반응형 AI가 발견한 신약 후보물질 – 딥러닝 기반 분자동역학의 진보와 한계 생명과학과 인공지능의 융합은 알파폴드(AlphaFold)의 단백질 구조 예측 이후 새로운 시대를 열었습니다. 특히 제약 산업에서 인공지능은 신약 후보물질을 발굴하고 분자동역학 시뮬레이션을 고도화하며 연구 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 그러나 가능성과 함께 한계 또한 명확히 존재합니다. 이 글에서는 AI 기반 신약 후보물질 탐구의 성과와 그 기저에 깔린 분자동역학 기법, 그리고 남아 있는 도전 과제를 심층적으로 살펴봅니다.📑 목차AI 신약 개발의 배경과 진화딥러닝과 분자동역학의 융합AI가 제시하는 신약 후보물질의 실제 사례한계와 문제점 – 데이터, 해석, 윤리미래 전망과 글로벌 연구 동향결론 🔬 AI 신약 개발의 배경과 진화제약 개발 과정은 평균 10~15년이 걸리며 수십억 달러의.. 2025. 9. 12. 이전 1 다음 반응형
