藥物動力學（Pharmacokinetics, PK）以數學模型描述藥物在生物體內的時間-濃度變化，核心框架由 Torsten Teorell（1937）建立的房室模型（compartmental model）奠基。現代 PK 已整合族群藥動學（population PK）、生理基礎藥動學（PBPK）和模型引導藥物開發（MIDD）等方法。
吸收動力學
口服藥物的吸收可用一級動力學描述：dA/dt = -ka × A（A 為腸道藥量，ka 為吸收速率常數）。生體可用率 F = (AUCoral / AUCiv) × (Doseiv / Doseoral)。首過效應由三個連續屏障構成：腸道壁代謝（腸上皮 CYP3A4 和 UGT）、腸道外排（P-gp）和肝臟提取。F = fg × fh，其中 fg 為腸道可用率，fh = 1 - Eh（Eh 為肝臟提取率）。高肝臟提取率藥物（如 morphine, Eh ≈ 0.7）口服 F 極低。
Amidon et al.（1995）提出的生物藥劑分類系統（BCS）依溶解度和膜通透性將藥物分四類，直接影響 FDA 的生體相等性豁免政策（BCS Class I 藥物可免除體內 BE 試驗）。
分布
分布體積 Vd = Dose / C0（單房室 IV bolus）。Vd 的生理意義：Vd = Vp + VT × (fu/fuT)，其中 Vp 為血漿體積、VT 為組織體積、fu 和 fuT 分別為血漿和組織游離分率。Digoxin 的 Vd ≈ 500L（遠大於體液總量），反映其大量與組織蛋白結合。臨床上，游離藥物濃度（非總濃度）才是驅動藥效和毒性的關鍵——Benet & Hoener（2002）的綜述指出，在穩態時改變蛋白結合率通常不影響游離藥物的穩態濃度（因為 CL 和 Vd 會同步改變）。
代謝
CYP450 超家族約 57 個功能基因，其中 CYP1A2、2C9、2C19、2D6、3A4 五個亞型負責約 90% 臨床藥物代謝（Zanger & Schwab, 2013）。CYP2D6 呈高度遺傳多型性——約 5-10% 白人為 poor metabolizers（PM），codeine 在 PM 中無法轉化為 morphine 而失效；反之，ultra-rapid metabolizers（UM）可能因過量產生 morphine 而中毒（Koren et al., 2006 報導哺乳期 UM 母親致新生兒死亡案例）。
Phase II 代謝中，UGT（UDP-glucuronosyltransferase）家族的臨床重要性日增。Gilbert 症候群（UGT1A1*28 多型性）患者對 irinotecan 的毒性風險增加，FDA 已建議進行基因檢測。
非線性藥動學
當代謝酶或轉運蛋白飽和時，PK 偏離一級動力學。Phenytoin 是經典案例——其代謝遵循 Michaelis-Menten 動力學：v = Vmax × C / (Km + C)。在治療濃度附近即接近 Vmax，微小劑量增加可導致血漿濃度不成比例上升，治療窗極窄。
族群藥動學（PopPK）與 PBPK
Sheiner & Beal（1980）開發的 NONMEM 軟體奠定了 PopPK 的方法學基礎，以混合效應模型量化個體間變異（IIV）和殘差變異。目前 FDA 和 EMA 均要求新藥申請包含 PopPK 分析。PBPK 模型（如 Simcyp、GastroPlus）整合系統生理參數和藥物特性參數，可先驗預測特殊族群（兒童、肝腎功能不全、基因多型性）的 PK——Huang et al.（2009）的 FDA 指引確立了 PBPK 在藥物交互作用研究中的監管應用。
轉運蛋白對 PK 的影響
膜轉運蛋白（如 P-gp、OATP1B1、OAT、OCT）對藥物的吸收、分布和排泄有關鍵影響。OATP1B1 的基因多型性（SLCO1B1*5, rs4149056）影響 statin 的肝臟攝取——SEARCH Collaborative Group（2008）發現此變異與 simvastatin 肌病風險顯著相關。FDA 和 EMA 的 DDI 指引現已要求評估主要轉運蛋白的交互作用。