교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

-

참여자수

6

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정성훈 소속기관 연세대학교 약학대학 강의 명 (주제) 의약바이오 제제개발을 위한 AI기반 품질 최적화 및 모델링 활용 학습목표 바이오의약품 및 의약품 개발과정에서 우수한 품질 확보를 위해 기존의 설계기반 품질고도화 (QbD) 전략에 의한 설계공간 도출 및 시뮬레이션을 통한 최적화 과정을 사례중심으로 소개하고 실험계획법의 이해도 제고와 최근 인공지능을 기반으로 AI기반 제제 및 품질 최적화등 산업적으로 적용가능한 제품개발에 대한 내용을 소개함. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

2

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-04 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이남일 소속기관 KAIST 강의 명 (주제) 바이오파운드리를 이용한 천연/비천연 신약 후보 물질 스크리닝 및 생산 학습목표 본 강의에서는 자동화와 인공지능을 기반으로 한 바이오파운드리의 개념과 핵심 구성요소를 이해하고, 이를 활용하여 천연 및 비천연 신약 후보 물질을 대규모로 스크리닝하고 생산하는 전략을 학습한다. 또한 실제 사례를 통해 신약 후보 발굴 및 생산 최적화 과정에서의 바이오파운드리 활용 방안을 종합적으로 탐구한다. 분야 ■ AI ■ Bio ■ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

5

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-02 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 서 경 원 소속기관 서울대학교 약학교육연수원 강의 명 (주제) AI 등 첨단혁신기술 활용에 대한 규제동향 학습목표 최근 AI 등 첨단기술에 기반한 의료제품과 규제결정에 활용되는 첨단기술을 이해하고 규제동향을 학습한다 분야 ■ AI ■ Bio ■ Chem ■ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

4

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정진현 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) AI 기반의 제조품질관리 변화와 대응 학습목표   분야  AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

8

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

목차 (강의시간) 강의내용 실습여부 교수자 1 LLM이 어떻게 작동하는지 핵심 개념을 이해한다 LLM은 언어 패턴을 배우는 매우 거대한 통계 모델 GPT는 문장을 예측하는 데 특화된 구조 (Transformer 기반) 프롬프트, 토큰, 파라미터 같은 용어에 대한 기초 개념을 익힌다   X 본인 김요섭 2 잘 묻는 사람이 AI를 잘 쓴다: Prompt Engineering 입문 좋은 프롬프트의 3가지 조건 → 명확성, 역할 부여, 단계화 프롬프트 템플릿 소개 (Prompt chain, Role-based template)   X 본인 김요섭 3 GPT가 외부 지식을 활용하도록 만드는 RAG의 원리와 구성 이해 GPT의 한계: 훈련된 지식 외 질문은 “헛다리” 가능성 RAG 구조 이해 (간단한 그림 중심 설명) Query → Retriever → Context → GPT 적용 예시: → 논문 검색 & 요약 → 특정 약물에 대한 최신 정보 연결 실전 RAG 워크플로우 따라가기: PDF, Text, 데이터베이스 연결   X 본인 김요섭 4 “Agentic AI”란 무엇인가? 구성요소 통합: 프롬프트 → 외부 문서 검색(RAG) → 도구 실행(API) 구조설계: Agent 워크플로우 직접 그려보기 간단한 GPTs App publish 해서 연구원들과 공유하기   X 본인 김요섭 선수과목 없음 참고자료 없음 준비사항 없음

참여자수

10

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-26 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 안성훈 소속기관 강원대학교 약학대학 강의 명 (주제) 신약개발을 위한 ADME/PK 평가 연구 학습목표 - 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 등과 관련한 ADME/PK (생물약제학 및 약동학) 기초 지식을 학습한다. - 의약품 개발 등 다양한 분야에서 ADME/PK 응용 연구를 수행할 수 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

