의학과 선택실습: 강동하 연구노트

[luke3702]

🧪 Clerkship - Department of Pharmacology

약리학 교실 선택심화실습 (3/30~4/10)

🗓️ 2026.03.30 (월) | Day 1

1. Orientation

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 09:00 - 10:00
• Key topics
  • 실습 목표·성과 지표 및 평가 방식 안내
  • 실습 일정 및 주제 발표 계획 수립
  • 실습 수행을 위한 연구·분석 환경 구축
• Learning & Practice
  • 선택심화실습의 전체 일정, 운영 방식 및 기대 성과에 대한 오리엔테이션 참여
  • 기간 동안 수행해야 할 주요 과제 확인
  • 데이터 분석 및 연구 수행을 위한 필수 소프트웨어 설치 및 환경 세팅 준비
  • R 및 R Studio 설치 필요성 안내
  • 향후 PK/PD 분석 및 데이터 처리 중심 실습 진행 예정임을 이해
  • 실습 참여를 위한 준비물 및 기본 학습 방향 사전 안내
• Outcome & Insights
  • 실습 전반의 학습 목표와 기대 역량을 명확히 이해하여 향후 활동의 방향성을 확립함
  • 데이터 분석 중심 실습을 위한 사전 환경 구축의 중요성 인지
  • 주제 발표 일정 및 평가 방식을 미리 파악함으로써 체계적인 시간 관리 계획 수립 가능
  • 실습 기간 동안 요구되는 자기주도적 학습 및 연구 참여 태도의 중요성 인식

2. Case : BIA 10-2474

• Professor: 임동석 교수님
• Time: 10:00 - 11:30
• Key topics
  • BIA 10-2474 임상시험 사고 사례 분석
  • First-in-human 임상시험의 위험성 및 설계 고려사항
  • TGN1412 사건과의 비교를 통한 임상약리 안전성 고찰
  • 비가역적 결합 약물의 약동학·약력학 특징
• Learning & Practice
  • BIA 10-2474 사건의 배경, 임상시험 설계, 발생한 문제점 및 원인에 대해 전반적으로 학습
  • First-in-human 임상시험에서의 용량 설정, 단계적 증량(dose escalation), 안전성 평가의 중요성 이해
  • 임상약리 수업에서 학습했던 TGN1412 사건을 복기하고 두 사례를 비교하며 공통된 위험요인 분석
    : 초기 인체 투여 단계에서의 예측 실패
    : 비임상 자료 해석 및 안전성 여유(margin) 설정의 중요성 재확인
  • BIA 10-2474의 약물 작용 기전 및 약동학적 특징 심화 학습
    : 약물이 target과 결합할 때 일부는 비가역적으로 결합하여 지속적으로 남아 있음
    --> 혈중 농도 기반 반감기는 감소하는 것처럼 보이지만, 실제로는 target 결합 약물이 지속적으로 작용함을 이해할 수 있었음
    --> 약물의 작용 지속 시간이 약물 자체 반감기뿐 아니라 target turnover(표적 단백 반감기) 에 의해 좌우될 수 있음을 새롭게 알 수
    있었음
    --> Proton pump inhibitor가 유사한 방식으로 작용한다는 점을 통해 내과적 지식과 접목할 수 있었음
• Outcome & Insights
  • First-in-human 임상시험에서 비임상 결과 해석과 보수적 용량 설정의 중요성을 사례 기반으로 이해
  • 과거 TGN1412 사건과의 비교를 통해 임상시험 안전성 문제의 반복 가능성과 교훈을 통합적으로 정리함
  • 약물의 반감기가 단순한 혈중 농도 감소가 아니라 target 결합 특성 및 단백 turnover와 밀접하게 연관될 수 있음을 이해
  • 비가역적 결합 약물의 개념을 Proton pump inhibitor와 연결하며 임상 진료와 약리학 지식의 통합적 이해를 확장함
  • 향후 임상에서 약물 효과 지속시간과 투약 간격을 해석할 때 PK–PD 연결 관점의 중요성을 인식함

