ADME/T Data Certificate
Recruiting People999 people
Learning period03-01-2024 ~ 12-31-2024
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) |
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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 |
강의 소개 및 개요입니다.
성명 |
신 현 길 |
소속기관 |
안전성평가연구소 |
과목명 |
ADMET 데이터 101 |
강의시간 |
9 시간 |
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. |
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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 |
준비사항 |
Anaconda 설치 MOPAC 설치 (https://anaconda.org/conda-forge/mopac) |
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SubjectPharmacology Data
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Class AreaDrug Development & Pharmaceutical Industry
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PracticeProgramming (Python)
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UtilizeDrug Discovery, preclinical