PK와 PD란 무엇인가? 신약이 몸속에서 움직이고 작용하는 원리

앞 글에서는 신약 후보물질이 IND 단계를 거쳐 실제 사람에게 처음 투여되는 First-in-Human(FIH) 임상시험을 살펴봤습니다.

FIH에서는 안전성만 확인하는 것이 아닙니다.

시험약을 투여한 뒤 혈액을 여러 차례 채취하고, 약물의 농도를 측정하고, 바이오마커의 변화를 관찰합니다. 용량을 높이면서 같은 작업을 반복하기도 합니다.

처음 임상시험 자료를 접하면 이런 과정이 복잡해 보일 수 있습니다.

하지만 결국 연구자가 확인하려는 핵심 질문 가운데 두 가지는 비교적 명확합니다.

이 약은 사람의 몸속에서 어떻게 움직이는가?

그리고

몸속에 들어간 약이 실제로 어떤 작용을 하는가?

첫 번째 질문이 **PK(Pharmacokinetics)**이고 두 번째 질문이 **PD(Pharmacodynamics)**입니다.

PK와 PD를 이해하면 임상시험 결과에서 자주 등장하는 Cmax, Tmax, AUC, Half-life, Exposure, Biomarker 같은 용어들이 서로 연결되기 시작합니다.

PK란 무엇인가

PK는 Pharmacokinetics, 우리말로는 약동학이라고 합니다.

쉽게 설명하면 약물을 투여한 뒤 시간에 따라 체내 약물 농도가 어떻게 변하는지를 연구하는 분야입니다.

흔히 다음과 같이 표현합니다.

PK = 몸이 약물에 무엇을 하는가

약을 먹었다고 생각해 보겠습니다.

약물은 몸에 들어온 뒤 흡수되고 여러 조직으로 분포하며 대사를 거쳐 최종적으로 배설됩니다.

이를 흔히

Absorption — 흡수

Distribution — 분포

Metabolism — 대사

Excretion — 배설

의 앞글자를 따서 ADME라고 부릅니다.

신약개발에서는 이 과정을 이해하는 것이 매우 중요합니다.

시험관에서 특정 암세포를 강하게 억제하는 후보물질을 발견했다고 해도 사람의 몸속에서 충분한 농도에 도달하지 못한다면 기대했던 치료효과를 얻기 어려울 수 있기 때문입니다.

약을 먹은 뒤 혈중농도는 어떻게 변할까

경구용 신약을 한 번 복용했다고 가정해 보겠습니다.

복용 직후 혈액 속 약물농도는 매우 낮습니다.

약물이 흡수되면서 농도가 올라갑니다.

어느 순간 가장 높은 농도에 도달합니다.

이후 약물이 분포·대사·배설되면서 농도가 다시 감소합니다.

이 변화를 그래프로 그리면

가로축은 시간

세로축은 혈중 약물농도

인 농도-시간 곡선을 만들 수 있습니다.

이 그래프에서 신약개발에 매우 중요한 여러 PK 지표가 나옵니다.

대표적인 것이 Cmax, Tmax, AUC, Half-life입니다. FDA의 관련 자료에서도 Cmax는 최대 혈장농도, Tmax는 최대농도에 도달하는 시간, AUC는 농도-시간 곡선 아래 면적으로 정의됩니다. U.S. Food and Drug Administration

Cmax란 무엇인가

Cmax는 Maximum Plasma Concentration, 즉 약물을 투여한 뒤 관찰되는 최대 혈중농도입니다.

예를 들어 100mg을 복용했을 때 혈중농도가 올라가다가 최고 200ng/mL에 도달했다고 가정하면 그 값이 Cmax입니다.

Cmax가 중요한 이유는 약물의 노출 특성과 안전성을 이해하는 데 도움을 주기 때문입니다.

어떤 약물에서는 너무 높은 최고농도가 특정 부작용과 관련될 수도 있습니다.

반대로 필요한 약리작용을 얻으려면 어느 정도 이상의 농도가 필요할 수도 있습니다.

