Professor
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Learning Period
09-01-2026 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 김재현 소속기관 전북대학교 강의 명 (주제) AI 기반 신약개발 도구의 규제 사례 학습목표 해외 규제기관에 제출된 AI 기반 도구를 사례별로 확인한다. AI 기반 도구가 qualification 되는 과정을 파악한다. AI 도구에 대해 해외 규제기관의 심사 의견을 확인한다. 분야 ■ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초
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인공지능 & 프로그래밍|
Professor
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Learning Period
08-14-2026 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 이충호 소속기관 동국대학교 약학대학 강의 명 (주제) 노코딩 AI 신약개발- 오렌지로 시작하는 데이터 과학 학습목표 노코딩 기반 데이터 과학 역량 내재화: 코딩 과정 없이 오렌지(Orange)의 위젯과 워크플로우를 활용하여, 인공 지능 및 데이터 마이닝의 기초부터 실무 분석까지 전반적인 데이터 과학 프로세스를 수립함. 바이오·화학 정보학 데이터 정제 능력 배양: SMILES 구조식, 분자 디스크립터, RNA-seq 발현량 데이터 등 복잡 한 생물·화학적 빅데이터의 특성을 이해하고, 이를 분석에 적합한 형태로 전처리 및 차원 축소하는 기법을 습득 함. 머신러닝 기반 약물 특성 및 예측 모델 구축: 분류, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 지도·비지도 학습 알고 리즘을 적용하여 화합물의 독성(Toxicity), 저해 활성 수치(IC50), 세포 투과도를 정량적으로 예측하고 평가함. 실무형 신약개발 데이터 엔지니어링 파이프라인 완성: ChEMBL 및 TDC 등 글로벌 공공 데이터베이스에서 실제 약물 데이터를 수집·가공하고, 이를 활용해 FDA 승인 약물의 스크리닝 및 세포 투과도를 예측하는 실전적 파이 프라인을 독자적으로 구축함. 분야 X AI X Bio X Chem X Drug 단계 기초
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인공지능 & 프로그래밍|
생물학 & 생물정보학|
화학 & 화학정보학|
Professor
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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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인공지능 & 프로그래밍|
임상개발 & 임상데이터|
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