"약물 개발에서의 데이터 과학, 인공지능 및 머신 러닝" 출간 기념

"약물 개발에서의 데이터 과학 , 인공지능 및 머신 러닝"이라는 책은 제약 산업에 종사하는 학생과 전문가라면 꼭 읽어야 할 책입니다.

현재 전 세계 의 많은 연구 기관과 대형 제약 회사들이 데이터 과학, 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 운영 및 연구에 적용하여 신약 개발 프로세스에 큰 변화를 가져오고자 노력하고 있습니다. 이러한 맥락에서, "약물 개발에서의 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝"이라는 책은 제약 업계 종사자들과 베트남 약학대 학생들의 시급한 요구를 충족시켜 주었습니다.

이 책은 약물 표적 발견 부터 임상 연구 및 승인 후 관리까지 생물학 및 제약 데이터 분야에서 수년간의 경험을 쌓은 해리 양 박사가 편집했습니다.

하노이에서 개최된 약물 개발 및 도서 출간을 위한 AI 응용 세미나 개요.

Alpha Books의 의학 지식 및 도서 출판 브랜드인 Medinsights에서 출간한 "데이터 과학, 인공지능, 그리고 약물 개발에서의 머신러닝"은 484페이지 분량으로 13개 장으로 구성되어 있습니다. 각 장은 데이터 과학, 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 활용한 약물 연구 개발의 구체적인 측면을 논의하며, 특히 데이터 과학은 약물 개발의 중요한 "기반"으로 여겨집니다.

실제로 AI는 충분한 양질의 데이터가 있을 때에만 효과적이며, 데이터 과학과 AI는 신약 개발의 여러 단계, 즉 신약 발견, 전임상, 임상 시험, 생산 및 상용화 단계에 적용됩니다. 이 책의 정보는 데이터 과학, AI, 머신러닝의 영향으로 제약 산업이 디지털 혁신을 이루는 전반적인 모습을 독자들에게 제공합니다.

이 책의 여러 장에서는 신약 개발 분야의 AI, AI 지원 임상 시험, 정밀 의학을 위한 머신러닝 응용 분야, 그리고 빅데이터 기반 약물 안전 및 약물 감시 관련 내용을 심층적으로 다룹니다. 저자들은 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝의 구체적인 응용 분야를 Exscientia Company(영국)의 사례와 함께 설명하며, AI를 활용하여 항암제를 개발하고 현재까지 임상 시험에 사용된 제품들을 소개합니다.

책에서 소개하는 또 다른 사례는 Insilico Medicine(미국)이 AI를 사용하여 폐 섬유증 약물을 개발하여 4~5년 걸리던 개발 기간을 18개월 이내로 단축한 사례입니다. 또한 Bayer, Novartis, Pfizer 등 세계 유수의 제약 회사들이 AI 기업과 협력하여 신약 개발을 가속화하는 일련의 프로젝트도 소개했습니다.

데이터 과학, 인공지능, 머신 러닝이 과학자를 대체하는 것이 아니라, 엄청난 양의 데이터를 처리하고, 연구 방향을 제시하고, 기존 약물 개발에서 매우 높은 실패율을 줄이는 데 있어 "초고속 조수" 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다.

베트남에서 인공지능을 신약 개발에 적용하는 것은 아직 초기 단계로, 주로 스타트업이나 소규모 연구 센터를 중심으로 이루어지고 있습니다. 환자 데이터 분석 및 임상시험 설계를 지원하는 수준에 그치고 있으며, 명확한 상용 제품은 아직 개발되지 않았습니다. 그러나 의료 데이터 인프라, 기술, 그리고 인적 자원 역량이 향상되면 이러한 발전은 크게 향상될 것이며, 『데이터 과학, 인공지능, 그리고 신약 개발에서의 머신러닝』(Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Development)이라는 책이 이러한 발전에 기여할 수 있을 것입니다.