다만

Cmax가 높을수록 약효가 좋다

라고 단순하게 해석해서는 안 됩니다.

치료효과와 독성은 약물마다 서로 다른 노출-반응 관계를 가질 수 있기 때문입니다.

Tmax란 무엇인가

Tmax는 Time to Maximum Concentration, 즉 Cmax에 도달하는 시간입니다.

예를 들어 약을 복용한 뒤

1시간 후 최고농도에 도달했다면

Tmax = 1시간

입니다.

Tmax를 보면 약물이 얼마나 빠르게 흡수되는지를 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

하지만 역시 Tmax 하나만 보고 약효를 판단해서는 안 됩니다.

같은 성분이라도 제형, 투여경로, 음식 등의 영향을 받아 약물의 흡수 특성이 달라질 수 있습니다. FDA도 2026년 5월 최종화한 식이영향 가이드라인에서 음식이 경구 의약품의 임상약리 특성에 영향을 줄 수 있기 때문에 개발 과정에서 이를 평가하도록 설명하고 있습니다. U.S. Food and Drug Administration

AUC란 무엇인가

PK에서 특히 중요한 지표가 **AUC(Area Under the Curve)**입니다.

말 그대로

혈중농도-시간 곡선 아래의 면적

입니다.

처음 보면 단순한 수학 개념처럼 보이지만 신약개발에서는 매우 중요한 의미를 갖습니다.

AUC는 일정 기간 동안 우리 몸이 약물에 전체적으로 얼마나 노출되었는지를 나타내는 대표적인 지표입니다.

예를 들어 두 가지 용량을 투여했다고 생각해 보겠습니다.

50mg 투여 시 AUC가 500,

100mg 투여 시 AUC가 1,000

이라면 용량을 두 배로 높였을 때 전체 노출량도 대략 두 배가 된 것입니다.

하지만 모든 약물이 이렇게 비례해서 증가하는 것은 아닙니다.

100mg에서 AUC가 1,000이었는데 200mg에서 3,000으로 증가할 수도 있습니다.

이런 경우에는 약물의 흡수·대사·제거 과정에서 비선형성이 있는지 등을 추가로 살펴볼 수 있습니다.

FDA와 ICH 자료에서도 Cmax와 AUC는 약물 노출을 평가하는 핵심 PK 지표로 사용됩니다. U.S. Food and Drug Administration

Half-life는 무엇인가

Half-life는 반감기입니다.

간단히 말하면 체내 약물농도가 일정한 제거과정에서 절반 수준으로 감소하는 데 걸리는 시간을 나타내는 지표입니다.

반감기는 투여간격을 설계하고 약물이 체내에 얼마나 오래 남아 있는지 이해하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

예를 들어 반감기가 매우 짧은 약물은 필요한 노출을 유지하기 위해 자주 투여해야 할 가능성이 있습니다.

반대로 반감기가 길다면 더 긴 투여간격을 사용할 가능성이 있습니다.

하지만

반감기 24시간 = 무조건 하루 한 번 복용

처럼 기계적으로 연결해서는 안 됩니다.

실제 투여간격은 치료농도 범위, PK·PD 관계, 안전성, 제형과 약물의 특성 등을 함께 고려해 결정합니다.

Clearance는 왜 중요할까

조금 더 깊게 들어가면 Clearance, 청소율 또는 제거능이라는 개념도 등장합니다.

쉽게 설명하면 일정 시간 동안 약물이 체내에서 얼마나 효율적으로 제거되는지를 나타내는 개념입니다.

간에서 대사되거나 신장을 통해 배설되는 과정 등이 약물 제거에 영향을 줄 수 있습니다.

이것이 중요한 이유는 사람마다 약물 제거능이 다를 수 있기 때문입니다.

예를 들어 간기능이나 신장기능이 저하된 환자에서는 특정 약물의 제거가 느려질 수 있습니다.

그러면 같은 용량을 투여해도 체내 노출량이 증가할 가능성이 있습니다.

