• 한국고분자학회지:고분자과학과기술
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• 제15권4호
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• pp.411-421
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• 2004

Genomics, proteomics, high through-put 기술 등 다양한 기초생물, 의학, 유기화학 분야의 기술 발전을 통하여 신약의 개발 속도는 최근 들어 급격히 가속도가 붙기 시작하고 있다. 그 결과 신약 후보 물질들의 수가 급증하고 있는 추세이다. 현재는 약 3,000-10,000개 정도의 신약 후보 물질 중 약 5-10개 정도의 물질이 임상 phase Ⅰ에 들어가고, 그 중 약 1개 정도의 신약이 최종적으로 얻어지는 것으로 알려져 있다. 스크린이 된 신약 후보 물질이 실질적인 신약으로 탄생하려면 많은 연구과정을 거쳐야 하는데, 고형 경구제제와 같은 제제 연구가 그 중 중요한 부분의 하나이다.(중략)

• 과학과기술
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• 제32권11호통권366호
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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.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1797-1808
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• 2021

4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2002년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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• pp.185.1-185.1
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• 2002

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 한국미생물생명공학회소식지:생물산업
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• 제15권3호
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• pp.20-23
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• 2002

인간 유전체 지도가 발표 된 이후 신약 개발의 많은 부분에서 유전체 정보가 활용되고 있으며 비록 현재의 초기 단계에서는 여러 가지 실험적 장해 요인으로 인해 그 활용도가 그리 크지 않다. 하지만 대부분의 약물들이 유전자 혹은 단백질과 같은 생체 구성 물질들의 활성을 조절하는 기작을 가지고 있다는 점을 고려할 때 유전체에 대한 전반적인 이해는 빠르고 정확한 신약 개발을 위한 필수적인 선결 요건이라 볼 수 있다. 따라서 이러한 접근은 제약회사를 비롯하여 병원, 연구소 등 관련 기관들에서 계속해서 활발히 진행되고 있고 멀지 않은 미래에 유전체 연구는 효율적인 신약 개발의 핵심 기술로 자리 매김 할 것으로 예측된다

• 월간한국양록
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• 제9권5호통권60호
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• pp.44-45
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• 2004

• 과학과기술
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• 제31권7호통권350호
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• pp.75-79
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• 1998

새로운 세기를 앞둔 요즈음 생활양식의 개선을 부추기는 대형 신약들이 꼬리에 꼬리를 물고 등장하기 시작했다. 육체적 ㆍ정신적인 쇠퇴를 늦추거나 일시적으로 멈추게 하여 21세기 소비자들에게 일상생활의 불편을 덜어주고 생활에 활력을 넣어 줄 수 있는 이런 신약들을 방대한 수요를 창출하여 21세기 초 세계 약품시장의 규모를 연간 3천억 달러 수준으로 끌어올릴 전망이다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.51-55
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• 1997

국내 신약 1호를 기다리며, 현재 우리나라의 임상시험 현 주소와 앞으로 나아가야 할 방향에 관하여 한번쯤 검토하고, 어떻게 임상시험의 수준을 선진국 수준으로 끌어올릴 수 있는지 검토할 필요가 있다. 졔약 산업은 요즘 한창 주가를 높이고 있는 정보 통신 분야 만큼이나 고부가가치 산업이다. 때문에 정부의 주도하에 제약 기업 부설연구소 및 정부출연구소에서 의약품 개발과 관련한 연구 수행 과제 중 신약 개발 연구과제가 약 200여 가지나 되며, 이중 임상시험 단계가 10과제로 현재 임상시험이 진행되고 있다. 따라서 머지않아 이러한 노력에 대한 결실을 기대할 수 있을 것이다. 특히, 신약 개발은 인류의 건강, 복지와 밀접한 관련을 맺고 있으며, 기초 학문과 응용 분야의 접목이 필수적인 분야이다. 그러나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 평균 12년이라는 긴 세월의 개발 기간과 약 1,800억이라는 천문학적인 비용이 소요되기 때문에 쉽게 투자하지 못하는 산업이기도 하다. 때문에 잠시 한 걸음 옆에서 첨단 산업 분야로 신약 개발을 계속 추진하여야 할지 고민할 필요가 있다. 우리에게 이러한 자본, 인력, 시간이 충분치 않기 때문이다. 아마도 선진국으로 진입하기 위한 커다란 관문일지도 모른다. 하지만 포기할 수 없는 산업이기 때문에 어떻게 하면 우리의 목적을 달성할 수 있는지 그 방안을 모색하는 것이 현 상황에 대한 올바른 판단일 것이다.