10

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김석호 소속기관 강원대학교 약학과 강의 명 (주제) 최근 신약개발의 경향 학습목표 본 강의를 통해 최근 신약개발에서 시도되고 있는 다양한 시도들을 의약화학 관점에서 강의하고 트렌드를 수강자가 파악할 수 있도록 한다. Macrocyclization, PAINS 등을 포함한 내용들이 포함되어 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

9

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김태형 소속기관 바이오넥서스 강의 명 (주제) 멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용     학습목표 멀티에이전트 시스템의 개념, 구조, 그리고 의사결정·협업 메커니즘을 이해한다. 제약·바이오 산업의 신약개발 전주기에서 MAS가 수행할 수 있는 역할과 적용 사례를 분석한다. 실제 산업 환경에서 멀티에이전트 기반 워크플로를 설계·구성하여 생산성 및 연구 효율을 향상시키는 방법을 익힌다. 분야 V AI V Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

16

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-31 ~ 2029-12-31

강좌소개

※ AI 신약개발 교재 학습을 위한 강의 모음입니다. (수료증 미발급) 교재개발자 류재용 소속기관·직위 숭실대학교 교수 교재명 (과목) 초보자를 위한 데이터·AI 기반 약물 표적 발굴 학습목표 신규 약물 타겟 발굴의 기초 개념을 익히고, 이를 바탕으로 초기단계 신약 개발에서 생물정보학 및 AI 기술이 어떻게 활용되는지 이해 교육대상 (초급자) 제약바이오 업계 종사자 및 AI 신약개발 분야에 입문하려는 연구자 AI 신약개발 분야 대학원생 AI 신약개발 분야에 관심이 있는 대학생    

참여자수

58

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-29 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김 병 석 소속기관 인천대학교 생명과학부 강의 명 (주제) 면역학 기초와 최신 면역치료제 개발 동향 학습목표 기초 면역학과 T 세포 매개 면역 질환에 대한 이해를 바탕으로 최신 면역치료제의 개발 동 향과 작용 원리를 학습한다. 분야 □ AI Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

42

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박계명 소속기관 울산과학기술원 강의 명 (주제) 차세대 면역치료제 개발을 위한 인실리코 면역계 모델링 학습목표 최근 많은 다양한 질환들(암, 감염병, 자가면역(염증)질환)에서 면역계를 직접 표적으로 하는 면역치료법이 주요 치료방법으로 대두되고 있다. 그러나 각 질환에 관여하는 면역계의 복잡계적 특징으로 인하여 주요 분자 및 세포 타겟 발굴과 각 환자에 대한 면역치료 반응에 대한 예측에 어려움이 있다. 본 강의에서는 본 강의자의 연구 분야인 시스템 면역학적 관점에서 면역계의 행동에 대한 예측적 이해를 위한 인실리코 면역계 모델링 전반을 다루고 이 시도가 어떻게 차세대 면역치료제 개발을 가속화할 수 있을지 고찰하고자 한다. 분야 AI Bio □ Chem Drug 단계 심화

참여자수

31

교수자/개설자

-

학습기간

2025-09-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 홍 무 선 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) AI-Driven Analysis and Modeling of Biopharmaceutical Manufacturing Processes 학습목표 바이오의약품 제조공정의 주요 단계와 공정 데이터의 구조 및 활용 목적을 이해한다. AI 기반 분석 및 모델링 기법의 실제 공정 적용 사례를 학습한다. 분야 AI Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

46

교수자/개설자

-

학습기간

2025-09-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김용호 소속기관 성균관대학교 강의 명 (주제) De Novo Design of Functional Proteins and Cryo-EM Application   학습목표 - 최종목표 : De Novo protein에 대한 기본적인 지식 습득과 Cryo-EM을 통한 구조분석 세부목표1) AI가 단백질 디자인에 가져다준 혁신과 디지인 기법에 대한 기본 지식 습득 세부목표2) 최근 선진화된 단백질 디자인 기법의 습득과 실습 세부목표3) CryoEM의 원리와 구동방식에 대해 학습 세부목표4) Case study 주제를 통한 단백질 디자인의 이해 분야 AI Bio □ Chem Drug 단계 기초

