인공지능의 발전에 의해 신약 개발은 혁명적인 변화를 일으켰습니다. 이 책은 전통적인 신약 개발 과정부터 최신 AI 기술의 적용까지 종합적으로 탐구합니다. 미래 의료의 핵심이 될 AI 기반 신약 개발의 현재와 미래를 깊이 있게 탐구하는 이 책을 통해 독자들은 의약품 개발의 새로운 패러다임을 이해할 수 있을 것입니다.

1. 서론

2. 신약 개발의 역사와 현황
2.1 기존 신약 개발 과정
2.2 소분자 의약품과 생물학적 제제
2.3 현대 신약 개발의 문제점
2.4 신약 개발 효율성 향상의 필요성
2.5 신약 개발의 생산성 문제

3. AI의 기본 개념과 신약 개발에서의 잠재력
3.1 인공지능(AI)의 정의와 특징
3.2 기계학습(ML)과 딥러닝의 이해
3.3 AI의 발전 역사
3.4 신약 개발에서 AI의 잠재력
3.5 AlphaFold2와 단백질 구조 예측

4. AI를 활용한 신약 개발 개요
4.1 AI 활용의 이점
4.2 AI 적용 가능 분야 개요
4.3 AI 활용의 잠재적 위험과 한계
4.4 AI 신약 개발 트렌드 변화: 빅데이터에서 생성형 AI로

5. 생성형 AI와 신약 개발
5.1 생성형 AI의 개념과 특징
5.2 생성형 AI의 신약 개발 적용 사례
5.3 생성형 AI의 장점과 한계
5.4 생성형 AI 기반 신약 개발 플랫폼
5.5 생성형 AI의 미래 전망

6. 천연물 신약 개발에서의 AI 활용
6.1 천연물 신약 개발의 중요성과 현황
6.2 천연물 신약 개발에서 AI의 주요 응용 분야
6.3 AI를 활용한 천연물 신약 개발의 성공 사례

7. 신약 개발 단계별 AI 활용
7.1 표적 파악
7.2 첫 번째 선별
7.3 우수한 화합물 파악
7.4 약 후보 선정
7.5 사전 임상 시험

8. 비임상시험에서의 AI 활용
8.1 데이터 분석 성능 및 완건성 향상
8.2 실험동물 사용 감소 가능성
8.3 비임상시험관리기준(GLP) 적용 시 고려사항
8.4 독성 평가 및 작용기전 탐색
8.5 생체 내 예측 모델 개발
8.6 약동/약력 모델링에서의 AI 알고리즘 활용

9. 임상시험에서의 AI 활용
9.1 대상자 모집 및 선정
9.2 용법 및 용량 최적화
9.3 대상자 유지·관리 및 투약 모니터링
9.4 데이터 수집, 관리 및 분석
9.5 임상 평가변수 평가
9.6 AI 기반 임상시험 설계 사례

10. AI 기반 신약 개발의 성공 사례
10.1 국내 사례
10.2 해외 사례
10.3 글로벌 제약사들의 AI 도입 현황
10.4 엔비디아의 생성형 AI 기반 신약 개발 사례

11. AI 신약 개발의 도전과제
11.1 데이터의 품질과 양
11.2 규제 및 윤리적 문제
11.3 AI 모델의 해석 가능성
11.4 전문 인력 확보의 어려움
11.5 단백질 3차구조 이해의 복잡성
11.6 생물학적 데이터의 계산적 처리 문제

12. AI 신약 개발 생태계
12.1 제약사와 AI 전문기업 간 협업
12.2 정부 및 공공기관의 지원 정책
12.3 AI신약개발지원센터의 역할
12.4 Open Innovation 전략
12.5 국제 협력 모델 (MELLODDY 프로젝트)
12.6 빅테크 기업의 AI 신약 개발 참여

13. 산업 및 사회적 영향
13.1 제약 산업의 변화
13.2 의료 시스템에 미치는 영향
13.3 환자 중심의 의료 서비스
13.4 새로운 케어 모델의 등장
13.5 경제적 영향과 일자리 변화

14. 국내 AI 신약 개발 강화 전략
14.1 국내 AI 기술 및 제약산업 현황
14.2 K-멜로디(K-ELLODDY) 사업 소개
14.3 산학연 협력 강화 방안
14.4 정부 지원 정책 및 규제 개선 방향
14.5 국내 스타트업 육성 및 지원 방안

15. AI 신약 개발의 최신 동향과 사례
15.1 Terray Therapeutics의 AI 데이터 공장
15.2 Isomorphic Labs와 글로벌 빅파마의 협력
15.3 AI를 활용한 약물 재창출 사례
15.4 AI 기반 가상 임상 시험의 발전

16. 결론