실제로 FDA는 2026년 9월 간기능 저하 환자에서 PK 변화를 평가하고 그 결과를 용량과 처방정보에 어떻게 반영할 것인지에 대한 새 초안 가이드라인을 발표했습니다. 아직 최종 지침은 아니지만, 장기기능에 따른 PK 차이가 실제 용량결정에서 얼마나 중요한지를 보여주는 사례입니다. U.S. Food and Drug Administration

PK가 좋다는 것은 무슨 뜻일까

바이오기업의 발표자료를 보다 보면

“우수한 PK profile을 확인했다.”

라는 표현이 등장할 수 있습니다.

하지만 투자자가 이 표현만 보고

“PK가 좋으니 신약도 성공하겠구나.”

라고 판단하면 위험합니다.

좋은 PK가 무엇인지는 약물의 목적에 따라 달라질 수 있습니다.

원하는 조직에 충분히 노출되는가?

필요한 시간 동안 농도가 유지되는가?

용량 증가에 따른 노출이 예측 가능한가?

반복투여했을 때 지나치게 축적되지는 않는가?

환자 사이의 변동성이 지나치게 크지는 않은가?

등을 함께 봐야 합니다.

결국 PK는 약효 그 자체라기보다 약물이 약효를 나타낼 수 있는 조건을 이해하는 중요한 정보라고 보는 편이 정확합니다.

그렇다면 PD란 무엇인가

PD는 Pharmacodynamics, 우리말로 약력학이라고 합니다.

흔히 다음과 같이 설명합니다.

PD = 약물이 몸에 무엇을 하는가

PK가 약물농도의 변화를 추적한다면 PD에서는 그 약물노출에 따라 어떤 생물학적 반응이 나타나는지를 살펴봅니다.

예를 들어 특정 단백질의 활성을 억제하는 항암제를 개발한다고 생각해 보겠습니다.

약을 투여했습니다.

혈액에서 약물농도가 충분히 올라갔습니다.

여기까지는 PK입니다.

그런데 정말 중요한 질문이 하나 남아 있습니다.

그 농도에서 우리가 노렸던 단백질이나 신호전달 경로가 실제로 억제됐는가?

이것이 PD와 연결됩니다.

PD에서는 무엇을 측정할까

PD 지표는 약물마다 다릅니다.

예를 들어 혈압을 낮추는 약물이라면 혈압 변화가 중요한 반응 정보가 될 수 있습니다.

혈당을 조절하는 약물이라면 혈당과 관련된 지표를 볼 수 있습니다.

표적항암제라면 특정 신호전달 단백질의 활성이나 종양 관련 바이오마커 변화를 볼 수 있습니다.

면역치료제라면 면역세포나 사이토카인 등의 변화가 연구 대상이 될 수도 있습니다.

따라서 PD는 하나의 고정된 검사값이 아닙니다.

후보물질의 작용기전과 질환에 따라 적절한 지표를 선택합니다.

FDA 역시 임상약리에서 PK와 노출-반응 분석을 약효와 독성, 바이오마커 및 임상효과를 연결하는 데 활용하고 있습니다. U.S. Food and Drug Administration

PK와 PD를 왜 같이 봐야 할까

이제 중요한 부분입니다.

가상의 신약 Moon-101을 개발한다고 생각해 보겠습니다.

100mg을 투여했습니다.

혈중농도를 측정해보니 충분한 약물노출이 확인됐습니다.

그런데 목표했던 바이오마커에는 거의 변화가 없습니다.

이 경우 여러 가능성을 생각해 볼 수 있습니다.

혈액에는 약물이 있지만 목표 조직에 충분히 도달하지 못했을 수 있습니다.

사람에서 표적에 대한 작용이 예상보다 약할 수도 있습니다.

필요한 노출 수준이 더 높을 수도 있습니다.

처음 세운 작용기전 가설 자체를 다시 검토해야 할 수도 있습니다.

반대로 용량을 높이면서

Exposure 증가

↓

Target engagement 증가

↓

PD 변화 증가

가 함께 나타난다면 개발자는 후보물질이 사람에서도 예상한 방향으로 작용하고 있다는 근거를 조금씩 쌓을 수 있습니다.