참여자수

34

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-28 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정우진 소속기관 충남대학교 시니어헬스융합연구소 강의 명 (주제) Development of physiologically-based pharmacokinetic model 학습목표 생리학 기반 약동학 모델을 둘러싼 이론을 이해하고, 실무에 직접 적용한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김다원 소속기관 (주)옵토레인 강의 명 (주제) 후성유전체 분석 기반 액체 생검을 활용한 신약 타겟 발굴 학습목표 1. 후성유전체 분석 기술의 핵심 원리와 암 유전체 조절 기전을 이해한다. 2. 액체생검 기반 cfDNA 진단 기술의 원리와 장점을 이해하고, 신약 개발에의 응용 가능성을 설명할 수 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

19

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이상선 소속기관 인하대학교 강의 명 (주제) 딥러닝을 활용한 약물 특성 및 생물학적 반응 예측 모델링 학습목표 - 딥러닝 기반 약물 예측 모델의 기본 개념과 구조를 이해한다. - 약물의 물리화학적 특성 및 생물학적 반응을 예측하는 다양한 딥러닝 접근법을 학습한다. - 멀티태스크 학습과 단백질-리간드 결합력 예측을 활용한 통합 예측 모델링 기법을 습득한다. 분야 ⍌ AI □ Bio □ Chem ⍌ Drug 단계 심화

참여자수

52

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-20 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤석현 소속기관 단국대학교 강의 명 (주제) 단일세포 RNA-seq 데이터를 이용한 종양/조직 미세환경 분석과 치료 표적 발굴 학습목표 세포유형식별, 세포간 상호작용 분석, 차등발현 유전자 분석, CNV추정 및 암세포 식별 등 단일세포 RNA-seq 데이터의 분석에 요구되는 필수적인 분석 도구들의 활용법 실습을 통해 단일세포 RNA-seq 분석을 위한 기초적인 skill을 습득한다. 또한, SCODA 파이프라인을 활용하여 일괄적으로 획득된 다양한 분석도구의 처리 결과로부터 종양/조직 미세 환경에 내재된 생물학적 기전을 분석하고 치료 표적을 발굴하는 실습을 통해 심화된 단일세포 RNA-seq 데이터의 분석 skill을 습득한다. 분야 □ AI V Bio □ Chem □ Drug 단계 기초/심화

참여자수

57

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 국승호 소속기관 바이오넥서스(BIONEXUS) 강의 명 (주제) 의료이미지 기반 환자진단 및 바이오마커 탐색 학습목표 딥러닝을 활용한 의료이미지 분석의 기초 개념과 기법을 이해하고, 이를 통해 질병 진단 및 바이오마커 탐색을 위한 모델 설계 능력을 기른다. 다양한 의료 데이터를 활용하여 환자 맞춤형 진단 및 예측 모델을 개발하며, 실제 사례를 통해 딥러닝 기반 진단 모델의 응용 가능성과 한계를 파악한다. 분야 v AI v Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

121

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-18 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정경인 소속기관 차의과학대학교 강의 명 (주제) 바이오의약품 기초임상약리학 학습목표 이 바이오의약품 기초임상약리학 과정은 AI 신약개발 분야 입문자들에게 바이오의약품의 기본 개념을 소개한다. 수강생들은 바이오의약품의 종류, 기본 특성 및 작용 원리에 대해 학습하게 된다. 또한 백신, 유전자치료제, 세포치료제 등 주요 바이오의약품 유형에 대한 기초적인 이해를 갖추게 될 것이다. 이를 통해 향후 심화 학습이나 실무에 필요한 기본적인 지식 기반을 마련하는 것이 이 과정의 목표이다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