🗓️ 2026.03.31 (화) | Day 2

1. My first document by R studio

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 09:00 - 10:00
• Key topics
  • ADME(흡수·분포·대사·배설) 기본 개념 복습
  • 항체의약품의 약동학적 특성 및 생체이용률 문제
  • RStudio 기초 사용 경험 및 데이터 분석 환경 소개
  • 연구 및 문서 작성에서의 AI·Markdown 활용
• Learning & Practice
  • 약리학의 기본 개념인 ADME 전반을 복습하며 약물의 체내 거동에 대한 기초를 재정립
  • 항체의약품(mAb)의 약동학적 특징 이론 학습
    : 일반 약물과 달리 albumin 결합 약물과의 차이 이해
    : 항체의약품은 경구 투여가 어려워 실제 생체이용률이 낮아질 수 있음을 학습
    : 이에 대한 대응 전략(투여 경로, 제형 개발, PK 최적화 전략 등)의 개념적 이해
  • RStudio를 활용한 기초 환경 체험
  • R 및 R Studio 설치 필요성 안내
    : 인터페이스 및 기본 기능 탐색
    : 향후 PK/PD 데이터 분석 실습을 위한 준비 단계 수행
  • 연구 환경 변화
    : AI 활용의 중요성 및 연구 생산성 향상 가능성 논의
    : 연구 및 출판 과정에서 Markdown 기반 문서 작성 방식의 활용 사례 학습 -> 약리학교실 선택심화실습 연구노트를 작성하는 데에 직접 적용
• Outcome & Insights
  • 약물 개발 및 임상 적용을 이해하기 위한 ADME 기초 개념을 재정립함
  • 항체의약품이 기존 소분자 약물과 약동학적으로 크게 다름을 이해하고, 제형·투여 전략의 중요성을 인식
  • 향후 데이터 분석 실습을 위한 RStudio 기반 연구 환경에 대한 초기 적응 완료
  • 현대 연구 환경에서 AI와 Markdown 기반 문서 작성이 중요한 도구로 활용되고 있음을 이해하고, 향후 학습 방향 설정에 도움을 얻음

🗓️ 2026.04.01 (수) | Day 3

1. Coding Practice with AI Tools

• Professor: 최수인 교수님
• Time: 15:00 - 16:00
• Key topics
  • PowerShell·Node 환경을 활용한 개발 기초 경험
  • Gemini-CLI와 ClaudeCode의 개념 및 활용 방식 비교
  • LLM 기반 코드 생성 도구의 실제 활용 사례 학습
  • 프롬프트 기반 앱 개발 프로세스 체험
• Learning & Practice
  • 교수님께서 직접 제작하신 캘린더 앱 예시를 통해 AI 코딩 도구의 실제 활용 흐름을 학습함
    : Gemini-CLI와 ClaudeCode의 차이점 이해
    : ClaudeCode를 활용하여 기능을 구현하는 과정을 실시간으로 관찰하며 AI 기반 개발 방식 체험
  • 개인 실습에서는 유료 도구 대신 Gemini-CLI를 사용하여 앱 개발 시도
    : 사전에 구상해둔 “환자 증상·나이·위험요인을 입력하면 의심 질환, 권장 검사, 응급도를 대략적으로 제시하는 앱” 아이디어를 구체화
    : GPT를 활용하여 앱 개발을 위한 프롬프트(prompt) 생성
    : 생성된 프롬프트를 Gemini-CLI에 입력하여 코드 자동 생성 과정 경험
    : 프롬프트 기반으로 실제 코드가 생성되는 과정을 직접 확인하며 AI-assisted development 흐름 이해
    : 향후 기능 구체화 및 고도화를 다음 실습 시간에 진행하기로 계획
  • 개발 경험이 거의 없는 상태에서 PowerShell, Node 환경을 활용한 코딩 실행 과정을 처음 체험할 수 있었음
    : CLI 환경에서 AI 코딩 도구를 활용하는 기본 workflow를 경험
• Outcome & Insights
  • PowerShell·Node 환경을 직접 사용해 보며 개발 환경에 대한 심리적 장벽 감소
  • LLM을 활용한 코드 생성 도구가 실제 앱 개발 과정에 적용될 수 있음을 체험하며 AI 기반 개발 패러다임 변화를 이해함
  • 프롬프트 설계가 코드 결과물의 품질에 큰 영향을 준다는 점을 인식하며 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 체감함
  • 비전공자라도 AI 도구를 활용하면 앱 개발의 진입 장벽을 낮출 수 있음을 경험하며 자기주도적 학습 동기 강화
  • 향후 실습에서 앱 기능을 더욱 구체화하고 발전시킬 수 있는 기반을 마련함

