Professor
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Learning Period
11-25-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 김은지 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) 화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발 학습목표 이 강의는 화학정보학의 기초를 배우고, AI, 분자동역학, 양자계산을 신약 개발에 어떻게 활용하는지 설명합니다. 참가자는 약물 설계와 용해도 파라미터 예측 등 중요한 화학적 특성을 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 분야 AI □ Bio Chem □ Drug 단계 기초
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화학 & 화학정보학|
Professor
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Learning Period
11-14-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 송 준 호 소속기관 코오롱바이오텍 강의 명 (주제) 첨단바이오의약품의 이해 학습목표 신약개발에 필요한 기초 이론 교육으로 바이오의약품과 첨단바이오의약품의 cell bank부터 원액 및 완제 생산공정을 실제 예시를 통해 소개하고, 사용되는 기기장비에 대한 특징을 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초
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신약개발 & 제약산업|
Professor
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Learning Period
11-12-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 강수임 소속기관 미국 콜롬비아 대학교 강의 명 (주제) AI-Powered Drug Discovery 관련 최근 연구동향 파악 학습목표 1. 신약개발에 이용되는 인공지능 모델연구 동향파악 2. 최신 인공지능 신약개발 관련 논문들과 플래폼을 소개 분야 ■ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계
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인공지능 & 프로그래밍|
신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
11-12-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 홍혜숙 소속기관 유빅스테라퓨틱스 강의 명 (주제) 혁신신약 의약품개발의 이해 학습목표 1. 신약 개발 과정의 전반을 이해하고 각 단계의 핵심 요소와 성공적인 개발을 위한 전략을 습득 2. 각국의 신속 허가 프로그램에 대한 이해를 통해 글로벌 신약 개발 전략을 세우는 데 필요한 지식과 실무적 접근법을 습득한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초
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15
신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
11-07-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 임상약물동력학 (Clinical Pharmacokinetics/Pharmacodynamics) 학습목표 신약개발을 위한 임상시험이나 환자를 치료하는 임상 현장에서 안전하고 효과적인 의약품의 투여 용량과 용법을 결정하는 약동학 및 약력학 지식과 기법을 학습한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
09-12-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 김 이 랑 소속기관 온코크로스 강의 명 (주제) AI 신약개발을 위해 알아야 할 최신 항암제 개요 학습목표 최근 항암제 개발 트렌드에 대해 알아보고 AI 신약개발의 방향에 대해 모색한다. 분야 Drug 단계 기초
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신약개발 & 제약산업|
Professor
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Learning Period
04-15-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요 입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 자연어처리 강의시간 6시간 학습목표 1. 자연어처리에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. 자연어처리 문제를 기계학습을 통해 해결하는 방법을 이해하고 구현한다. 3. 대용량 언어모델을 이해하고 자연어처리 문제에 적용하는 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍, 기계학습 참고자료 준비사항 인터넷 연결 가능한 PC(또는 노트북) 구글 코랩 연결을 위한 구글 드라이브 개인 아이디
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인공지능 & 프로그래밍|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 - 면역 체계 - 항체 신약 - 항체의 기능과 구조 2 - 면역 데이터베이스 - 항체 데이터베이스 - 항체 넘버링 X 3 - 단백질 설계 - 항체 구조 예측 - CDR 구조 예측 - 항체 설계 O 4 - 치료용 항체의 면역원성 - 항체 인간화 - 인공지능을 활용한 항체 인간화 구분 X
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생물학 & 생물정보학|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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.
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신약개발 & 제약산업|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 임재창 소속기관 HITS 과목명 Molecule design with deep generative models 강의시간 4 학습목표 1. 다양한 딥러닝 기반 분자 생성모델을 리뷰한다.2. 신약개발에 있어 딥러닝 기반 분자 생성모델의 응용연구에 대해서 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 딥러닝 기초과목 참고자료 - 준비사항 -
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동섭 소속기관 KAIST 과목명 QSAR 강의시간 5 학습목표 1. QSAR 모델 개발 과정2. 화합물구조의 수식화와 Descriptors3. QSAR를 위한 기계학습법4. Bioactivity prediction5. Proteochemometric modeling
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의 과정입니다. 성명 이세한 소속기관 ㈜히츠 과목명 구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의시간 3시간 학습목표 1) 신약 개발 초기 단계에서의 유효물질 발굴을 위한 가상 탐색과2) 발굴한 유효물질의 최적화하기 위한 Hit-to-Lead 기초 이론을 학습한다.