150

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박광수 소속기관 계명대학교 강의 명 (주제) PROTAC 기술 소개 및 PROTAC 개발을 위한 AI 활용 고찰 학습목표 차세대 신약 플랫폼 기술인 PROTAC 기술에 대한 학습 및 이해한다. PROTAC 활용 실제 연구에 대해 학습하고 향후 AI를 활용한 설계 방향성에 대해 학습한다. 분야 □ AI □ Bio ■ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

144

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송 준 호 소속기관 코오롱바이오텍 강의 명 (주제) 첨단바이오의약품의 이해 학습목표 신약개발에 필요한 기초 이론 교육으로 바이오의약품과 첨단바이오의약품의 cell bank부터 원액 및 완제 생산공정을 실제 예시를 통해 소개하고, 사용되는 기기장비에 대한 특징을 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

136

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 강수임 소속기관 미국 콜롬비아 대학교 강의 명 (주제) AI-Powered Drug Discovery 관련 최근 연구동향 파악 학습목표 1. 신약개발에 이용되는 인공지능 모델연구 동향파악 2. 최신 인공지능 신약개발 관련 논문들과 플래폼을 소개 분야 ■ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계  

참여자수

228

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 서광석 소속기관 (주) 엠이티라이프사이언스 강의 명 (주제) 바이오의약품의 이해 학습목표 1. 바이오의약품의 정의와 개요에 대해 이해하고, 화학합성의약품과 대비되는 특징을 확인한다. 2. 세계 의약품시장 현황과 바이오의약품 관련 최신 기술동향을 사례를 통해 알아본다. 3. 바이오의약품 공정연구에 필요한 제반 지식과 공정 개발 시 고려사항을 단계별로 학습한다. 4. 바이오의약품 분석법의 종류와 개발 절차, 규격설정 방법 등을 예시를 통해 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

177

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤재석 소속기관 충북대학교 강의 명 (주제) 약리학의 기본 개념 학습목표 약물의 기본 개념과 약리학의 연구분야를 이해한다 약물의 주요 작용 타겟을 구분한다 용량과 임상반응 관계를 이해한다 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

157

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박 상 용 소속기관 SK bioscience 강의 명 (주제) 제약바이오산업의 이해와 전망 학습목표 제약바이오산업의 이해와 전망을 통해 국내 산업의 성장 가능성을 확인하고, 제약바이오 기업의 구조에 대한 이해를 함께함으로 본 산업의 진출을 돕는다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

173

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤재석 소속기관 충북대학교 강의 명 (주제) 중추신경계 약리학분야의 연구방법 학습목표 신경정신약리학에사용하는 질병모델을 이해한다. 행동약리학적 평가와 신경생물학적 기법을 이해한다. 특정 동물모델의 응용방안을 설명할 수 있다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

65

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 홍혜숙 소속기관 유빅스테라퓨틱스 강의 명 (주제) 혁신신약 의약품개발의 이해 학습목표 1. 신약 개발 과정의 전반을 이해하고 각 단계의 핵심 요소와 성공적인 개발을 위한 전략을 습득 2. 각국의 신속 허가 프로그램에 대한 이해를 통해 글로벌 신약 개발 전략을 세우는 데 필요한 지식과 실무적 접근법을 습득한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

101

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-07 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 임상약물동력학 (Clinical Pharmacokinetics/Pharmacodynamics) 학습목표 신약개발을 위한 임상시험이나 환자를 치료하는 임상 현장에서 안전하고 효과적인 의약품의 투여 용량과 용법을 결정하는 약동학 및 약력학 지식과 기법을 학습한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

105

교수자/개설자

-

학습기간

2024-10-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송길태 소속기관 부산대학교 강의 명 (주제) Recommendation systems in bioinformatics 학습목표 1. Recommendation systems에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. Recommendation systems을 활용하여 표적 단백질 결합 후보 물질 추천 및 바이오마커 발굴 등의 문제를 해결하는 방법을 학습한다. 분야  AI 단계 심화