🗓️ 2026.04.02 (목) | Day 4

1. Drug Development Strategy

• Professor: 한승훈 교수님
• Time: 08:00 - 14:00
• Key topics
  • 신약 개발 후보 선정 시 고려 요소
  • Unmet medical needs와 기존 치료의 한계 분석
  • Cost-effectiveness 기반 개발 전략 수립
  • Lead optimization 단계의 주요 개념
• Learning & Practice
  • 신약 개발 후보 선정 시 고려해야 할 핵심 요소 학습
    : Unmet medical needs
    : Development feasibility
    : Scientific relevance
    : Modality 및 경쟁 약물 분석
    : 특허 및 제도적 환경
    : 과학적 타당성 및 시장성
  • 신약 개발에서 경제적 가치(시장성)가 매우 중요한 요소이며, 그중에서도 Unmet medical needs가 핵심 출발점임을 이해할 수 있었음
  • Unmet medical needs → 기존 치료의 한계(Limitation of current therapy) 분석
    : Unsatisfactory target / Delivery / Resistance 관점에서 접근
    : Unsatisfactory target) 새로운 target 또는 새로운 epitope 개발 필요성 이해 (예: 기존 CCB와 차별화)
    : Delivery 문제) IV 제형, 서방형 제형 등 PK 조절을 통한 개선 전략 학습
    → New molecular entity가 아닌 개량신약 개발 전략 이해
    → 용출 시험 등을 통해 약물 방출 특성 예측 가능함을 학습
    : 위 과정들을 통해 어떤 후보를 개발할 것인지 선정하는 과정 이해할 수 있었음
  • 선정된 후보의 Cost-effectiveness 평가
    : 시장성이 낮지만 개발 난이도가 낮은 전략 vs 시장성이 높지만 개발 난이도가 높은 전략 비교
    → 궁극적으로 후자의 전략을 수행할 수 있어야 함을 강조
    → 신약 개발 전 과정에서 정확한 정보와 올바른 의사결정 기준의 중요성 학습
  • Lead Optimization 단계 학습
    : Potency 최적화
    : ADME 평가 방법
    → Caco-2 permeability / P-gp transporter / CYP 대사 평가
    : Selectivity 최적화
    : In vitro 실험을 먼저 수행 후 In vivo 연구 진행이라는 개발 순서 이해
• Outcome & Insights
  • 신약 개발이 과학적 타당성뿐 아니라 시장성과 경제성 평가가 핵심임을 이해
  • Unmet medical needs를 중심으로 기존 치료의 한계를 분석하는 사고 과정 습득
  • Cost-effectiveness 기반 의사결정의 중요성 인식
  • Lead optimization 단계에서의 ADME·selectivity 평가 흐름 이해
  • 신약 개발 전 과정에서 정확한 정보와 체계적인 의사결정 기준이 필수적임을 인식

🗓️ 2026.04.03 (금) | Day 5

1. Industry Seminar : Curi Bio

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 11:30 - 12:30
• Key topics
  • 인간 iPSC 기반 3D 조직 모델을 활용한 preclinical drug discovery 플랫폼
  • Cardiac disease model 및 Neuromuscular junction(NMJ) 모델
  • 동물실험 대체 흐름과 FDA 규제 변화
• Learning & Practice
  • Curi Bio는 "Human tissue model + 측정 hardware + AI 분석 software"를 통합한 End-to-end preclinical platform 기업
    → 동물실험과 임상 사이의 translation gap 해결을 목표로 함
  • 플랫폼 구성
    : Human tissue models: Cardiac / Skeletal muscle / NMJ
    : Hardware) 조직 수축력·광자극·전기·칼슘 신호 측정
    : Software: ML 기반 분석 플랫폼
    → “Curi Engine”이라는 통합 preclinical 시스템 개념이 적용됨
  • Cardiac disease modeling
    : iPSC 기반 3D engineered heart tissue(EHT)
    : Hypertrophic cardiomyopathy(HCM) 모델에서 질환 phenotype 및 약물 반응 재현 가능함을 학습
    : mini human heart 수준의 기능(pressure, ejection fraction 등) 측정 가능
  • Neuromuscular Junction (NMJ) 모델
    : neuron + muscle co-culture 기반 3D 모델
    : optogenetics 기반 기능 평가 및 muscle contraction force 측정 가능
  • Regulatory 변화 및 FDA 관련 내용
    : FDA 규제 변화로 동물실험 의무가 완화되는 시대적 흐름을 알게 됨
    : NMJ 모델을 FDA 승인용 potency assay로 활용 추진 중임을 이해
• Outcome & Insights
  • 인간 조직 기반 모델이 향후 preclinical 표준 플랫폼으로 발전할 가능성 인식
  • 동물실험 중심 drug discovery에서 human-relevant data 중심으로의 패러다임 변화 이해
  • 연구용 모델이 규제 승인 및 품질관리 단계까지 확장될 수 있음을 학습

