AI신약 (2) 썸네일형 리스트형 AI 기반 신약 스크리닝 알고리즘 평가 방법론 1. 서론: AI로 설계하는 분자 구조, 어떻게 평가할 것인가?AI 기술이 신약 개발 프로세스에 본격적으로 도입되면서, 이제는 단순히 후보 물질을 찾는 수준을 넘어서 분자 구조를 직접 생성하고 설계(De novo design) 하며, 약물-표적 간 상호작용을 예측하는 일까지 가능해졌습니다.그러나, 이러한 AI 기반 모델이 실제 제약 산업에 쓰이기 위해서는 반드시 그 정확성, 일반화 가능성, 화학적 타당성을 정량적으로 검증하고 평가할 수 있어야 합니다. QSAR (Quantitative Structure–Activity Relationship) 모델도 마찬가지로, 예측 정확도와 해석 가능성에 대한 객관적 지표가 요구됩니다.이 글에서는 De novo drug design 및 QSAR 모델에 대한 평가 방법론.. AI 기반 신약 디자인(De novo Drug Design) 기술과 사례 분석 1. 서론: 신약 개발의 새로운 패러다임전통적인 신약 개발 과정은 오랜 시간과 막대한 비용이 소요되는 복잡한 절차를 거칩니다. 신약 후보물질 발굴(Drug Discovery)부터 전임상 및 임상시험을 거쳐 최종 승인까지 약 10~15년이 걸리며, 성공 확률은 10,000개 중 1개 이하로 매우 낮습니다. 이에 따라 제약업계에서는 인공지능(AI)을 활용하여 신약 개발의 효율성을 극대화하는 AI 기반 신약 디자인(De novo Drug Design) 기술이 주목받고 있습니다.AI를 활용한 신약 디자인은 기존의 실험 기반 후보물질 발굴 방법을 보완하거나 대체하며, 분자 모델링, 단백질-리간드 결합 예측, 화합물 생성, 약물 최적화 등의 과정을 자동화합니다. 이를 통해 신약 개발 시간을 단축하고 비용을 절감할 .. 이전 1 다음