참여자수

40

교수자/개설자

-

학습기간

2024-09-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김 이 랑 소속기관 온코크로스 강의 명 (주제) AI 신약개발을 위해 알아야 할 최신 항암제 개요 학습목표 최근 항암제 개발 트렌드에 대해 알아보고 AI 신약개발의 방향에 대해 모색한다. 분야  Drug 단계 기초

참여자수

152

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

  강의시간 강의내용 실습여부 1 물리화학적 데이터 이해 - 용해도 연관 물리화학적 성질 - 해리 상수 (pKa)에 따른 분배 계수 및 용해도의 변화 N 2 유기 분자와 무기 분자 구분 (python) Y 3 ADMET 개요 및 Metabolism 데이터 이해 -     ADME와 독성간의 상관관계 -     약물 대사 phase I, II, III N 4 Metabolism 예측을 위한 양자 계산 (anaconda, MOPAC) Y 5 Absorption, Distribution, Excretion 데이터 이해 - 측정 실험 방법과 측정 값의 정의 N 6 독성 in vivo 데이터 이해 -     관련 규제 상황 -     규제 가이드라인 N 7 변이원성(mutagenesis), 발암성(carcinogenecity) 데이터 이해 -     가이드라인 시험법 확인 -     발암성 데이터 이해 N 8 장기 독성 (organ toxicity) 데이터 이해 -     가이드라인 시험법 확인 -     장기 독성 데이터 이해 N 9 AOP와 독성 예측 -     AOP 활용 독성 예측 방법 -     in vitro 시험 데이터 이해 N

참여자수

211

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김이랑 소속기관 온코크로스 과목명 AI 신약개발시 알아야 할 항암제 개요 강의시간 1시간 학습목표 항암제는 AI 신약개발 뿐 아니라 전통신약개발의 경우에도 가장 많이 개발되며, 시장 역시 가장 큰 영역이다. 항암제의 역사, 종류 및 임사에서 항암제 사용 등 항암제 전반에 대해 알아보려 한다.  

참여자수

256

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이원태 소속기관 연세대학교 과목명 단백질구조기반 신약설계법 강의시간 2 학습목표 - 왜 타겟 구조기반 신약설계가 필요한가 ? 고해상도 삼차원 구조기반 신약설계 및 적용   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생물학, 생화학, 물리화학, 화학 참고자료 - 참고 논문 (별도로 공지) - 참고서: 1. Introduction to Protein Architecture, A. M Lesk, 2001, Oxford Press 2. Principles of Protein X-ray Crystallography, 2nd Ed. Jan Drenth, Springer, 199 3. Principles of Physical Biochemistry, Kensal E. van Holde, W. Curtis Johnson, P. Shing Ho, Pearson Prentice Hall, 2006 4. Drug Design & Development, Chris Rostron, Oxford Univ. Press, 2020 준비사항 없음

참여자수

204

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 신현길 소속기관 안전성평가연구소 과목명 독성 예측 인공지능 모델 활용 강의시간 6시간 학습목표 1. 무료로 사용 가능한 독성 예측 프로그램 설치 및 활용 방법 익히기 2. python을 이용한 데이터 분석 및 처리 방법 익히기 3. 예측 모델 개발을 위한 python 코드 완성해보기   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍 기초(2-5강), 화학정보학개론, QSAR, RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 참고자료 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 [강사 강원대학교 이주용] 1. 컴퓨터를 이용한 신약 개발 방법론 https://www.ibric.org/myboard/list.php?Board=news&Page-2&&PARA3-21) 2. pubchempy (https://pubchempy.readthedocs.io/en/latest/) 3. openbabel 파이썬 모듈 http://openbabel.org/wiki/python) 참고자료 4. MOPAC 홈페이지 (http://openmopac.net/) 5. Chembl 데이터베이스 (https://www.ebi.ac.uk/chembin 6. binding DB (https://www.bindingdb.org/rwd/bind/index.jsp) 7. DILIrank 미국 FDA에서 정리한 데이터 베이스 (classificaion 모델 개발용 데이터) https://www.fda.gov/science-research/liver-toxicity-knowledge-base-ltkb/drug-induced-liver-in jury-rank-cdilirank-dataset) 준비사항 아나콘다 파이썬으로 진행(아나콘다 파이썬이 아닌 경우 pandas, matplotilb, sci-kit learn 모듈 추가 설치 필요) 아나콘다 파이썬에서 추가 설치가 필요한 모듈 (pubchempy, mopac, openbabel, joblib) 아나콘다에서 제공하는 spyder 사용방법 숙지(다른 IDE 호라용해도 문제 X) text editor 프로그램(Atom, Sublime 등) binding DB 데이터 활용을 위한 홈페이지 가입 필요