🗓️ 2026.04.07 (화) | Day 6

1. Cell Therapy, Immunology & PK Interpretation

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 14:00 - 15:00
• Key topics
  • CAR-T 치료제 개념 및 제조 과정
  • Cellular kinetics와 기존 약동학의 차이
  • 항암제 PK 해석과 실험 데이터 해석
• Learning & Practice
  • CAR-T 치료제 개념 학습
    : 환자의 T cell을 이용하여 암세포를 공격하도록 재설계하는 세포치료제임을 이해
    : 기존 약물과 달리 체내에서 증식·지속·소멸하는 특성을 가지며 이를 설명하기 위해 Cellular kinetics 개념이 필요함을 학습
  • CAR-T 제조 과정 이해
    : 환자 혈액에서 T cell 채취 → 유전자 조작을 통해 CAR 발현 → ex vivo 증식 → 환자에게 재주입
    : IL-2를 이용한 T cell 증식 과정 학습
    : 살아있는 세포 치료제이므로 기존 PK와 다른 평가 접근 필요성 이해
    : Ticaros에서 CAR-T 치료제 개발 진행 및 1상 임상시험(약 10명 대상) 통과 사례 학습
  • T cell 면역학 기초
    : T cell의 면역 반응에서의 역할 이해
    : CD4 T cell: helper T cell → 면역 반응 조절
    : CD8 T cell: cytotoxic T cell → 감염세포 및 종양세포 직접 제거
  • AML 항암제 PK 해석
    : AML 치료 항암제는 전통적 약동학 모델을 따름을 이해
    : 실험 데이터 해석 시 아주 작은 positive 값은 실험 오류로 간주하여 negative로 해석하기도 함을 학습
    : 데이터 해석 과정에서 실험적 변동성과 오류 가능성을 고려해야 함을 이해
• Outcome & Insights
  • 세포치료제는 기존 약물과 다른 새로운 PK/PD 개념(Cellular kinetics)이 필요함을 이해
  • 면역학 기초 개념(T cell, CD4, CD8)을 임상 치료와 연결하여 이해
  • 항암제 데이터 해석 시 실험 오류 가능성을 고려해야 함을 인식

2. Critical Thinking Exercise : PF1801 (Froniglutide)

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 15:00 - 16:00
• Key topics
  • 비임상 자료 기반 임상 용량 예측 보고서 비판적 검토
  • 적응증 확장 및 임상 설계 관련 의문점 도출
• Learning & Practice
  • 보고서 검토 후 다양한 관점에서 제기된 핵심 질문 정리
    : GLP-1 analogue가 당뇨·비만 외에 IIM 적응증으로 작용할 수 있는 기전에 대한 의문 → 해당 약물이 근위축 억제에 기여할 수 있음을
    발견!!!
    : 약물 단독 투여 시 완전 관해율 판단 기준 존재 여부 → 완전 관해의 기준은 0% (보고서에 작성된 완전 관해 60%는 10개 중 6개에서
    완전 관해를 보였다는 뜻!!!
    : 비임상(주 3회 투여) vs 임상 2상(주 1회 투여) 간 투여 전략 차이를 학습
• Outcome & Insights
  • 임상 개발에서 적응증 확장 시 기전적 근거의 중요성을 인식
  • 용량·투여 전략·기존 데이터 활용 등 임상시험 설계의 복합적 의사결정 과정을 이해
  • 다양한 관점의 질문을 통해 임상 보고서를 다각도로 평가하는 사고 능력 강화