이것이 PK와 PD를 따로 떼어 볼 수 없는 이유입니다.

Dose와 Exposure는 같은 말이 아니다

여기서 반드시 구분해야 하는 개념이 있습니다.

Dose는 투여한 양이고 Exposure는 실제 몸이 경험한 약물노출입니다.

100mg을 먹었다고 해서 모든 사람의 혈액에 똑같은 약물농도가 만들어지는 것은 아닙니다.

흡수율이 다를 수 있습니다.

대사능력이 다를 수 있습니다.

체중이나 장기기능이 다를 수 있습니다.

다른 약을 함께 복용하고 있을 수도 있습니다.

음식의 영향을 받을 수도 있습니다.

그래서

Dose → Exposure → Response

라는 구조로 생각하면 이해하기 쉽습니다.

투여용량이 약물노출을 만들고,

그 노출이 약효와 독성 같은 반응으로 연결됩니다.

FDA의 Exposure-Response 가이드라인 역시 노출과 반응의 관계를 신약개발 전 과정에서 활용할 수 있다고 설명합니다. U.S. Food and Drug Administration

용량을 두 배로 하면 약효도 두 배가 될까

반드시 그렇지 않습니다.

가상의 약물이 있다고 생각해 보겠습니다.

50mg에서는 표적 억제가 40%였습니다.

100mg에서는 80%였습니다.

그런데 200mg으로 올렸더니 85%였습니다.

용량을 두 배로 높였지만 표적 억제는 거의 증가하지 않았습니다.

반면 부작용은 크게 증가했다고 가정해 보겠습니다.

이 경우 무조건 높은 용량을 사용하는 것이 좋은 선택일까요?

그렇지 않을 수 있습니다.

100mg 부근에서 이미 충분한 약리효과가 나타나고 그 이후에는 추가적인 이득보다 독성이 더 커질 가능성이 있기 때문입니다.

이런 Exposure-Response 관계를 이해하는 것이 적절한 용량을 찾는 데 중요합니다.

PD가 확인됐다고 임상효능이 입증된 것은 아니다

이 부분도 매우 중요합니다.

어떤 신약이 목표 단백질을 90% 억제했다고 가정하겠습니다.

강력한 PD 효과입니다.

그러면 환자의 질병도 반드시 좋아질까요?

그렇다고 단정할 수 없습니다.

표적을 억제하는 것과 실제 환자의 임상적 상태가 개선되는 것은 다른 단계의 문제입니다.

질병에는 여러 생물학적 경로가 관여할 수 있습니다.

종양이 다른 신호경로를 이용해 살아남을 수도 있습니다.

표적 억제가 질병을 변화시키기에 충분하지 않을 수도 있습니다.

따라서

PK 성공

↓

PD 성공

↓

임상적 효능 성공

이 자동으로 이어지는 것은 아닙니다.

다만 PK와 PD 데이터는 왜 약효가 나타났는지 또는 왜 나타나지 않았는지를 해석하는 데 매우 중요한 단서가 될 수 있습니다.

바이오마커는 어디에서 등장할까

PD를 이해하면 자연스럽게 Biomarker, 바이오마커라는 개념으로 연결됩니다.

바이오마커는 생물학적 상태나 과정 등을 객관적으로 측정하는 지표입니다.

신약개발에서는 후보물질이 실제 표적이나 생물학적 경로에 영향을 주고 있는지를 확인하기 위해 바이오마커를 활용할 수 있습니다.

예를 들어

약물 투여 전 바이오마커 수치

↓

약물 투여

↓

혈중 약물농도 상승

↓

바이오마커 변화

라는 관계가 반복적으로 관찰된다면 후보물질의 작용을 이해하는 데 도움이 됩니다.

다만 바이오마커가 변했다고 해서 반드시 환자의 생존기간이나 증상이 개선되는 것은 아닙니다.