참여자수

184

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 최윤주 소속기관 전남대학교 의과대학 과목명 면역정보학과 단백질 재설계 강의시간 4시간 학습목표 1. 기초 면역학에 대한 이해 2. 항체와 항체 설계 3. 비합체 단백질의 면역원성 제거 4. 면역원성 예측과 신생항원 개발   강의 선수과목 및 준비사항입니다.

참여자수

129

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 박준석 소속기관 대웅제약 신약센터 과목명 신약개발과정 강의시간 2시간 학습목표 신약개발의 전 과정을 이해하고, 세부 신약개발 단계의 니즈를 파악할 수 있다. 해당 과정에서 적절한 AI 방법을 파악하여 연구 생산성을 강화할 수 있다.    

참여자수

459

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 최 성 구 소속기관 일동제약 과목명 신약개발과정의 이해 (중개연구와 임상시험) 강의시간 2시간 학습목표 1. 중계연구의 정의와 역사 2. 중계연구의 용어 3. 중계연구의 단계별 이해 4. 중계연구의 성공을 위한 조건   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  - 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 - 온라인 강의

참여자수

153

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 표준희 소속기관 D5 Therapeutics 과목명 신약개발에서의 바이오마커 예측 강의시간 2 학습목표 신약개발에서 바이오마커의 정의와 개발 동향을 이해하고, 데이터에 기반한 바이오마커의 예측 방법론 및 사례를 학습하여 추후 적용 가능하도록 기초 지식을 쌓는다.  

참여자수

165

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 석차옥 소속기관 서울대학교 과목명 신약개발을위한단백질구조예측및상호작용예측 강의시간 11 학습목표 1. 첨단 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측의 원리를 배우고 예측 가능 범위를 파악한다.2. 신약개발에 활용될 수 있는 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법에 대해 익힌다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  선수과목 또는 관련과목 참고자료  https://www.rcsb.org/ Muhammed, Muhammed Tilahun, and Esin Aki‐Yalcin. "Homology modeling in drug discovery: Overview, current applications,and future perspectives." Chemical biology & drug design 93.1 (2019): 12-20.Ovchinnikov, Sergey, et al. "Protein structure determination using metagenome sequence data." Science 355.6322 (2017): 294- De Vivo M et al. Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery. J. Med. Chem. (2016). Leaver-Fay A, Tyka M, Lewis SM, Lange OF, Thompson J, et al. "Rosetta3 an object-oriented software suite for the simulationand design of macromolecules". Methods Enzymol 487 (2010): 545–574.; Schoeder C T et al. "Modeling Immunity with Rosetta:Methods for Antibody and Antigen Design" Biochemistry 60 (2021): 825−846. C Norn et al, Protein sequence design by explicit energy landscape optimization. PNAS 2021. Mason, Derek M., et al. "Optimization of therapeutic antibodies by predicting antigen specificity from antibody sequence via deeplearning." Nature Biomedical Engineering 5.6 (2021): 600-612.https://wenmr.science.uu.nl/prodigy/https://zhanglab.dcmb.med.umich.edu/SSIPe/ 준비사항  노트북 사용, 사이트 가입, 프로그램 설치 등 준비사항 : FoldIt 웹사이트 가입 (https://fold.it/) : trDesign (https://github.com/gjoni/trDesign) 및 tensorflow 1.13 or 1.14

참여자수

538

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 송진숙 소속기관 한국화학연구원 과목명 신약개발을 위한 약물대사 강의시간 40분 학습목표 신약개발의 실패요인을 분석하고 성공률 제고를 위한 약동학 연구, 특히 약물의 대사안정성에 대해 이해한다.  

