"인공지능(AI)으로 신약개발 한다구요?"

• [카드뉴스] 인공지능의 발달과 신약개발 패러다임 변화

[오프닝멘트] 시청자 여러분 안녕하십니까. 의약업계 핫이슈와 사건사고를 카드로 정리해 보는 카드뉴스입니다.이번 시간은 신약개발 단계에서의 인공지능(AI) 활용 범위에 대해 알아보는 시간으로 준비했습니다.

인공지능은 진단 및 치료의 정확도와 정밀성을 높일 수 있을 것으로 평가받고 있습니다.다. 아울러 인공지능 시스템은 환자의 과거 병력이나 치료 현황 등을 빠르게 파악하고 적절한 대책을 제시해주는 등 인력을 보완하고 역량을 극대화시켜 줌으로써 헬스케어 제공자가 저가치케어(low-value care) 업무에서 벗어나 좀 더 다양한 치료를 제공할 수 있게 해줄 수 있습니다.

인공지능 발달에 기인한 신약개발의 패러다임 변화와 방향성은 무엇인지 지금 만나 보시죠.

[1번 카드] 정보 결합 및 합성 전세계 생물의학 연구데이터를 직관적으로 검색해 특정표적에 대한 화합물과 같은 신약개발 관련 쿼리와 연관된 결과를 제공할 수 있습니다.

[2번 카드] 질병기전의 이해 현미경 데이터에서 세포 및 조직의 표현형을 분석해 현미경 이미지에서 단일세포들을 신속하고 정확하게 프로파일을 제공합니다.

[3번 카드] 기존 약물의 용도변경 신약화합물이 실제 사람들과 어떻게 상호작용하는지 해석해 기존 약물에 대한 새로운 적응증 예측이 가능합니다.

[4번 카드] 신약후보물질 생성 건강한 상태와 질병에 걸린 상태 두 경우의 환자샘플 데이터 분석을 바탕으로 새로운 바이오마커 및 치료 표적을 생성해 대규모 맞춤의료를 구현할 수 있습니다.

[5번 카드] 신약후보물질 검증 약물의 결정화 구조를 예측해 신약후보물질의 잠재적 안전성, 안정성 및 효능성 정보 제공합니다.

[6번 카드] 신약 설계 단백질의 특징과 특성을 예측해 단백질 디자인의 복잡성을 줄이고 제조 및 특성파악 관련 문제를 해결하며 새로운 단백질 특성을 발견하는데 도움을 받을 수 있습니다.

[7번 카드] 전임상시험 설계 CRISPR 가이드 설계에 영향을 주는 생물학적 변수를 결정해 CRISPR 라이브러리를 위한 가이드 선정 실험의 편향을 감소시킬 수 있습니다.

[8번 카드] 전임상시험 수행 로봇 클라우드 실험실로 샘플분석을 자동화해 외주식, 주문식, 자동화 실험실을 통한 필요한 데이터의 빠르고 안정적인 생성이 가능합니다.

[9번 카드] 임상시험 설계 임상시험 디자인을 최적화해 환자의 임상시험 참여를 쉽게 하고 불필요한 부담을 경감하며 실시간 스크리닝이 가능해 집니다.

[10번 카드] 임상시험을 위한 환자모집 의료기록 분석을 바탕으로 임상시험 환자를 검색해 환자모집의 가속화를 통해 임상시험 기간을 단축할 수 있습니다.

[11번 카드] 임상시험의 최적화 서비스 임상적으로 실행 가능한 정보를 목적으로 방사선 이미지를 분석해 임상시험 만족과 동반진단에 필요한 질병의 경과 및 치료 반응 예측할 수 있습니다.

[12번 카드] 데이터 출판 제공된 데이터를 기초로 과학 논문 초안을 작성해 출판을 위해 제출할 과학 논문 작성의 순조로운 출발(head start)이 가능합니다.