PD biomarker와 임상적 유효성 endpoint를 동일한 것으로 생각하면 안 됩니다.

이 구분은 나중에 임상 2상과 3상 결과를 읽을 때 매우 중요해집니다.

같은 용량인데 사람마다 PK가 다른 이유

임상시험 결과를 보면 같은 용량을 투여했는데 환자마다 혈중농도가 상당히 다른 경우가 있습니다.

이를 PK variability, 약동학적 변동성과 관련해 볼 수 있습니다.

원인은 다양합니다.

체중,

연령,

유전적 차이,

간기능,

신장기능,

음식,

병용약물,

약물대사효소

등이 영향을 줄 수 있습니다.

그래서 후기 개발단계에서는 특정 환자군에서 용량을 조절해야 하는지 연구하기도 합니다.

FDA가 임상약리 검토에서 환자 특성, PK, PD와 노출-반응 관계를 함께 분석하는 이유도 여기에 있습니다. U.S. Food and Drug Administration

반복투여하면 왜 PK가 달라질 수 있을까

앞의 FIH 글에서 **MAD(Multiple Ascending Dose)**를 살펴봤습니다.

약물을 반복투여하면 한 번 투여했을 때와 다른 현상이 나타날 수 있습니다.

다음 투여 전에 이전 약물이 완전히 제거되지 않았다면 체내에 약물이 축적될 수 있습니다.

반복투여하면서 일정한 범위의 농도 변화가 형성될 수도 있습니다.

그래서 개발자는

단회투여 PK,

반복투여 PK,

축적 정도,

시간에 따른 노출 변화

등을 확인합니다.

실제 환자는 약을 한 번만 사용하는 것이 아니라 장기간 복용하는 경우가 많기 때문에 반복투여 상황에서의 PK는 임상적으로 매우 중요합니다.

음식 때문에 PK가 달라질 수도 있다

경구용 약물이라면 또 하나 확인해야 할 것이 있습니다.

음식입니다.

공복에 복용했을 때와 식후에 복용했을 때 약물노출이 달라질 수 있습니다.

그래서 어떤 약은

식사와 관계없이 복용

이라고 되어 있고,

어떤 약은

공복 복용

또는

음식과 함께 복용

하도록 안내됩니다.

FDA는 2026년 5월 최종 가이드라인에서 경구용 의약품 개발 과정에서 음식이 약물의 PK와 임상적 특성에 미치는 영향을 평가하는 방법을 제시하고 있습니다. U.S. Food and Drug Administration

따라서 우리가 약 봉투에서 보는 간단한 복용방법 뒤에도 실제로는 임상약리 연구가 존재합니다.

바이오기업의 임상 발표에서 PK·PD를 어떻게 읽을까

바이오 투자자가 초기 임상결과를 볼 때는 단순히

“PK 양호”

“PD 확인”

이라는 회사의 표현만 읽고 끝내지 않는 것이 좋습니다.

가능하다면 몇 가지를 더 확인해볼 수 있습니다.

첫째, 용량을 높였을 때 Exposure가 어떻게 변했는가?

둘째, AUC와 Cmax가 용량과 어느 정도 일관된 관계를 보였는가?

셋째, 반감기는 실제 투여주기와 어떤 관계가 있는가?

넷째, 약물노출 증가가 PD 변화와 연결됐는가?

다섯째, PD 변화가 일정 수준에서 포화되는가?

여섯째, 높은 노출에서 독성이 증가하는가?

일곱째, 환자 간 PK 변동성이 어느 정도인가?

이런 질문을 하면 단순히

“좋은 데이터가 나왔다.”

라는 표현보다 한 단계 더 깊게 임상자료를 볼 수 있습니다.

PK·PD 데이터만으로 투자 결론을 내려서는 안 된다

반대로 지나친 해석도 경계해야 합니다.

초기 임상에서 아름다운 PK 그래프가 나왔다고 해서 신약 성공이 보장되는 것은 아닙니다.

좋은 PD 데이터가 나왔다고 해서 후기 임상에서 유효성이 입증되는 것도 아닙니다.

