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Learning Period
11-25-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 김은지 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) 화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발 학습목표 이 강의는 화학정보학의 기초를 배우고, AI, 분자동역학, 양자계산을 신약 개발에 어떻게 활용하는지 설명합니다. 참가자는 약물 설계와 용해도 파라미터 예측 등 중요한 화학적 특성을 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 분야 AI □ Bio Chem □ Drug 단계 기초
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
11-20-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 이윤지 소속기관 중앙대학교 약학대학 강의 명 (주제) 생물정보학을 활용한 단백질 간 상호작용 및 복합체 모델링 학습목표 본 강의에서는 AI와 생물정보학 도구를 활용하여 단백질 간 상호작용(PPI)과 단백질 복합체 모델링에 대해 학습한다. 생물학적 서열 분석을 기초로 하여, 단백질 상호작용의 중요성과 이를 기반으로 한 복합체 모델링 기법에 대해 소개한다. 학생들은 서열 분석과 PPI 연구를 바탕으로 실제 단백질 복합체를 모델링하는 과정을 배우며, 최신 기술이 이 과정에서 어떻 게 활용되는지, 한계는 무엇인지 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화
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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
11-14-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
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
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
11-12-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
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
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
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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임상개발 & 임상데이터|
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Learning Period
10-24-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
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
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
10-11-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 박대찬 소속기관 아주대학교 강의 명 (주제) NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리 (repertoire) 분석 학습목표 생체 내에서 B 세포의 발달 및 B cell receptor (BCR 또는 항체)의 다양성과 항원 특이성이 확보되는 면역학 기초를 배운다. 천문학적인 BCR 다양성 분석을 위해 NGS 기반 BCR 시퀀 싱 데이터를 생산하는 최신 연구 기법을 학습한다. 생명정보학적 분석법으로 BCR의 V gene usage와 complementarity-determining regions (CDR) 서열을 동정하는 법을 배우고 딥러닝으 로 대규모 DNA 서열과 아미노산 서열을 학습하는 방법을 배운다. 분야 Bio 단계 기초
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인공지능 & 프로그래밍|
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Learning Period
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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임상개발 & 임상데이터|
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Learning Period
09-01-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 선 호 근 소속기관 부산대학교 통계학과 강의 명 (주제) R을 활용한 유전체 빅데이터 통계 분석 (Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R) 학습목표 유전체 발현량 데이터와 DNA 메틸화 데이터와 같은 고차원 유전체 데이터를 분석하는 통계적 검정 방법들과 벌점함수 기반 변수선택 방법들을 학습시키고, 통계 패키지 R을 사용하여 실제 유전체 빅데이터를 분석하는 실습을 통해 학생들의 데이터 분석 능력을 향상시킨다. 분야 AI, Bio 단계 기초 및 심화
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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 김우연 소속기관 KAIST 과목명 AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 강의시간 8 학습목표 1.단백질 구조 기반 Protein-Ligand Interaction 에 대한 다양한 AI 예측 모델들을 살펴본다. 2. 예측의 정확도 및 일반화 측면에서 다양한 방법들의 장단점을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 al Screening (이주용), Deep learning approach (김동섭), Deep learning frameworks (김학수), Deep learning Basic (김학수 참고자료 981 (2019)), GNN-Torg (JCIM, 59, 4131 (2019)), GNN-Jiang(RSCAdv 20, 20701 (2020)), DeepFusion (JCIM, 61, 1583 (2021)), PoseR 준비사항 x
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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 이민호 소속기관 동국대학교 과목명 AI 적용을 위한 약물 fingerprint 및 유사도 계산 강의시간 3 학습목표 1. 약물 파일 포맷의 종류와 개념을 이해하고 이를 데이터베이스로부터 내려받아 활용할 수 있다.2. 약물간의 유사도를 R 프로그래밍 언어를 통해 계산할 수 있다.
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화학 & 화학정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 류성옥 소속기관 Galux 과목명 Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction 강의시간 7 학습목표 1. Python 언어의 기본 문법을 익혀 기본적인 코딩을 할 수 있다2. Python 프로그래밍에서 필요한 기초적인 변수, 연산, 문자열, 조건문, 반복문, 함수 등을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 * GNN github repository, https://github.com/SeongokRyu/Graph-neural-networks* Bayesian learning github repository, https://github.com/SeongokRyu/Bayesian-deep-learning* Reliable GNN github repository, https://github.com/AITRICS/mol_reliable_gnn 준비사항 PyTorch 를 설치 및 활용가능한 노트북, 혹은 Google Colab 활용Dataset은 MoleculeNet 및 Therapeutic Data Commons 의 open benchmark를 활용예정
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화학 & 화학정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 서울대학교 과목명 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 강의시간 10 학습목표 1. RDKit의 기본 기능을 익혀 기본적인 분자 입출력 및 물성 분석을 할 수 있다2. Cheminformatics의 기본 개념을 이해하고 실제로 최신 연구에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴본다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬, 주피터 노트북, anaconda 또는 venv 같은 가상환경 생성 프로그램 참고자료 www.rdkit.org, 핸즈온 머신러닝 (한빛 미디어) 준비사항 파이썬, 주피터 노트북, 아나콘다 패키지 관리자가 설치된 PC 필요
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 - Self-Supervised Learning이란? - Language 분야에서의 SSL - Computer vision 분야에서의 SSL X 2 - Molecular Graph란? - Graph Neural Networks - Molecular Graph 분야에서의 SSL X
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인공지능 & 프로그래밍|
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03-01-2024 ~ 12-31-2025
Course Introduction
강의소개 및 개요입니다. 성명 최정모 소속기관 부산대학교 화학과 과목명 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 방법 강의시간 4시간 학습목표 분자동역학(molecular dynamics; MD) 시뮬레이션 방법의 기초를 익히고, 신약 개발에 널리사용되는 단백질-리간드 상호작용 계산에 응용한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기초화학 참고자료 Smit and Frankel, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications 준비사항 해당없음
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화학 & 화학정보학|
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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
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|
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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 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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