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인공지능으로 신약 개발 가속화하기 상세페이지

인공지능으로 신약 개발 가속화하기

AI의 역할, 신약 개발의 혁신적 접근

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전자책 정가
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출간 정보
  • 2024.12.28 전자책 출간
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파일 정보
  • EPUB
  • 약 9.1만 자
  • 0.2MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791173411410
ECN
-
인공지능으로 신약 개발 가속화하기

작품 정보

★ ★ ★ ★ ★ 인공지능이 신약 개발의 미래를 어떻게 변화시키고 있는지를 탐구하는 혁신적인 안내서입니다.
★ ★ ★ ★ ★ AI의 힘을 통해 신약 개발의 속도와 효율성을 극대화하는 새로운 접근법을 제시합니다.

이 책은 인공지능(AI) 기술이 생명과학 분야, 특히 신약 개발에 미치는 혁신적인 영향을 심층적으로 다루고 있습니다. 저자 김채원은 AI와 빅데이터의 융합이 어떻게 신약 후보물질 발굴, 약물 설계, 임상시험 과정에서의 효율성을 높이고 있는지를 다양한 사례와 연구 결과를 통해 설명합니다.

2024년 최신 트렌드를 반영한 이 책은 머신러닝과 딥러닝을 활용한 약물 독성 예측, 맞춤형 약물 설계 원리, 그리고 AI 기반의 가상 스크리닝 기술 등 다양한 주제를 포괄합니다. 독자는 AI가 유전체 분석과 결합하여 개인 맞춤형 치료제를 개발하는 과정, 그리고 희귀질환 치료제 개발에서 AI가 발견한 새로운 가능성을 통해 생명과학의 미래를 엿볼 수 있습니다.

또한, 이 책은 AI를 활용한 항체 신약 설계 및 약물 재창출 연구에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 특히, AI가 약물-단백질 상호작용 네트워크 분석에 기여하고, 약물 동태 예측 및 체내 분포 시뮬레이션을 통해 정밀 의학의 새로운 지평을 여는 과정을 상세히 설명합니다.

김채원은 AI 기술이 생명과학 연구에서 어떻게 비용 절감과 효율성 향상을 이끌어내는지를 보여주며, 독자들에게 신약 개발의 패러다임 전환을 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI와 생명과학의 융합이 만들어낼 혁신적인 미래를 함께 탐험해 보세요.

작가 소개

김채원

김채원은 인공지능(AI)과 생명과학 분야에서 활발히 활동하고 있는 전문가입니다. 그는 신약 개발의 혁신을 이끌어내기 위해 AI 기술을 활용하는 데 집중하고 있으며, 최신 연구 결과와 기술 동향을 바탕으로 신약 개발의 새로운 가능성을 탐구하고 있습니다.

그는 AI 기반의 약물 디자인 및 예측 모델 개발에 깊은 관심을 가지고 있으며, 이를 통해 신약 후보물질의 발굴과 연구 기간 단축에 기여하고자 합니다. 김채원은 특히 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 약물의 독성 예측 및 맞춤형 약물 설계의 원리를 연구하며, AI와 유전체 분석의 융합을 통해 더욱 정교한 치료제를 개발하는 방안을 모색하고 있습니다.

또한, 그는 AI 가상 스크리닝 기술의 진화와 신약 후보물질 발굴 속도 향상 전략에 대해 깊이 있는 통찰력을 가지고 있으며, 임상시험 대상자 선별 및 R&D 비용 절감 등 다양한 분야에서 AI의 응용 가능성을 탐구하고 있습니다. 김채원은 이러한 연구를 통해 희귀질환 치료제 개발 및 항체 신약 설계에서 AI가 어떻게 혁신적인 역할을 할 수 있는지에 대한 비전을 제시합니다.

김채원은 생명과학 연구의 새로운 패러다임을 제시하며, AI를 통한 신약 개발의 미래를 밝히기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 그의 연구와 저술 활동은 제약 바이오 산업에서 AI 기술이 가지는 잠재력을 극대화하는 데 기여하고 있으며, 많은 이들에게 영감을 주고 있습니다.

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