반응형 local ai1 [Report] AI를 활용한 약리독성 예측 모델 최신 동향 1. 서론신약 개발 과정에서 약리효능과 독성 예측은 개발 성공 여부를 결정짓는 핵심 단계이다. 후보물질의 독성이 발견되면 수년간의 연구개발 노력과 막대한 비용이 물거품이 될 뿐 아니라, 임상 단계에서의 실패는 환자 안전과도 직결되는 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이에 따라 약리학적 효과와 독성 프로파일을 사전에 예측할 수 있는 전산 기반 접근법이 오래전부터 연구되어 왔다. 그러나 전통적인 독성 예측 모델은 주로 QSAR(Quantitative Structure-Activity Relationship) 모델이나 규칙 기반(rule-based) 접근에 의존했으며, 이는 복잡한 생물학적 시스템을 충분히 반영하지 못해 한계가 분명했다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 빅데이터 확보로 인해, AI를 활용한 .. 2025. 3. 26. 이전 1 다음 반응형