AI Platform Development for Predicting Aerosol Drug Delivery Efficiency Based on Patient Inhalation Patterns
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113112
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교산학협력단
강지현
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,292만원
6,292만원
개발연구
대학
전북특별자치도 전주시
보건의료 > 신약·의약품개발 > 의약품 제형개발기술
... 평가법과 AI 모델을 통합하여, 에어로졸 제형의 흡입 효율을 정량적으로 예측할 수 있는 AI 플랫폼을 구축하는 것임.-기존 평가법의 한계기존 흡입제 평가는 고정 유량 조건에서 수행되는 APSD ... 효율 민감도를 정량화함.-환자 기반 평가 확장문헌 및 전향적 코호트를 통해 확보한 환자 호흡 데이터를 기반으로 dynamic flow 조건을 재현하고, 이를 APSD 평가에 반영함.-AI 통합 ...
-연구 수행 전략본 연구는 단계적으로 데이터 기반 에어로졸 제형 평가 및 예측 플랫폼을 구축함.-1차년도: 기초 데이터 확보Budesonide, Formoterol fumarate 등 ... APSD 평가를 수행하고, FPF, MMAD, GSD 및 stage별 deposition 데이터를 확보함.-2차년도: 유량 기반 모델 구축유량 변화에 따른 흡입 효율 민감도를 정량화하고, ...
... 흡입 전략 및 정밀 의료 구현이 가능함.-산업적 활용흡입제 제형 설계 최적화, 디바이스 선택 전략 수립, 임상 시험 설계 등에 활용될 수 있음.-규제과학적 활용AI 기반 in silico 평가 자료로 활용되어 차세대 심사 기준 확립에 기여할 수 있음.-플랫폼 확장성SaaS 형태로 확장되어 다양한 제약사 및 연구기관에서 활용 가능한 범용 기술로 발전할 수 있음.