🗓️ 2026.04.08 (수) | Day 7

1. Industry & Translational Research Overview

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 09:00 - 12:00
• Key topics
  • AIMS Bioscience 소개 및 수행 프로젝트
  • 국내 신약개발 환경의 한계
  • TDM 기반 임상 의사결정 도구 실습
  • Markdown 및 개발 환경 기초
• Learning & Practice
  • AIMS Bioscience의 역할과 수행 업무 소개
    : 신약 개발 과정에서의 PK/PD 분석 및 임상 전략 관련 프로젝트 수행
    : 최근 검토했던 임상 용량 예측 보고서가 실제 수행 프로젝트의 일부임을 이해
    : 한국 신약개발 환경의 한계 학습) 연구 인력 부족, 국가 연구개발 투자 규모의 제한
  • TDMFriend 실습
    : 환자의 신기능, 약물 투여 횟수·간격·용량, 채혈 시점 및 약물 농도 입력
    : 입력 데이터를 기반으로 Therapeutic Drug Monitoring 결과/PK 파라미터/항등상태(steady state) 도달 여부를 자동 분석하는 과정
    체험
    : 실제 데이터 입력 후 output 및 자동 생성 보고서 확인
  • 추가 학습
    : Markdown 형식과 Word 문서의 차이 학습
    : Markdown의 장점(특히 AI에 입력할 때의 이점) 이해
    : 개발 환경 경험 확장을 위해 다양한 코딩 언어 및 권한 설정(bypass permission 등) 기초 개념 접함
• Outcome & Insights
  • 임상 약리 및 PK/PD 분석이 실제 산업 프로젝트와 직접 연결됨을 이해
  • 국내 신약개발 환경의 현실적 제약을 인식하며 산업적 관점 확장
  • TDM 기반 의사결정 도구의 실제 활용 가능성을 체험

🗓️ 2026.04.09 (목) | Day 8

1. Clinical Pharmacology Pre-meeting Observation

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 11:00 - 12:00
• Key topics
  • PPI vs P-CAB 기전 및 임상적 차이
  • 임상시험 설계 및 운영 실제 회의 참관
  • 채혈 및 약물 농도 측정 시 전처리 변수(용혈) 고려
• Learning & Practice
  • PPI vs P-CAB 차이 학습 (소화기내과 지식 연계)
    : PPI (Proton Pump Inhibitor) → Prodrug 형태로 위산 환경에서 활성화된 뒤 H⁺/K⁺-ATPase에 비가역적 결합 / 효과 발현이 비교적
    느리고 식전 복용 필요 / 개인별 CYP 대사 차이 영향 큼
    : P-CAB (Potassium-Competitive Acid Blocker) → Proton pump에 가역적·경쟁적 결합 / 빠른 작용 발현 / 식사 영향이 적음 / 야간
    산 분비 억제 효과 우수
  • 실제 임상시험 사전회의 참관 (테고프라잔헤미염화아연 vs 히스티딘아연이수화물 비교 임상시험 논의 참관)
    : 시험약의 아연 대사 안전성 평가 필요성 학습
    : 시험약의 아연 함량이 더 적음에도 불구하고 식약처 요구에 따라 안전성 검증 임상시험이 수행됨을 이해함
    : 실제 임상시험 준비 과정에서 고려되는 다양한 요소를 체계적으로 학습함
    → 강의에서 개념적으로 배우던 임상시험이 실제 현장에서 다학제적 의사결정 과정을 통해 구체화되는 모습을 직접 관찰함
    → 약리학 강의에서는 접하기 어려웠던 임상시험 운영의 실제 흐름을 경험하였으며, 내과 전공을 희망하는 학생으로서 매우 의미 있는
    활동이었음
  • 채혈 및 용혈(Hemolysis) 관련 고찰
    : 채혈 과정에서 용혈 발생 시 적혈구 내 아연이 혈장으로 유출
    → 이로 인해 혈중 아연 농도가 거짓 상승(false elevation) 할 수 있음
    → 미량 원소 분석에서는 검체 채취 및 처리 과정 자체가 결과에 큰 영향을 미침
    → 정확한 약물 및 미량원소 농도 측정을 위해 채혈 과정 표준화와 전처리 관리의 중요성을 인식함
• Outcome & Insights
  • 위산 억제제 치료 전략의 변화(PPI → P-CAB) 이해
  • 실제 임상시험이 규제·윤리·통계·운영 요소를 종합적으로 반영하여 설계됨을 체감
  • 검체 처리 과정까지 포함한 실무적 임상약리 관점 확장