도서 출간 세미나에 참석한 전 보건부 차관이자 제약학 수석 전문가인 르 반 트루옌 준교수 박사의 말입니다.

보건부 차관이자 제약 분야 선임 전문가인 르 반 트루옌 준교수에 따르면, 포괄적인 개요 문서와 실용적인 가이드라인의 성격을 모두 갖춘 "약물 개발에서의 데이터 과학, 인공지능 및 머신 러닝"이라는 책은 기술 전문가부터 의학 연구자까지 독자들이 정보 기술의 힘을 활용하여 새롭고 안전하고 효과적인 약물을 발견하고, 테스트하고, 조만간 시장에 출시하는 과정을 가속화하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 인간 건강을 보호하는 사명을 달성할 수 있습니다.

"이해하기 쉬운 언어, 직관적인 그림, 실제적인 예를 담은 이 책은 의사, 약사, 정책 입안자, 의료 관리자, 의대생, 약학대생, 그리고 환자 중심 시대에 첨단 과학과 기술을 활용한 정확하고 인도적인 의학을 지향하는 현대 의학의 발전에 관심이 있는 모든 사람에게 적합합니다."라고 르 반 트뤼엔 준교수가 말했습니다.

이해하기 쉬운 언어, 직관적인 그림, 실제적인 예를 갖춘 이 책은 의사, 약사, 정책 입안자, 의료 관리자, 의대생, 약학대생 및 환자 중심 시대에 첨단 과학과 기술을 활용하여 정확하고 인도적인 의학을 지향하는 현대 의학의 발전에 관심이 있는 모든 사람에게 적합합니다.
부교수, Le VAN TRUYEN 박사

하노이 약학대학교 약리학 및 임상약학과 부교수인 Pham Thi Thuy Van 박사는 이 책의 내용을 평가하면서 다음과 같이 말했습니다. "이 책 '약물 개발에서의 데이터 과학, 인공지능 및 머신 러닝'은 약물 연구 및 개발에서 데이터 과학, 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 적용하는 방법에 대한 심층적이고 최신의 매우 지향적인 문서입니다. 이는 허가 전과 허가 후 단계 모두에 적용됩니다.

"임상 서류 검토 전문가이자 약물 허가 자문 위원회(보건부) 위원의 관점에서 볼 때, AI 지원 임상 시험, 정밀 의학, 실제 임상 증거(RWE), 빅데이터 기반 약물 안전 감시에 대한 논의가 특히 유익했습니다. 이러한 요소들은 국가 약물 규제 기관에서 약물의 이점-위험성 및 비용 대비 효과를 평가하는 데 점점 더 관심을 갖게 되는 요소입니다."라고 Pham Thi Thuy Van 씨가 공유했습니다.

알파북스 이사회 회장인 응우옌 칸 빈 씨가 도서 출간식에서 연설했습니다.

이 책은 또한 AI와 ML을 포함한 현대 기술을 사용하여 빅데이터를 안내, 분석 및 해석할 수 있는 법률 시스템 구축을 포함하여 기술 발전에 적응하기 위한 규제 규정의 변화를 다룹니다. 이 책은 명확한 언어, 실제 사례 및 학제 간 접근 방식을 통해 제약 산업의 디지털 전환을 촉진하고 정확하고 효과적이며 인도적인 의학 및 약국을 향한 데 기여합니다.

또한, 이 책은 AI를 통해 빅데이터 소스와 연계된 신약 연구 개발 과정을 포괄적으로 설명하고 업데이트된 핸드북으로, 시간 단축과 자원 절약을 지원합니다. 약사, 의사, 그리고 신약 연구 개발 분야에 종사하는 모든 분들께 매우 유용한 정보가 될 것입니다.

응우옌 꾸옹

출처: https://nhandan.vn/ra-mat-sach-khoa-hoc-du-lieu-tri-tue-nhan-tao-va-hoc-may-trong-phat-trien-thuoc-post911851.html