인공지능을 적용해서 안전한 의약품을 찾아내는 일을 하는 것을 목표로 합니다. 1) 약의 안전성 예측 모델을 개발. - 간 부작용 예측: 간은 우리 몸에서 해독작용을 수행하는데, 약을 해독하는 과정에서 많이 손상이 일어나기도 합니다. 그러한 약물을 미리 찾아내기 위한 인공지능 모델입니다. - 심장 부작용 예측: 약에 의해서 심장 박동에 문제가 생기는 경우 굉장히 심각한 부작용이기 때문에 약이 승인을 받기 어렵습니다. 심장에 부작용을 나타내는 약물을 미리 찾아내기 위한 인공지능 모델입니다. 2) 소외열대질환 치료제 개발. - 소외열대질환이란 (tropical neglected disease) 열대 지방에서 유행하는 질환으로, 해당 질병이 유행하는 국가들은 대개 의료비가 부족해서 환자들을 치료하지 못하는 문제가 있습니다. 경제적으로 어려운 국가에서 유행되다 보니 제약회사 입장에서도 이윤을 남기기가 어려워 별로 연구가 안되는 질병입니다. 그래서 소외 질환 (neglected disease)라고 부릅니다. - 안전하고 효과적이면서도 저렴한 의약품을 개발해야 하다 보니 인공지능 연구 적용이 꼭 필요한데요. 그러한 이유에선지 제약회사들도 소외열대질환 치료제 실험 데이터들은 공개를 해두었습니다. 그래서 그런 데이터들을 최대한 활용해서 연구를 해보려고 합니다.

모임 초기 - 인공지능 모델 개발에 필요한 배경 지식 소개 - 개발된 인공지능 모델 현황 리뷰 (데이터가 많지 않다 보니 대부분은 기계학습 알고리즘을 사용한 모델입니다) - Python에서 RDKit을 이용해서 약물 데이터 다루기 - 기계 학습 모델 개발해보기 (scikit-learn) 모임 초기 이후에는 아래와 같은 내용을 위주로 진행하려고 합니다. - 데이터 추가 확보 방안 - 최신 딥러닝 알고리즘 적용 방안 (예시) (NLP 자연어 처리 기법: 약물 구조를 문자열로 표현하는 방식이 있어 자주 사용됨) (GNN 그래프 신경망: 약물 구조를 그래프로 정의할 수 있어 자주 사용됨) - 연구 성과물을 논문으로 정리하기 위한 아이디어 논의

>> 기계학습/딥러닝 모델 경험이 있으신 분 - 필요한 배경지식에 대한 내용은 제가 설명하면서 같이 진행할 수 있을 것 같습니다. - 여기서 요구하는 경험은 엄청난 경험이라기 보다는 수업들으면서 튜토리얼 따라해보신 분 정도여도 좋을 것 같습니다. >> 관련 분야 배경지식이 있으면서 기계학습/딥러닝을 배우고 싶으신 분 - 프로그래밍 경험이 적더라도 배경지식이 있으신 분은 상대적으로 데이터에 대한 이해도가 높아서 데이터 처리 과정을 좀 더 쉽게 이해하고, 데이터 수집에 대한 새로운 아이디어를 제시해주실 수 있지 않을까 생각이 되네요. >> 개발한 모델 deployment에 관심이 있으신 분 - 신약 개발 분야 인공지능 모델들은 사용가능한 모델이 상당히 적은 편인데, 저희 랩에서 만들어지는 프로그램은 공개 배포해서 누구나 쓸 수 있었으면 합니다. >> 시스템 엔지니어(?) -인공지능 모델을 계속 최신 상태로 유지하는 MLOps라는 개념을 최근에 접하게 되었는데, 신약 개발 분야에서는 거의 사용하지 않는 개념인 것 같습니다. MLOps를 적용해서 모델을 계속 최신 상태로 유지할 수 있는 시스템을 만드는 것도 같이 해볼 수 있는 일이 될 것 같네요.

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