[Drug Discovery] #1 신약개발에서의 인공지능

핵심 요약

에이아트릭스의 신약개발팀은 베이지안 딥러닝으로 불확실성을 정량화하고 도킹 기반 가상탐색의 신뢰성과 효율을 높이는 실무 접근을 공유합니다.

주요 경험

• 다중 베이지안 알고리즘 구현·비교로 예측 신뢰도 향상 절차를 확립했습니다.
• 입력 표현은 그래프 뉴럴 네트워크(GCN) 및 생성모델(VAE)로 다양화했고, 맥락에 맞춘 네트워크 설계를 적용했습니다.
• 대리 가설의 체계적 검증으로 실험 비용과 실패 확률을 감소시키려는 노력을 설명했습니다.

얻은 인사이트

• 데이터 기반과 물리 기반의 융합이 신약 개발의 성공 가능성을 높일 수 있음을 시사합니다.
• 불확실성 관리가 초기 후보물질 선정의 핵심임을 재확인했습니다.
• 대리 가설 설계의 엄밀함이 초기 탐색의 비용 효율성을 좌우합니다.