭대학교 의과대학 4학년 학생들이 Quantitative Systems Pharmacology (QSP) 모델링을 학습하고, 각자의 연구 주제에 맞는 웹 기반 시뮬레이션 앱을 개발하는 것을 목표로 합니다.
최종 산출물 : Merigolix QSP 대시보드 와 같은 R Shiny 기반 웹 애플리케이션
Phase 1: 기초 학습 및 모델 이해 (1-4주)
참여자
분석 내용
박광원
HPG축-칼슘 항상성-골대사 네트워크 구조, E2/PTH/비타민D 상호작용
박정민
종양 면역 미세환경 구성요소, PD-1/PD-L1 경로, 바이오마커
배정현
Aβ 생성-응집-제거 경로, BACE/γ-secretase 억제 기전, ADCP
한상하
도파민-세로토닌 수용체 경쟁 모델, MSN 모델, PANSS 예측
Phase 2: 모델 구현 및 검증 (5-8주)
참여자
구현 내용
박광원
Elagolix PK 모델 + GnRH 수용체 길항 효과
박정민
Pembrolizumab PK + PD-1 수용체 점유율 모델
배정현
항-Aβ 항체 (Aducanumab 등) PK + 플라크 결합 모델
한상하
항정신병약 PK + 다중 수용체 점유율 모델
Phase 3: Shiny 웹앱 개발 (9-12주)
구성요소
기능
입력 패널
약물 용량, 투여 빈도, 환자 특성
출력 패널
PK/PD 프로파일, 바이오마커 변화, 임상 지표
시각화
인터랙티브 그래프 (plotly), 데이터 테이블
1. 시뮬레이션 설정
- 약물 용량 (mg)
- 투여 빈도 (QD/BID/QW 등)
- 시뮬레이션 기간 (일/주)
2. PK/PD 프로파일
- 혈중 약물 농도 시간 곡선
- 타겟 점유율/억제율
3. 바이오마커 변화
- 질환별 핵심 바이오마커 시계열 그래프
4. 임상 지표 예측
- 질환별 임상 평가 지표
참여자
바이오마커
임상 지표
박광원
E2, PTH, CTX, P1NP
BMD 변화율 (%)
박정민
TIL, APC 밀도, 암클론 다양성
반응률, 반응 지속 기간
배정현
CSF Aβ, 플라크 부하 (PET-SUVR)
플라크 감소율 (%)
한상하
D2 점유율, 5-HT2A 점유율
PANSS 점수 변화, EPS 위험도
모델링 : R, deSolve, mrgsolve웹앱 : Shiny, shinydashboard, bslib시각화 : ggplot2, plotly배포 : shinyapps.io버전관리 : Git, GitHub
capstone-qsp/
├── README.md
├── parkgwangwon/ # 박광원: 칼슘 항상성/골대사
│ ├── model/
│ │ └── elagolix_bone_qsp.R
│ ├── shiny/
│ │ ├── app.R
│ │ ├── ui.R
│ │ └── server.R
│ └── docs/
│ └── model_description.md
├── parkjungmin/ # 박정민: mTNBC 면역항암제
│ ├── model/
│ │ └── mtnbc_io_qsp.R
│ ├── shiny/
│ └── docs/
├── baejunghyun/ # 배정현: 알츠하이머 Aβ
│ ├── model/
│ │ └── alzheimer_abeta_qsp.R
│ ├── shiny/
│ └── docs/
└── hansangha/ # 한상하: 조현병 항정신병약
├── model/
│ └── schizophrenia_qsp.R
├── shiny/
└── docs/
매주 금요일 오후 4시 : 진행 상황 공유 및 피드백월 1회 : 전체 발표 및 코드 리뷰
항목
비중
내용
모델 정확성
30%
문헌 데이터와의 일치도
코드 품질
20%
가독성, 문서화, 재현성
앱 완성도
30%
UI/UX, 기능 구현
발표 및 문서
20%
이해도, 설명력
지도교수 : 한성필 (PIPET 가톨릭대학교 계량약리학연구소)연구실 : 가톨릭대학교 성의교정 약리학교실
Last updated: 2026-01