빅데이터와 AI(인공지능)에 의한 신약 개발

소개

차세대 게놈 분석 기술 발전에 의한 게놈, 오믹스 의료, 그리고 모바일 헬스 시대 도래로 웨어러블 센서에 의한 방대한 생활 모니터 데이터의 축적, 인공지능(AI)에 의한 분석 기술의 급격한 발전으로 의료 분야는 새로운 혁명 시대를 맞이하고 있다.
맞춤형 의료, 예측 의료가 가능한 시대가 되었고, 제약 분야에서도 축적된 게놈 데이터, 빅데이터로 비약적으로 빠른 시간에 적은 비용으로 신약을 개발할 수 있는 혁명적 시대가 열리고 있다.
새로운 의료 혁명의 개념과 현황, 그리고 선진 국가의 동향을 살펴본다.

목차

1. 의료 빅데이터 시대의 도래
1) 의료 빅데이터 시대의 도래
2) 의료 “빅데이터 혁명” - 무엇이 새로운가?
3) 게놈, 오믹스 데이터의 기본적 특징
4) 의료 빅데이터 시대의 도래와 미국의 최신 현황
5) 차세대 시퀀서의 임팩트
6) 미국의 게놈 의료의 시작
7) 게놈, 오믹스 의료의 3가지 흐름
8) 게놈, 오믹스 의료 – 미국의 상황
9) 게놈, 오믹스 의료의 진전과 빅데이터
10) 임상 표현형 eMERGE 프로젝트
11) 국가 전략으로서 “의료 빅데이터”
12) Precision Medicine은 무엇인가?
13) Biobank와 게놈 코호트
14) 일본의 게놈, 오믹스 의료의 임상 구현

2. AI 의료・AI 신약개발
1) 인공지능에 대한 기대
2) 의료 분야 인공지능 역사
3) 빅데이터와 기계학습
4) Deep Learning에 의한 기축 성분의 추출
5) Deep learning 무엇이 새로운가?
6) Deep learning : 신약개발에서 주목
7) 기타 AI 신약 개발 사례

3. Real-World-Data를 이용한 신약 개발, 약품 개발 전략의 미래
1) Learning Health System(LHS)
2) LHS의 대표 사례 - BioVU
3) 개별화(층별화) 의료 개념의 보급과 RCT의 한계
4) Biobank 준거의 신약 개발, 임상시험

4. 빅데이터 신약 개발의 유효성과 미래 전망
1) 신약 개발을 둘러싼 상황
2) 오믹스 신약 개발의 원리
3) 유전자 발견 프로필에 의한 유효성 예측
4) 유전자 발현 프로파일에 의한 독성 예측
5) 합리적인 DR 어프로치
6) 시스템 분자 의학
7) 맞춤형 의료의 전망
8) Precision Medicine은 분자 시스템 의학의 어디에 있는가

본문내용

의료 빅데이터 시대의 도래
(1) 차세대 게놈 등에 의한 ’게놈/오믹스 의료’ - 분자정보 축적
(2) 모바일 헬스(mHealth)에 의한 Wearable 센서 정보의 계속적 축적(unobstructed monitoring)
(3) Biobank에 의한 ‘게놈, 코호트’ 정보

<중 략>

의료 ‘빅데이터 혁명’
- 게놈, 오믹스 데이터의 기본적 특징 -
＜ 목적도 데이터 특성도 종래와 다르다＞
종래의 의료정보의 “빅데이터” Big “Small Data” (n≫p)
의료정보, 역학조사에서는 속성수: 10항목 정도
– 목적: Population Medicine의 Big Data
⇒ 개별을 모아 ‘집합적 법칙’을 본다

총체적 분자정보 등의 “빅데이터”
Small “Big Data”(p≫n)
１개체에 관한 데이터 속성 종류 수가 방대
속성에 비해 개체수 소수: 종래의 통계학이 무용

참고자료

· 없음