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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정명희 (안양대학교) 권원현 (안양대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,797 - 1,808 (12page)

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4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기ž전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.
#인공지능 #머신러닝 #딥러닝 #신약개발 #Artificial intelligence #Machine learning #Deep learning #Drug discover and development

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 신약개발에 사용되는 인공지능 기술
Ⅳ. 현재 기술의 한계와 미래 발전 방향
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (51)

참고문헌 신청
K. Mak and M. Pichika, “Artificial intelligence in drug development: present status and future prospects,” Drug Discovery Today, vol. 24, no. 3, pp. 773-780, Mar. 2019. google schola N. Fleming, “How artificial intelligence is changing drug discovery”, Nature, vol. 557, pp. 55-57, May. 2018. google schola G. Hessler and K. Baringhaus, “Artificial Intelligence in Drug Design”, Molecules, vol. 23, no. 10, pp. 2520, 2018. google schola I. M. Kapetanovic, “Computer-aided drug discovery and development (CADDD): in-silico-chemico-biological approach,” Chem. Biol. Interact, vol. 171, pp. 165-176, 2008. google schola S. P. Leelananda and S. Lindert, “Computational methods in drug discovery,” Beilstein J. Org. Chem., vol. 12, pp. 2694-2718, 2016. google schola

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