ADMET 데이터 101 수료증
모집인원999명
학습기간2024-03-01 ~ 2025-12-31
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 강의시간  | 
 강의내용  | 
 실습여부  | 
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 물리화학적 데이터 이해 - 용해도 연관 물리화학적 성질 - 해리 상수 (pKa)에 따른 분배 계수 및 용해도의 변화  | 
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 2  | 
 유기 분자와 무기 분자 구분 (python)  | 
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 3  | 
 ADMET 개요 및 Metabolism 데이터 이해 - ADME와 독성간의 상관관계 - 약물 대사 phase I, II, III  | 
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 4  | 
 Metabolism 예측을 위한 양자 계산 (anaconda, MOPAC)  | 
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 Absorption, Distribution, Excretion 데이터 이해 - 측정 실험 방법과 측정 값의 정의  | 
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 독성 in vivo 데이터 이해 - 관련 규제 상황 - 규제 가이드라인  | 
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 변이원성(mutagenesis), 발암성(carcinogenecity) 데이터 이해 - 가이드라인 시험법 확인 - 발암성 데이터 이해  | 
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 장기 독성 (organ toxicity) 데이터 이해 - 가이드라인 시험법 확인 - 장기 독성 데이터 이해  | 
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 9  | 
 AOP와 독성 예측 - AOP 활용 독성 예측 방법 - in vitro 시험 데이터 이해  | 
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강의 소개 및 개요입니다.
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 성명  | 
 신 현 길  | 
 소속기관  | 
 안전성평가연구소  | 
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 과목명  | 
 ADMET 데이터 101  | 
 강의시간  | 
 9 시간  | 
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 학습목표  | 
 1) 약물의 ADMET 이해. ADMET는 흡수 (Absorption), 분배(Distribution), 대사(Metabolism), 배 출(Excretion), 독성(Toxicity)의 앞글자를 딴 용어. 2) ADMET 데이터에서 제공된 세부 설명 이해. 3) 현재 규제에서 요구하는 데이터와 이를 보완할 수 있는 데이터를 이해.  | 
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강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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 선수과목  | 
 
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 참고자료  | 
 CRC handbook of chemistry and physics Goodman & Gilman’s the pharmacological basis of therapeutics Casarett & Doull’s Toxicology the basic sicence of poisons  | 
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 준비사항  | 
 Anaconda 설치 MOPAC 설치 (https://anaconda.org/conda-forge/mopac)  |