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Learning Period

08-05-2026 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 이소진 소속기관 APLUS Simulation 강의 명 (주제) AI-Integrated Pharmacometrics: PK/PD Modeling for Modern Drug Development AI 융합 Pharmacometrics: 현대 신약개발을 위한 PK/PD 모델링 학습목표 -신약개발 과정에서 PK/PD 및 Clinical Pharmacology가 수행하는 역할과 실제 활용 전략을 이해한다. -Population PK, Exposure–Response 분석, PBPK, QSP 및 AI/ML 기반 접근법의 기본 개념과 실제 적용 사례를 이해한다. -AI-enhanced modeling & simulation workflow를 통해 최신 신약개발에서의 MIDD(Model-Informed Drug Development) 전략을 학습한다. 분야 ☑ AI ☑ Bio ☐ Chem ☑ Drug 단계 심화

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08-05-2026 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 최영희 소속기관 동국대학교 약학대학 강의 명 (주제) First-in-Human (최소인체시험) 초회 투여 용량 예측 및 AI 활용 사례 학습목표 비임상 시험 데이터로부터 first-in-human 초회 투여 용량 예측에 필요한 자료를 해석하고 규제기관의 가이드라인을 고려하여 다양한 예측법에 의해 초회 투여 용량을 제시한다. 분야 ■ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

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08-28-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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66

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11-07-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 분산형 임상시험 (Decentralized Clinical Trial, DCT) 학습목표 최근 분산형 임상시험(DCT)의 필요성과 현장 수요가 증가되면서 우리나라 정부에서도 글로벌 경쟁력을 강화하고 임상시험 참여 기회를 확대해 신약 접근성을 제고할 수 있도록 DCT 도입을 위한 기반 마련을 지원하고 있으므로 DCT의 개념과 장단점을 이해하고 DCT 수행을 위한 제도적 개선 방향에 대해 검토한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

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57

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10-10-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 허기영 소속기관 서울대학교병원 강의 명 (주제) 비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측 학습목표 약동학(Pharmacokinetics)의 정의와 주요 용어의 의미를 이해하고, 이를 바탕으로 임상시험 자료를 해석한다. 계량약리학(population pharmacokinetics)을 중심으로 비임상-임상 약동학 예측을 위한 방법론을 설명한다. 생리학기반 약동학(PBPK) 및 AI를 활용한 약동학 예측 방법에 대해 설명한다. 분야 Drug 단계 기초

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202

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 임상 시험 시뮬레이션 및 최적화 개념 및 사례 소개 필요한 데이터 소개 및 예측 모델 구축/시뮬레이션 방법론 검토   아니오 2 전임상 및 임상 데이터를 활용하여 임상 시험을 시뮬레이션 및 최적화하는 사례에 해당하는 코드를 실습함 (hands-on) 네

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112

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상욱 소속기관 포항공과대학교 생명과학과 과목명 빅데이터를 활용한 비임상시험 동물모델 개발 강의시간 2시간 학습목표 비임상시험에서 사용되는 세포와 동물모델과 임상시험에서 사람에 대한 약물의 반응 차이를 알아내기 위해 다양한 빅데이트를 이해하는 방법론을 이해   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생명, 생화학 참고자료 Divergence of noncoding regulatory elements explains gene-phenotype differences between human and mouse orthologous genes Molecular Biology and Evolution. 2018 Jul 1;35(7): 1653-1667. doi: 10.1093/molbev/msy056   Evolutionary rewiring of regulatory networks contributes to phenotypic differences between human and mouse orthologous genes. Nucleic Acids Res. 2022 Feb 28;50(4):1849-1863. doi: 10.1093/nar/gkac050. 준비사항  -

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86

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 신약개발을 위한 RWD의 주요 활용 사례를 항암제, 백신 등 주요사례별로 알아보고 연구설계, 분석결과 등을 학습한다.   2 RWD의 활용을 위한 건강보험청구자료, 병원자료, 레지스트리 등 국내 분석 가능한 데이터베이스의 종류와 특징을 설명할 수 있다.   3 유효성 확증을 위한 주요사례로 레지스트리를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습 4 유효성 확증을 위한 주요사례로 병원데이터를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습

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74

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 최윤재 소속기관 한국과학기술원 과목명 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석 강의시간 6시간 학습목표 전자의무기록의 데이터 구조에 대한 이해 전자의무기록 기반 예측 태스크 이해 전자의무기록의 데이터 전처리 과정 이해 전자의무기록 기반 딥러닝 예측 모델 이해    강의선수 과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기계학습 기초 참고자료 해당없음 준비사항 해당없음

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 오재성 소속기관 서울대학교병원 과목명 임상 약동학 및 약력학의 기초 강의시간 10시간 학습목표 신약임상개발 과정에서 임상 약동학 및 약력학의 역할을 이해하고 실습을통해 데이터를 해석할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 없음 참고자료 Rowland and Tozer's Clinical Pharmacokinetics and Pharmacodynamics:Concepts and Applications (5th ed.) 준비사항 최신버젼의 R program과 R studio가 설치된 컴퓨터

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 장민정 소속기관 연세대학교 약학대학 과목명 임상시험 단계별 설계와 실례 강의시간 5 학습목표 신약개발에서 임상시험 설계와 수행을 위하여 1~4상 임상시험을 단계별로 그 종류와 설계를 설명하고 사례를 학습한다.    

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이지성 소속기관 서울아산병원 과목명 임상시험을 위한 자료관리 및 통계분석  강의시간 3시간 학습목표 임상시험의 자료관리 수행 시 주요 고려사항을 이해한다. 임상시험 설계 및 자료분석에 필요한 통계적 내용을 이해한다.    

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