Development of artificial intelligence-based prediction platform for micellar formulations of poorly soluble drugs
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710112327
과학기술정보통신부
한국연구재단
계명대학교산학협력단
황두형
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
9,300만원
9,300만원
기초연구
대학
대구광역시 달서구
보건의료 > 신약·의약품개발 > 의약품 제형개발기술
대부분의 저분자 신약 후보물질은 낮은 용해도와 생체이용률 문제를 가지고 있어 약효 발현을 위해 각 약물 특성에 맞춘 제형화가 필수적임. 그러나 기존의 제형 개발 방식은 주로 경험적이고 반복적인 시행착오에 의존하기 때문에, 신약 및 개량신약 개발 초기부터 상당한 시간과 비용이 소모됨.본 연구는 인공지능 기반 난용성 약물 미셀제제화 예측 플랫폼을 구축하여 기존...
본 연구는 인공지능 기반의 데이터 주도형 난용성 약물 미셀제제화 예측 플랫폼을 구축하여 기존의 경험적이고 반복적인 실험 (trial-and-error)에 의존한 비효율적 제제 연구 방식을 ...-lactic acid) (PEG-b-PDLLA)를 부형제로 활용한 난용성 약물 미셀제제 빅데이터를 구축하고 이를 토대로 인공지능 기반 미셀제제화 예측 플랫폼을 구축하고자 함. 선행 연구 결과에 ...
... 약물 제제화 연구 방식 대비 연구 인력, 비용, 연구기간을 획기적으로 단축할 수 있음. 또한 빅데이터와 인공지능 기반 플랫폼을 활용하여 약물 맞춤형 미셀제제을 도출하고, 이를 통해 신약 및 개량신약 ... 난용성 약물의 미셀제제화 가능성을 체계적으로 탐색하고, 다학제적 약효 평가를 진행함. 확보된 데이터를 바탕으로 국제 저명 학술지에 연구 성과를 발표하여 연구팀의 위상을 제고하고 국제 협력 기반을 ...