초보자를 위한 신약개발 - 타겟 발굴 2
모집인원9,999명
학습기간2025-10-31 ~ 2029-12-31
※ AI 신약개발 교재 학습을 위한 강의 모음입니다. (수료증 미발급)
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교재개발자 |
류재용 |
소속기관·직위 |
숭실대학교 교수 |
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교재명 (과목) |
초보자를 위한 신규 약물 타겟 발굴 |
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학습목표 |
신규 약물 타겟 발굴의 기초 개념을 익히고, 이를 바탕으로 초기단계 신약 개발에서 생물정보학 및 AI 기술이 어떻게 활용되는지 이해 |
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교육대상 |
(초급자) 제약바이오 업계 종사자 및 AI 신약개발 분야에 입문하려는 연구자 AI 신약개발 분야 대학원생 AI 신약개발 분야에 관심이 있는 대학생 |
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Chapter |
주요 내용 |
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1 |
약물 표적 발굴 소개 - 약물 표적의 정의와 신약 개발에서의 중요성 유전자, 단백질, 질병 메커니즘 등 기본 생물학 개념 전통적인 표적 발굴 방법론과 대표적인 성공 사례 |
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2 |
표적 발굴을 위한 오믹스 데이터 분석 유전체, 전사체 등 오믹스 데이터의 개념과 활용 중요성 GWAS, 차등 발현 유전자 분석 등 인 실리코 분석 방법 오믹스 기반 표적 발굴의 장점, 한계점 및 최신 동향 |
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3 |
표적 발굴에서의 시스템 생물학적 접근법 시스템 생물학의 개념과 복잡한 생물학적 시스템 이해 단백질 상호작용 네트워크, 유전자 조절 네트워크 등 네트워크 분석 기초 지식 그래프, 경로 분석 등을 활용한 인 실리코 표적 발굴 사례 |
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4 |
표적 발굴에서의 AI 및 머신러닝 머신러닝 모델과 딥러닝의 표적 발굴 적용 질병-표적 연관성 예측, 약물 재창출 등 AI 기반 사례 |
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5 |
표적 가설 생성을 위한 문헌 마이닝 및 LLM 과학 문헌의 중요성과 텍스트 마이닝 기술 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 표적 발굴 및 가설 생성 |
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주제전사체학, 유전체학, 단백질구조, 바이오데이터수집, 바이오분석기술, 시스템 생물학, 약물탐색모델, DTI, 머신러닝, 파이썬프로그래밍
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분야인공지능 & 프로그래밍, 화학 & 화학정보학, 신약개발 & 제약산업
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실습없음 (이론 강의)
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활용 단계Target Identification