교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

  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

참여자수

121

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김이랑 소속기관 온코크로스 과목명 AI 신약개발시 알아야 할 항암제 개요 강의시간 1시간 학습목표 항암제는 AI 신약개발 뿐 아니라 전통신약개발의 경우에도 가장 많이 개발되며, 시장 역시 가장 큰 영역이다. 항암제의 역사, 종류 및 임사에서 항암제 사용 등 항암제 전반에 대해 알아보려 한다.  

참여자수

113

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 - Early Stage 신약개발을 이해하고, 관련 데이터베이스들을 살펴본다. - 파이썬을 이용하여 데이터를 다운로드하고 데이터의 탐색적 분석을 수행한다. O 2 - 타깃 발굴을 위한 데이터베이스의 종류를 알아보고 이론적 배경을 학습한다. 생물정보학 분석을 이용하여 관련 유전자를 추출하고, 인공지능 분석 결과와 통합하는 방법을 알아본다. O 3 독성시험의 이론적 배경을 학습하고 관련 데이터베이스를 살펴본다. 화합물의 표현 방법에 대해 학습한다. 화합물 독성 예측 모델을 설계하고, 가상 스크리닝을 수행한다. O 4 - 간단한 단백질-화합물 상호작용(Drug-Target Interaction) 모델을 설계한다. DTI 데이터베이스를 살펴보고, 그 의미에 대해 학습한다. ZINC database에서 가상 스크리닝을 수행한다. O 5 - 강화학습에 대해 학습하고, 이를 이용한 lead optimization의 개념에 대해 학습한다. 파이프라인 구축을 위한 Snakemake에 대해 학습한다. 효력, 독성 모델을 구축하고 자동화된 파이프라인을 설계한다. O

참여자수

100

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 신현길 소속기관 안전성평가연구소 과목명 독성 예측 인공지능 모델 활용 강의시간 6시간 학습목표 1. 무료로 사용 가능한 독성 예측 프로그램 설치 및 활용 방법 익히기 2. python을 이용한 데이터 분석 및 처리 방법 익히기 3. 예측 모델 개발을 위한 python 코드 완성해보기   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍 기초(2-5강), 화학정보학개론, QSAR, RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 참고자료 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 [강사 강원대학교 이주용] 1. 컴퓨터를 이용한 신약 개발 방법론 https://www.ibric.org/myboard/list.php?Board=news&Page-2&&PARA3-21) 2. pubchempy (https://pubchempy.readthedocs.io/en/latest/) 3. openbabel 파이썬 모듈 http://openbabel.org/wiki/python) 참고자료 4. MOPAC 홈페이지 (http://openmopac.net/) 5. Chembl 데이터베이스 (https://www.ebi.ac.uk/chembin 6. binding DB (https://www.bindingdb.org/rwd/bind/index.jsp) 7. DILIrank 미국 FDA에서 정리한 데이터 베이스 (classificaion 모델 개발용 데이터) https://www.fda.gov/science-research/liver-toxicity-knowledge-base-ltkb/drug-induced-liver-in jury-rank-cdilirank-dataset) 준비사항 아나콘다 파이썬으로 진행(아나콘다 파이썬이 아닌 경우 pandas, matplotilb, sci-kit learn 모듈 추가 설치 필요) 아나콘다 파이썬에서 추가 설치가 필요한 모듈 (pubchempy, mopac, openbabel, joblib) 아나콘다에서 제공하는 spyder 사용방법 숙지(다른 IDE 호라용해도 문제 X) text editor 프로그램(Atom, Sublime 등) binding DB 데이터 활용을 위한 홈페이지 가입 필요

참여자수

87

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의소개 및 개요입니다. 성명 이석준 소속기관 가톨릭관동의대 약리학교실 과목명 의약화학 기초 강의시간 10시간 학습목표 약은 생체내의 세포, 조직, 장기를 포함한 모든 표적에 기능의 변화를 일으키는 물질이다. 이를 개발하는 과정은 화학적 지식뿐만 아니라 생물학, 약학, 의학등 다양한 분야의 전문 지식이 필요하다. 본 과정은 화학과 생물학을 기반으로 새로운 약물을 개발하는데 필요한 기초 지식을 학습하는 것을 목표로 한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반화학, 일반 생물학, 생화학 참고자료 - 의약화학 제 6판(신일서적) 준비사항  -

참여자수

156

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

98

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

38