참여자수

141

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 윤휘열 소속기관 충남대학교 약학과/바이오 AI 융합학과 과목명 신약개발을 위한 정량시스템약리학의 이해 강의시간 5시간 학습목표 1. 그래프의 정의와 그래프 신경망을 이해한다. 신약개발에 활용되는 약리학, 약동학, 약력학 기초에 대해 이해하는 것으로 목표로 함 계량약리학을 기술을 활용하여 신약개발에 활용되는 약동학, 약력학 정보를 정량화 하는 기술을 습득하는 것을 목표로 함 정량화된 약동학, 약력학 정보를 서로 연결하여 체내 흡수, 분포, 대사, 배설 및 약효 발 현과정을 표현하고 이를 임상시험 디자인에 반영하는 법을 습득하는 것을 목표로 함   강의 선수과목 및 준비사항입니다.  선수과목 R 프로그래밍 기초 참고자료 강의자료 및 실습 material 제공 준비사항 R/Rstudio가 구동 가능  

참여자수

103

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 1) 신약개발 전략의 기초 이해 - 개발 목표 설정, 시장 및 기술동향 분석, unmet needs 파악 - 개발 물질에 대한 목표 설정 2) 연구개발 수행체계 수립 X 2 1) 후보물질의 기술적 평가 및 가치 판단 2) 임상 개발 및 허가단계의 이해 및 니즈 3) TPP 개념 및 기술방법 X

참여자수

96

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 변형원 소속기관 HK이노엔 과목명 의약품 허가 및 상업용 생산을 위한 기술이전 강의시간 2시간 학습목표 개발된 신약의 품목허가 및 상업용 생산을 위한 기술이전 과정을 이해하고 이를 위한 신약개발 과정에서의 필요사항에 대해 학습한다.

참여자수

87

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

성명 신민경 소속기관 (주)셀타스퀘어 과목명 인공지능 적용을 위한 약물 감시 및 의약 품 안전성 관리의 기초 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 및 디지털 트랜스포메이션 적용을 위해 임상시험부터 허가, 시판 후까지 의약품 전주기 에 해당되는 안전성 관리 시스템과 단계별 데이터를 이해한다.

참여자수

38

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 권진선 소속기관 (주)애임스바이오사이언스 과목명 인공지능 빅데이터 활용 신약개발 연구동향 및 연구사례 강의시간 2시간 학습목표 AI활용 신약 개발 산업 동향 및 연구 동향 파악AI 활용 신약 개발 연구 방향 제언  

참여자수

186

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1  인공지능을 활용한 역합성 경로 예측의 필요성 및 이론적 배경 X 2  반응 데이터 설명 및 seq2seq 모델을 활용한 역합성 경로 예측 모델 실습 O 3  transformer 모델을 이용한 역합성 경로 예측 모델 실습 O 4  graph 기반의 역합성 경로 예측 모델 실습 O

참여자수

108

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 임 현자 소속기관 사스캐츄완 대학교, 의과대학 과목명 임상시험 설계 강의시간 11 학습목표 임상시험의 특성과 핵심요소 이해임상시험에서의 연구윤리임상시험 설계 방법 학습임상시험 프로토콜 구성 요소 학습 & 개발   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  없음 참고자료 임상시험 연구의 설계와 응용 (임현자, 2015); 신약개발과 임상시험 (임현자, 2018) 준비사항 없음

참여자수

105