DAY 1Track 1 / Panel 

Panel) AI와 신약 산업의 융합: 현재와 그 잠재성

AI를 통한 신약개발 패러다임의 변화: 현주소와 향후 전망

신약은 1/9000 의 성공확률로 15년의 개발 기간이 소요되는 대표적 고위험 산업이다. 부상하는 딥러닝 기술들 예를 들어 CNN, RNN, GAN, 강화학습 등이 전 세계 현존하는 문헌, 특허, 임상 기록, 유전체 정보, 질환, 물질, 타겟 등의 데이터들과 만나 인간의 능력으로 시도해보지 못했던 객체들 간의 관계와 통찰력을 제공하는 시대가 펼쳐지고 있다. 전통적 미덕이었던 과학적 방법 즉, 가설과 무한 실험실 테스트 방법으로부터, 대용량의 비정형 데이터 전체를 딥러닝에 학습시켜 이를 간의 관계를 딥러닝이 제시하고 이를 기반으로 한 추론을 검증하는 본격적인 데이터 기반 접근법으로의 패러다임 전환이 이루어지는 변곡점인 시기인지를 알아본다. 글로벌 대표 사례와 이를 지원하는 딥러닝 적용 예를 설명한다. 그리고 이를 통해 제약 바이오 업계가 맞이할 변화 와  도전 등에 대해 짚어보고 향후 이러한 패러다임이 신약개발에 미치는 시사점에 대하여 강연할 예정이다.

AI 를 통한 정밀신약 시대의 도래: 유전체 기반 인공지능 플랫폼