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Learning Period

11-26-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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101

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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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187

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

  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

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233

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

강의소개 및 개요입니다. 성명 이유한 소속기관 카카오브레인 과목명 신약개발을 위한 다중모달 표현학습 강의시간 2시간 학습목표 신약 물질(단백질, 저분자 화합물)의 다양한 데이터 표현 방법에 대해 학습한다. 다중 모달 학습법에 대해서 학습하고, 신약 개발에 활용법에 대해서 학습한다. 실습을 통해 데이터 표현 방법 및 다중 모달 학습 방법을 숙지한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Molecular Representation Learning & Property Prediction (ADME/T, etc) 참고자료 https://arxiv.org/abs/2103.00020 (Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) 준비사항 - 코랩 또는 우분투 환경

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103

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03-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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.  

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155