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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 강원대학교 화학생화학부 과목명 화학 정보학 데이터베이스 강의시간 2 시간 학습목표 본 수업에서는 화학 정보학에서 자주 사용되는 다양한 데이터 베이스들의 종류와 특징에 대해서 알아본다. 각 데이터베이스에서 신약 개발과 관련된 정보를 찾는 간략한 방법에 관해서 알아본다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 일반화학 참고자료 - 준비사항 인터넷이 연결된 컴퓨터와 웹브라우저
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 파이썬 프로그래밍 기초 강의시간 10 학습목표 파이썬 언어의 문법을 익히고 실습을 통해 기본기를 다짐으로써 파이썬 기반 데이터 분석이나 기계학습에 필요한 기본 능력을 배양한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 개인 노트북을 준비하고, 첫 시간에 설명하는 프로그램을 설치해야 함.또한 구글 colab에 접근할 수 있도록 구글 드라이브에 가입해야 함.
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인공지능 & 프로그래밍|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남진우 소속기관 한양대학교 과목명 차세대 서열분석 강의시간 3 학습목표 1. 차세대서열데이터(NGS)가 무엇인지 이해하고 데이터의 특성에 대해 이해한다.2. 차세대서열데이터(NGS)의 종류와 그 연구목적에 대해 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 생물정보학 개론, 서열분석, 구조분석, 유전자 발현분석 참고자료 - 준비사항 노트북 웹브라우저
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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
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
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
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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임상개발 & 임상데이터|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
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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임상개발 & 임상데이터|
 인공지능을 활용한 역합성 경로 예측.png)
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이일구 소속기관 팜캐드 과목명 인공지능을 위한 확률통계 강의시간 5시간 학습목표 인공지능을 위한 기초수학인 기초 확률통계를 학습한다. 기초 확률통계에서는 확률변수와 확률분포가 무엇인지 아는 것 부터 머신러닝에서 많이 쓰이는 Cross entropy, KL divergence까지 학습한다. 그리고 실제 코딩을 통해 이론에서 실습까지 진행한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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인공지능 & 프로그래밍|
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Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
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
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인공지능 & 프로그래밍|
신약개발 & 제약산업|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
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.
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
04-15-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요 입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 자연어처리 강의시간 6시간 학습목표 1. 자연어처리에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. 자연어처리 문제를 기계학습을 통해 해결하는 방법을 이해하고 구현한다. 3. 대용량 언어모델을 이해하고 자연어처리 문제에 적용하는 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍, 기계학습 참고자료 준비사항 인터넷 연결 가능한 PC(또는 노트북) 구글 코랩 연결을 위한 구글 드라이브 개인 아이디
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인공지능 & 프로그래밍|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이상완 소속기관 KAIST 과목명 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의시간 6시간 학습목표 본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 기초 참고자료 Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction 준비사항 강의자료
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인공지능 & 프로그래밍|
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Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 정세희 소속기관 CAS 과목명 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 강의시간 1시간 학습목표 Explore overall workflow of syntheses of novel compounds using CAS SciFinder Discovery Platform 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 https://www.cas.org/solutions/cas-scifinder-discovery-platform 준비사항
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동휘 소속기관 MERCK 과목명 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악 강의시간 1 학습목표 1. Computer Assisted Synthesis Design(CASD)의 역사와 주요 연구 사례2. CASD를 활용한 적용 사례를 학습하고, 이를 통해 효율적인 합성 경로를 파악한다
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화학 & 화학정보학|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
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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 외부대조군을 활용한 RWD 유효성 평가.png)
임상개발 & 임상데이터|
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03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김완규 소속기관 이화여자대학교 과목명 약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출 강의시간 3 학습목표 1. 약물-전사체 기반 약물 기전 해석의 기본 원리를 이해한다.2. 약물-전사체 기반 신약재창출 기법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 차세대 시퀀싱(NGS) 및 오믹스(전사체) 생명정보 분석 기초 (NGS 데이터 및 Pathway 분석, 클러스터링 기초 지식 등) 참고자료 강의 자료 참조 준비사항 노트북 지참 (권장 사항)
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생물학 & 생물정보학|
 약물 유전체 연구를 위한 유전변이 분석 기초 및 실습.png)
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍동완 소속기관 가톨릭대학교 의과대학 과목명 알파폴드를 이용한 단백질 구조 예측 및 평가 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 기반 단배길 구조 예측 도구인 알파폴드를 이용하여 주어진 아미노산 서열에 대해 단백질 구조를 예측하는 실습을 진행하고. 예측된 단백질 구조를 이해하고 이들 결과를 평가할 수있는 능력을 키운다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 단백질 데이터 베이스, 단백질 생물정보학 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터
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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
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
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신약개발 & 제약산업|
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