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의소개 및 개요입니다. 성명 최정모 소속기관 부산대학교 화학과 과목명 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 방법 강의시간 4시간 학습목표 분자동역학(molecular dynamics; MD) 시뮬레이션 방법의 기초를 익히고, 신약 개발에 널리사용되는 단백질-리간드 상호작용 계산에 응용한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기초화학 참고자료 Smit and Frankel, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications 준비사항 해당없음
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 마이크로바이옴 연구의 개요 및 연구사례 없음 2 마이크로바이옴 데이터의 이해: 16S rRNA gene sequencing 과 Shotgun metagenomic sequencing 없음 3 마이크로바이옴 데이터의 질 평가: 시퀀싱부터 원시데이터 이해 없음 4 마이크로바이옴 연구 결과 해석을 위해 기본적으로 알아야할 개념: Diversity 및 Taxonomy 없음 5 마이크로바이옴 연구 결과의 이해 및 활용 없음
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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
성명 김상수 소속기관 숭실대학교 과목명 신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용 강의시간 4 학습목표 대규모 인구 집단의 유전체 서열 분석을 통해서 신약 타겟을 발굴한 사례를 리뷰하고, 이 에 관련된 생명정보학 기술에 대한 이론적 소개와 함께, 공개된 데이터 및 분석 소프트웨어 를 활용한 실습을 통하여, 유전체학 기반 신약 개발의 기초를 닦음.
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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 최 성 구 소속기관 일동제약 과목명 신약개발과정의 이해 (중개연구와 임상시험) 강의시간 2시간 학습목표 1. 중계연구의 정의와 역사 2. 중계연구의 용어 3. 중계연구의 단계별 이해 4. 중계연구의 성공을 위한 조건 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 - 온라인 강의
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
성명 김화종 소속기관 강원대학교 과목명 신약개발에 필요한 머신러닝 이해 강의시간 9 모듈 학습목표 신약개발에 필요한 화합물 데이터를 다루는 방법을 배우고 화합물의 속성을 수치 테이블로 표현하는 방법, Fingerprint, 그래프 등으로 표현하는 분자 표현형을 설명한다. 머신러닝 모델을 구현하는 방법과 랜덤포레스트, MLP, CNN, Graph CNN 등을 배우고 VAE와 GAN 등 생성 모델을 이용한 분자 생성 방법을 배운다.
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화학 & 화학정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 1) 신약개발 전략의 기초 이해 - 개발 목표 설정, 시장 및 기술동향 분석, unmet needs 파악 - 개발 물질에 대한 목표 설정 2) 연구개발 수행체계 수립 X 2 1) 후보물질의 기술적 평가 및 가치 판단 2) 임상 개발 및 허가단계의 이해 및 니즈 3) TPP 개념 및 기술방법 X
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신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 신약개발을 위한 RWD의 주요 활용 사례를 항암제, 백신 등 주요사례별로 알아보고 연구설계, 분석결과 등을 학습한다. 2 RWD의 활용을 위한 건강보험청구자료, 병원자료, 레지스트리 등 국내 분석 가능한 데이터베이스의 종류와 특징을 설명할 수 있다. 3 유효성 확증을 위한 주요사례로 레지스트리를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습 4 유효성 확증을 위한 주요사례로 병원데이터를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습
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임상개발 & 임상데이터|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이상완 소속기관 KAIST 과목명 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의시간 6시간 학습목표 본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 기초 참고자료 Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction 준비사항 강의자료
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인공지능 & 프로그래밍|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 권진선 소속기관 (주)애임스바이오사이언스 과목명 인공지능 빅데이터 활용 신약개발 연구동향 및 연구사례 강의시간 2시간 학습목표 AI활용 신약 개발 산업 동향 및 연구 동향 파악AI 활용 신약 개발 연구 방향 제언
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인공지능 & 프로그래밍|
신약개발 & 제약산업|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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
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임상개발 & 임상데이터|