REGULATORY SCIENCE FOR AI-DRIVEN DRUG DEVELOPMENT
Regulatory Science for AI-Driven Drug Development
AI신약개발 규제과학 융합인재양성 사업단
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운영전략
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실무역량 강화를 위한 산업체 인턴쉽, 실제 산업 문제 기반 캡스톤
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글로벌 역량 강화를 위한 해외 인턴쉽, 학술대회 발표
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융합연구역량 강화를 위한 분야별 교수 공동지도체계, SCI 학술지 논문 게재(박사)
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성과 확산 및 네트워크 확장을 위한 경진대회, 학술대회, 워크샵 등 개최
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목표
차세대 AI기반 신약 개발 및 규제 대응 역량을 갖춘 융합형 규제과학 전문인력 양성
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세부트랙
- 전략트랙
- CMC 설계최적화트랙
- 비임상실험 트랙
- 임상실험 트랙
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교육목표
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01. AI 기반 신약 개발 전략
AI를 활용하여 fast-fail/quick-win (조기 실패·선별 성공 전략) 패러다임을 구현/검토할 수 있는 현장전문가 양성
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02. AI 기반 제조·품질 관리
AI 활용 GMP 기반 제조·품질 관리 고도화 역량을 보유한 신진연구자 및 현장전문가 양성
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03. AI 기반 비임상 자료 평가
AI 활용 GLP 기반 비임상자료 평가 역량을 보유한 신진연구자 및 현장전문가 양성
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04. AI 기반 임상실험 설계
AI를 접목하여 효율적이고 윤리적인 임상시험 설계가 가능한 신진연구자 및 현장전문가 양성
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산업요구
핵심역량-
신약개발
전략 역량- 신약 개발 트렌드 이해 역량
- 효율적 개발을 위한 개발전략 수립 역량
- 개발 전략 관련 고려사항 DB화 역량
- AI 관련 규제 변화 대응 역량
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AI CMC
설계 역량- 데이터 기반 AI 신약 CMC 설계 최적화 역량
- AI 신약개발 규제과학 지식 보유
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AI 독성·약리
평가 역량- 데이터 기반 AI 신약 독성 시험 설계·평가 역량
- 데이터 기반 AI 신약 약리 시험 설계·평가 역량
- AI 신약 개발 규제과학 지식 보유
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최신
임상·규제 역량- 최신 임상시험 설계 활용 역량
- ICH GCP R3 등 현대적 규제 적응 역량
- 파이프라인에 대한 이해 역량
- 효과적 LLM 활용 역량
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