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신약 개발 전 주기 각 단계별 필요한 데이터 및 문제

411호 (2025년 2월 Issue 2)

김우연
KAIST 화학과·데이터사이언스 대학원 교수

김우연 교수는 POSTECH에서 화학과 물리를 전공하고 2009년 동 대학원에서 계산화학으로 박사학위를 취득했다. 이후 독일 막스플랑크연구소에서 이론 물리로 박사후연구원 과정을 거치고 2011년 KAIST 화학과에 부임해 AI 기반 신약개발 연구를 개척하고 있다. 2022~2024년에는 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터 센터장을 지냈다. 다년간의 연구 성과를 바탕으로 2020년 ‘히츠’를 창업해 최신 AI 기술의 제약바이오 분야 보급에 힘쓰고 있다.
wooyounkaist@gmail.com
정리=김윤진
동아일보 기자
truth311@donga.com
신약 개발 전 주기 각 단계별 필요한 데이터 및 문제

타깃 발굴부터 임상시험까지 이어지는 복잡한 신약 개발 과정을 고려하면 AI를 통해 신약 개발을 가속하기 위해서는 개발 과정 전 주기에 적용할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 하지만 이미지나 언어 분야와 달리 신약 개발의 경우 각 단계마다 데이터 종류가 상이하며 문제의 복잡도 또한 매우 다르다.