• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1401-1413
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• 2017

신약개발은 많은 투자비와 시간이 필요하면서도 성공률이 낮아 위험성이 높은 분야로, 국내 제약 기업의 투자 역량과 인력이 부족하여 민간 R&D 투자만으로는 한계가 있다. 현재 바이오 분야 중 신약 분야에 가장 많은 정부 R&D 예산이 투입되고 있으나, 특정 단계가 아닌 신약 개발 단계 전주기에 걸쳐 지원하고 있기 때문에 투입 예산을 효율적으로 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 투자 현황에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 정부 R&D 사업 중 신약개발 과제를 대상으로 신약개발 단계, 의약품 종류, 대상 질환을 기준으로 정부 R&D 투자 현황을 분석하고자 한다. 이는 향후 신약 분야의 경제적 성과 창출을 위한 정부의 투자 방향과 전략 수립에 활용 가능할 것이다.

• The Science & Technology
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• v.32 no.11 s.366
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• pp.18-20
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• 1999

우리나라 기업이나 정부가 신약개발에 관심을 가진 것은 불과 10여년밖에 안되지만 국내 최초로 신약 1호가 SK제약과 SK케미칼에 의해 탄생되었다. 우리나라 신약개발 현황을 보면 임상단계가 1백40여건, 개량신약개발이 1백30여건, 임상1상 이상이 20여건 이지만 연구개발 환경에서 많은 문제점을 안고 있다. 신약개발을 가속화하기 위해선 기초연구에 보다 많은 투자가 필요하며 산ㆍ학ㆍ연의 협동연구체제 구축이 시급하다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.430-443
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• 2015

신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 분야의 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 RAM(Range Adjusted Measure) 모형을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성을 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석 모형 중 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법을 활용해서 범부처전기신약개발사업을 중심으로 신약개발 분야의 국가연구개발사업들에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점들을 논의하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1797-1808
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• 2021

Artificial intelligence is considered one of the core technologies leading the 4th industrial revolution. It is adopted in various fields bringing about a huge paradigm shift throughout our society. The field of biotechnology is no exception. It is undergoing innovative development by converging with other disciplines such as computers, electricity, electronics, and so on. In drug discovery and development, big data-based AI technology has a great potential of improving the efficiency and quality of drug development, rapidly advancing to overcome the limitations in the existing drug development process. AI technology is to be specialized and developed for the purpose including clinical efficacy and safety-related end points based on the multidisciplinary knowledge such as biology, chemistry, toxicology, pharmacokinetics, etc. In this paper, we review the current status of AI technology applied for drug discovery and consider its limitations and future direction.

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.21 no.3
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• pp.37-75
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• 2020

There have been affluent studies on the development of new drugs and these efforts have been crystallized into a separate field of pharmacology. Yet, a normative analysis pertinent to the development of new medicine is still in a dire need, except for studies regarding medical ethics. This piece of work aims to contemplate on the legal issues concerning the development of new drug, encompassing each and every stage of the development. In order to maximize the practicability of the research method adopted as aforementioned, this work strives to analyze the developing process of COVID-19 vaccine. The first step would be to introduce the developmental stages of inventing a new drug, especially that of a COVID-19 vaccine. After then, legal issues related to each developmental stage would be discussed. Henceforth, the legal analysis would contribute to predicting upcoming legal complexities and will be able to offer normative implications for the invention of new medicines.

• The Science & Technology
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• no.6 s.445
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• pp.72-74
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• 2006

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.19 no.4
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• pp.711-735
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• 2016

Drug Development is very important for promoting public health and pharmaceutical industry. There has been many studies on the efficiency of drug development, but there are few studies on the drug development R&D performed by government. Since CCR model assumes unidirectional influence of input and output, it is not appropriate to analyze the efficiency of R&D due to the time-lag and spill-over effect. Also, BBC model which assumes variable returns to scale has difficulty in deriving priorities between decision making units. Recently, Range Adjusted Measure (RAM) model has been suggested in R&D efficiency analysis. RAM model measures the efficincy by eliminating inefficiencies under variable returns to scale assumption, and its strong monotonicity enables to provide clear priorities between decision making units. In this study, we analyzed the efficiency of national R&D programs for drug development using the two-step approach, including RAM model and Tobit regression analysis, and discussed major policy implications.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 2000.04a
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• pp.1-2
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• 2000

일반적인 신약 개발 방법으로는 천연물로부터 선도화합물이 발견되었을 때 의약화학자들은 그 물질의 화학구조식 중에서 약리 작용에 필수 요건이 되는 구조 요소를 규정하고, 체계적인 분자변형을 통하여 약리 작용의 최적화 작업을 추진한다. 그러나 분자 내에 여러 가지 치환기를 도입할 수 있는 경우 수많은 유도체가 합성 가능하며, 실제로 이와 같은 많은 수의 유도체를 합성한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 통계적으로 하나의 신약 개발에 드는 시간과 경비는 약 10년 이상의 기간과 3,000 억원 이상의 경비가 소요된다. 따라서 시간과 경비를 줄이는 노력의 하나로 실험분야에서는 조합 화학합성 (Combinatorial Chemical Synthesis, CCS) 기술인 새로운 개념의 고효율 합성 기술이나 이를 대량 검색할 수 있는 초고속 활성 검색법 (High Through-put Screening, HTS) 기술이 1990년대 초에 본격적으로 각광 받게되었고, 정보관리 시스템을 통한 library 구축, 컴퓨터를 이용한 구조-활성 관계 및 분자 설계 기법이 급속히 발전하게 되었다. 따라서 기존의 random screening에 의한 신약개발 방법으로부터 탈피하여 새로운 차원의 신의약 개발 방법의 필요성이 절실히 요구되고 있다.

• Korean Deer Journal
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• v.9 no.5 s.60
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• pp.44-45
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• 2004

• The Science & Technology
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• v.30 no.6 s.337
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• pp.68-69
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• 1997

천연물을 이용한 신약개발을 위해 24년동안 서울대 천연물과학연구소에 몸담고 있는 홍일점 연구원 윤혜숙교수. 윤교수는 "우리나라는 예로부터 한약재로 병을 고쳐 왔기 때문에 천연물에 대한 자료와 정보가 많아 신약개발이 매우 희망적이다"라고 말한다.