PK와 PD는 신약개발이라는 긴 과정의 중요한 퍼즐이지만 전체 퍼즐은 아닙니다.

안전성,

임상효능,

적절한 환자선정,

용량,

경쟁약,

제조,

규제,

후기 임상시험

등이 모두 남아 있습니다.

따라서 초기 PK·PD 데이터는

“사람에게서 이 약이 우리가 예상한 방식으로 움직이고 작용하고 있는가?”

를 판단하는 근거 가운데 하나로 보는 것이 적절합니다.

FIH에서 PK·PD를 거쳐 다음 단계로 넘어가는 과정

지금까지의 신약개발 흐름을 다시 연결해 보겠습니다.

비임상 연구

↓

IND

↓

First-in-Human

↓

Dose Escalation

↓

PK 측정

↓

Cmax · Tmax · AUC · Half-life

↓

Exposure 확인

↓

PD 및 바이오마커 확인

↓

Exposure-Response 분석

↓

안전성과 약리효과를 함께 평가

↓

다음 임상에서 사용할 용량과 투여방법 결정

이 흐름을 이해하면 FIH에서 왜 그렇게 많은 혈액을 채취하고 여러 용량을 시험하는지도 이해할 수 있습니다.

단순히

“부작용이 있는지 보는 시험”

이 아니기 때문입니다.

연구자는 약물이 사람의 몸에서 움직이는 방식과 그 노출이 생물학적 반응으로 이어지는 관계를 만들어가고 있습니다.

FDA의 임상약리·약리계량 분석에서도 이러한 PK와 노출-반응 정보는 용량과 투여방법 최적화, 환자선정, 유효성과 안전성 해석, 임상시험 설계 등에 활용됩니다. U.S. Food and Drug Administration

결국 다음 질문은 ‘얼마를 투여할 것인가’다

PK와 PD를 이해하고 나면 신약개발의 다음 질문은 자연스럽게 정해집니다.

후보물질이 사람에게서 흡수됩니다.

혈중농도도 확인했습니다.

목표한 생물학적 작용도 어느 정도 관찰했습니다.

그렇다면 이제 연구자는 결정해야 합니다.

어느 용량을 사용해야 가장 적절한 효과와 안전성의 균형을 얻을 수 있을까?

무조건 많이 투여한다고 좋은 것은 아닙니다.

너무 적으면 충분한 약물노출을 얻지 못할 수 있습니다.

너무 많으면 추가적인 약효 없이 독성만 증가할 수 있습니다.

그래서 다음 단계에서는 Dose-Response와 Exposure-Response를 이용해 적절한 용량을 찾는 문제가 중요해집니다.

다음 글에서는 이 질문을 이어가겠습니다.

「신약의 적정 용량은 어떻게 결정할까? Dose-Response와 용량 최적화의 원리」

여기에서는 FIH 글에서 등장했던 DLT·MTD·RP2D를 PK·PD와 다시 연결하고, 왜 현대 신약개발에서는 단순히 최대내약용량을 찾는 것보다 적절한 용량을 최적화하는 과정이 중요해졌는지를 살펴보겠습니다.

※ 이 글은 신약개발과 임상약리의 기본 개념을 이해하기 위한 일반적인 정보성 콘텐츠입니다. 실제 PK·PD 분석과 용량 결정 방법은 후보물질의 특성, 질환, 투여경로 및 임상시험 설계 등에 따라 달라질 수 있습니다.

참고자료

U.S. Food and Drug Administration(FDA), Exposure-Response Relationships — Study Design, Data Analysis, and Regulatory Applications

U.S. Food and Drug Administration(FDA), Bioavailability Studies Submitted in NDAs or INDs — General Considerations

U.S. Food and Drug Administration(FDA), Assessing the Effects of Food on Drugs in INDs and NDAs — Clinical Pharmacology Considerations

U.S. Food and Drug Administration(FDA), Division of Pharmacometrics

International Council for Harmonisation(ICH), S3A: Note for Guidance on Toxicokinetics