AI 신약개발, 의료정보학 교육 플랫폼 LAIDD 2.0 (보건복지부 지원)

◼ 링크 : https://www.bioin.or.kr/EventEdc.do?num=316883&cmd=view&cl_code=all&searchType=all&pre_seq=&next_seq=&bid=semina&s_key=all&s_str=&sdate=2022/01/01&edate=2022/12/31 

BioIN(바이오인)

 

 

LAIDD는 보건복지부, 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 구축한 국내 최초의 AI와 제약 바이오 분야의 융합 교육 플랫폼으로 신약개발에 필요한 AI, Chemoinformatics, Bioinformatics, 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득할 수 있는 곳입니다.

 

🟦 LAIDD 목표

 

🟦 러닝트랙

🟦 강좌

- 총 90여 개의 강좌 

- 아래처럼 원하는 강좌를 선택해서 들을 수 있음.

 

- 강의 목록 : https://www.laidd.org/html/intro/bio/total.php

◼ AI

• [2022] 기계학습
• [2022] Overcoming Scientific Data Challenges in AI
• [2022] 파이썬 프로그래밍 기초
• [2022] Attention for Deep Learning
• [2022] 연합 학습 연구 동향
• [2022] 연합학습 기초
• [2022] 인공지능 신약개발을 위한 자연어처리
• [2022] 인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초
• [2022] 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초
• [2022] 인공지능을 위한 선형대수학
• [2022] 인공지능을 위한 확률통계
• [2022] 병렬처리를 활용한 대용량 계산 방법
• [2022] 효율적인 딥러닝 코드 작성을 위한 파이토치 라이트닝 기초
• [2022] 인공지능 신약 개발을 위한 딥러닝 프레임워크 기초
• [한국생명정보학회] 현장 강의와 실습을 통한 AI 신약개발 집중 교육 코스

◼ Bio

• [2022] Cancer genome analysis
• [2022] Genomic Analysis
• [2022] Omics-based Pathway Analysis
• [2022] Big data in precision oncology
• [2022] Multiomics analysis
• [2022] 전사체 데이터 분석
• [2022] 서열분석(DNA,RNA,Protein)
• [2022] 생물정보학개론
• [2022] 차세대 서열분석
• [2022] 암 유전체 빅 데이터
• [2022] Bionetwork analysis
• [2022] 바이오 데이터베이스의 활용
• [2022] 바이오 네트워크 모델링
• [2022] 생물정보학을 위한 R프로그래밍
• [2022] 신약개발에서의 바이오마커 예측
• [2022] OpenTargets platform을 활용한 신약 물질탐색(개설 준비중)
• [2022] Next Generation Sequencing ChIP-seq , 데이터 처리 분석 및 활용 (개설 준비 중)
• [2022] 분자생물학 기초 및 세포신호전달개론
• [2022] 시스템생물학
• [2022] 전장유전체 변이분석의 이해
• [2022] 단백질 서열 정렬 알고리즘과 실습
• [2022] 신약 타겟 발굴을 위한 Exome 시퀀싱의 활용 (강의 추가 예정)

◼ Chemical

• [2022] 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악
• [2022] 의약화학 기초
• [2022] 단백질구조기반 신약설계법
• [2022] 신약타겟 단백질구조결정학
• [2022] 일반화학 기초
• [2022] 화학 정보학 데이터베이스
• [2022] 마쿠시 구조를 활용한 화합물 특허 탐색
• [2022] 면역정보학과 단백질 재설계
• [2022] 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션
• [2022] 도킹 프로그램 사용 실습
• [2022] 화학정보학개론
• [2022] protein data bank 분석

◼ Drug

• [2022] AI 신약개발시 알아야 할 항암제 개요
• [2022] 의약품 허가 및 상업용 생산을 위한 기술이전
• [2022] 임상 약동학 및 약력학의 기초
• [2022] 신약개발을 위한 정량시스템약리학의 이해
• [2022] 임상시험을 위한 자료관리 및 통계분석
• [2022] 임상시험 설계
• [2022] 임상시험 단계별 설계와 실례
• [2022] 신약개발과정의 이해(중개연구와 임상시험)
• [2022] 신약개발과정 개요

◼ AI&Bio

• [2022] Identifying therapeutic targets using biological graph
• [2022] 약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출
• [2022] Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data
• [2022] 기계학습 및 네트워크 구조를 활용한 정밀의학
• [2022] 빅데이터를 활용한 비임상시험 동물모델 개발
• [2022] 인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴
• [2022] 인공지능을 활용한 전장유전체 유전변이분석
• [2022]알파폴드를 이용한 단백질 구조 예측 및 평가

◼ AI&Chemical

• [2022] AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based)
• [2022] Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based)
• [2022] Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
• [2022] 신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측
• [2022] AI 적용을 위한 약물 fingerprint 및 유사도 계산
• [2022] Molecular Representation Learning & Property Prediction
• [2022] Deep Learning Based Molecular Generation
• [2022] RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습
• [2022] Molecular design with deep generative models
• [2022] 신약후보물질 탐색 및 최적화를 위한 딥러닝 모델
• [2022] 단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측
• [2022] 독성예측인공지능 모델 활용
• [2022] 구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질 발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화
• [2022] 신약개발을 위한 다중모달 표현학습
• [2022] 딥러닝을 이용한 단백질 도킹
• [2022] 그래프 트랜스포머를 활용한 분자물성 예측
• [2022] 단백질 구조 모델링
• [2022] AI 기반 protein-ligand interacton 예측 연구의 최신동향
• [2022] 화학정보학을 위한 Deep learning 기술
• [2022] QSAR
• [2022] 분자생성모델 연구동향 리뷰
• 구조기반 약물탐색 트랙을 위한 가이드

◼ AI&Drug

• [2022] 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴
• [2022] 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석
• 중앙대학교 약학대학 코스 (임채욱 교수)

 

 

🟦 수강 후기

- 아직 직접 들어보지는 않았지만, 다른 이의 말을 빌리면 활용성 있는 강의보다는 이론 위주의 강의가 많다고 함

- 실제 코딩 분석이 차지하는 범위는 크지 않은 듯하다. 

 

- 그러나 이러한 강의 플랫폼이 많으면 많을수록 배울 수 있는 길이 넓어진 다는 뜻이기에 반기고 싶다

 

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