2. Seminar : “데이터는 거짓말하지 않는다”

• Professor: 한승훈 교수님
• Time: 14:00 - 17:00
• Key topics
  • 약물 흡수와 PK 데이터 해석
• Learning & Practice
  • 약물 흡수의 기본 결정 인자
    : 약물의 흡수는 단일 요소가 아닌 용해도, 막 투과도, 제형, 위장관 환경, 위 배출 속도 등 다양한 요인의 상호작용으로 결정됨을 학습함
  • 흡수의 선형성과 용량 비례성
    : 용량 증가가 항상 노출 증가로 선형적으로 이어지지 않음
    : 포화 흡수, 수송체 포화, first-pass metabolism 등으로 인해 비선형 약동학이 나타날 수 있음을 이해함
  • 다양한 흡수 패턴
    : 복잡한 흡수 양상이 농도-시간 곡선 형태에 직접 반영됨
    : Multiple peak, delayed absorption 등 실제 임상 데이터 해석의 중요성 인식
  • PK 데이터로 투여 경로 추정 가능성
    : 농도-시간 곡선을 통해 투여 경로 및 제형 특성에 대한 단서 추론 가능함을 학습
• Outcome & Insights
  • PK 데이터 해석 시 흡수 단계의 복잡성 고려 필요성 이해
  • 단순 수치 해석을 넘어 데이터 해석의 한계와 비판적 사고의 중요성을 학습함

🗓️ 2026.04.10 (금) | Day 9

1. AI-assisted Web App Development Practice

• Professor: 최수인 교수님
• Time: 11:00 - 12:00
• Key topics
  • AI 코딩 도구 활용 개발 workflow 체험
  • ASCVD risk score 웹 계산기 개발 실습
• Learning & Practice
  • 기존에 구상했던 앱 주제를 수정하여 ASCVD risk score를 계산하는 웹 브라우저 기반 계산기 개발을 진행함
    : GPT를 활용해 앱 개발용 프롬프트(prompt) 작성
    : 생성된 프롬프트를 Gemini-CLI에 입력하여 코드 자동 생성 과정을 직접 경험함
    : "프롬프트 → 코드 생성 → 실행 → 수정"의 반복 과정을 통해 AI-assisted development workflow 이해
    → 개발 결과가 기대만큼 완성도 높지 않았으나, 교수님께서 동일한 주제를 직접 구현해 주시며 AI 도구 활용 시 프롬프트 설계와 반복
    개선의 중요성을 체감함.
• Outcome & Insights
  • AI 코딩 도구를 활용한 프롬프트 기반 개발 흐름 이해
  • 개발 경험이 부족해도 AI를 통해 프로토타입 제작 가능함을 체감
  • 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트 개선과 반복 수정이 핵심임을 학습

2. Pharmacology Department Presentation

• Professor: 한성필 교수님
• Time: 13:00 - 15:00
• Key topics
  • Randomization & Blinding in clinical trials
  • Pharmacogenetics & CYP450
• Learning & Practice
  • Randomization & Blinding
    : Randomization의 목적) 선택 편향(selection bias) 최소화
    : Randomization의 주요 방법) Simple randomization / Block randomization / Stratified randomization
    : Blinding의 역할) Performance bias 및 detection bias 감소
    : Single / Double / Triple blinding 개념 정리
  • Pharmacogenetics & CYP450
    : 유전적 변이가 약물 반응에 미치는 영향 학습
    : CYP450 효소의 개인 간 활성 차이) Poor / Intermediate / Extensive / Ultra-rapid metabolizer 개념
    : 대표적 임상 사례를 통해 개인맞춤 약물치료(precision medicine)의 중요성 이해
• Outcome & Insights
  • 임상시험의 신뢰성을 확보하기 위한 Randomization·Blinding 중요성 재확인
  • Pharmacogenetics가 향후 약물치료의 핵심 요소임을 이해

[shanmdphd]

Beautiful.