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[AI서재] AI 신약개발의 패러다임 전환과 미래 융합 생태계 - 목차

AI 신약개발의 패러다임 전환과 미래 융합 생태계
데이터 주도의 표적 발굴부터 자율 구동 실험실까지
김경진 변호사
AI 신약개발의 패러다임 전환과 미래 융합 생태계
인공지능이 약을 설계하는 시대가 이미 시작됐습니다. 병의 원인이 되는 단백질을 찾는 일부터 분자를 그리고, 독성을 미리 걸러 내고, 동물실험을 대신하고, 가상 환자로 임상시험을 미리 돌려 보는 일까지 신약개발의 모든 단계가 바뀌고 있습니다. 이 흐름을 다섯 부 열다섯 절로 나누어, 생물학이나 화학을 배운 적 없는 분도 끝까지 따라올 수 있게 썼습니다. 어려운 말이 나오면 그때그때 쉬운 말로 풀었고, 기계가 설계한 약에 특허를 줄 수 있는지, 사고가 나면 누가 책임지는지 같은 법의 문제도 함께 다루었습니다. 각 절 끝에는 그 절의 뼈대를 한 장에 담은 도해를 붙였습니다.
읽는 법
순서대로 읽으셔도 되고, 목차에서 궁금한 절만 골라 읽으셔도 됩니다. 각 절 끝의 도해 한 장을 함께 보시면 내용이 한 번 더 정리됩니다.
제1부 AI 신약개발의 서막과 패러다임 전환
1.1 R&D 패러다임 전환: 죽음의 계곡(Valley of Death) 극복
1.2 생명과학을 위한 인공지능: 파운데이션 모델(Foundation Models)
제2부 AI 주도 신약 설계 및 물질 발굴
2.1 3D 단백질 구조 예측과 구조 기반 약물 설계 (SBDD)
2.2 딥러닝 기반 후보물질 생성 (De Novo Design)
2.3 인실리코(In silico) ADMET 및 독성 예측 시스템
제3부 차세대 모달리티 및 스마트 약물 전달 시스템
3.1 바이오 의약품 및 다중 표적 치료제 설계 (ADC)
3.2 천연물 신약 데이터베이스의 AI 해독과 하이브리드 발굴
3.3 나노의학 및 스마트 표적 전달 시스템 (Nanomedicine)
제4부 전임상·임상 검증 및 정밀 의료의 혁신
4.1 전임상 연구 혁신: 동물실험 대체 및 생물학적 모델링
4.2 디지털 트윈(Digital Twins)과 차세대 임상시험의 현대화
4.3 정밀 종양학(Precision Oncology)과 환자 맞춤형 치료
제5부 규제 과학, 데이터 윤리 및 미래 융합 생태계
5.1 AI 신약개발의 규제 프레임워크와 품질 관리 거버넌스













