구조기반 약물탐색 트랙을 위한 가이드
Recruiting People9,999 people
Enrollment Period01-01-1970 ~ 01-01-1970
Learning period10-05-2022 ~ 12-31-2023
(1) 강의 설명
-해당 강의는 단백질 구조 기반 약물탐색 직무 수행을 위해 필요한 기초 및 심화 과목에 대한 가이드를 제공합니다.
-해당 강의는 별도 수료증이 나오지 않습니다.
-해당 강의에서 추천하는 강의들을 포함하여 제공합니다.
(2) 트랙 설명
단백질 구조 기반 약물탐색은 단백질에 결합하는 약물을 구조정보를 기반으로 탐색하는 직무입니다.
해당 코스는 해당 직무 수행을 위한 의약화학, 컴퓨터 시뮬레이션, 인공지능 기반 지식을 배양하도록 돕습니다.
이에 더해, 해당 코스는 실제 수행 방법 및 실무 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대한 설명을 포함합니다.
(3) 코스 구성
화학 / 의약화학 기초
프로그래밍 기초
머신러닝
단백질 - 리간드 결합 예측
단백질 구조 예측 / 디자인
(4) 코스 관련 직무
-Docking Simulation
-Chemoinformatics 툴깃 활용 (rdkit, openbabel, pymol)
-단백질 구조 및 약물 활성 데이터베이스 사용 (pdb, pdbbind, scpdb, ChEMBL 등)
-단백질 - 리간드 결합구조 분석
-Pharmacophore Modeling
-분자동역학 (Molecular Dynamics, MD) 시뮬레이션
* 수료증이 생성되지 않는 강의입니다.
인공지능신약개발센터 책임연구원 (Dr.Hong)이 '단백질 구조기반 약물탐색' 직무를 위해 추천하는 강좌입니다.
경력
- 2014.03 ~ 2015.12: 고등과학원 (KIAS), 위촉 연구원
- 연구분야: 단백질 구조 예측에 필요한 에너지 모델 개발
- 2015.12~ 2017.12: 고등과학원 (KIAS), 연구원
- 연구분야: 단백질 구조 예측, 생물정보학, 기계학습
- 연구활동:
- 단백질 구조 예측 방법 개선 및 에너지 모델 개발
- 단백질 구조예측 대회(CASP12) 참가하여 2위 (구조예측 부문, group name: LEEab)
- co-evolutionary information 및 기계학습을 이용한 단백질 도메인 경계 예측 모델 개발
- 2018.01~2018.02: 유전체 분석 예비전문가 과정 (6기) 수료(교육)
- 교육내용: NGS (차세대 유전체 시퀀싱) 데이터 분석
- 2018.05~2019.04: 한국과학기술원 (KAIST), 연수 연구원
- 연구분야: 기계학습 기반 신약개발, Cheminformatics
- 연구활동:
- 조건부 분자 생성 모델 (CARAE) 개발
- 분자의 특성 (독성 등) 예측 모델 개발
- 2019.05~2020.04: 아론티어 주식회사, 책임 연구원
- 연구분야: 인공지능/컴퓨터를 이용한 신약 개발
- 연구활동:
- Hits 가상탐색 파이프라인 설계
- 파이프라인에 포함된 개별 메소드 검증 및 최적화
- 생성모델을 이용한 hit generation 방법 개발
- 기존hits와 유사한 Pharmacophore 를 가지는 분자생성 방법 개발
- ZINC에서 hits가상 탐색 방법 개발
- 표적 단백질에 대한 hit 가상 탐색
- 2020.06~2022.02: AITRICS, 연구원
- 연구분야: 인공지능/컴퓨터를 이용한 신약 개발
- 연구활동:
- 단백질(비공개)에 대한 inhibitor 탐색
- 대규모 도킹 시스템 설계
- Pharmacophore model 개발
- 도킹 구조의 신뢰도 분석 방법 개발
- 단백질-분자 결합 예측 인공지능 모델 개발
- Building block을 이용한 가상 합성 방법 개발
- 2022.03~: 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터, 책임연구원
- 연구분야: 인공지능/컴퓨터를 이용한 신약 개발