슈뢰딩거의 인공지능 가능할까?

가능할 것(90% 이상) 같다. 하지만 투자는 개인의 몫이다.

제 2의 테슬라, 바이오계의 애플 등 다양한 수식어를 갖고 있는 슈뢰딩거 입니다. 

이런 평가의 이유는 머신러닝과 인공지능을 바이오에 결합하였기 때문입니다. 

(사실 미친 투자의 결과물...)

그렇다면 결합 시 장점은 무엇일까요?
1. 문헌 검토 100만건 이상
- 인간은 200개 이상 검토가 힘들다고 합니다.

2. 신약 개발 파이프라인
- 신약 개발은 병의 원인 단백질을 찾고, 그 것을 해결하는 합성물질을 찾아 테스트하는 단계입니다. 그 단계별로 인공지능이 적용되는데 사실 병마다 단백질마다 그 갈래는 무궁무진합니다. 그래서 다양하게 약 범용적 파이프라인을 만들고, 사람들의 판단이 함께 섞이게 하죠.

어쨌든 10000000000개중에 1개만 인정되는 신약개발에 노가다를 줄이고 성공률을 높이는 인공지능의 결합. 

아마 아래 URL을 읽어도 위 두 개 장점을 제외하고는 이해하기 어려울 것입니다.

그럼 화이팅!

 

이게 설명 진짜 잘되어있음

[Initiation] 인공지능과 신약개발: Application of Artificial Intelligence to Drug Discovery

자세한건 아래를 읽어보시길..

딥러닝으로 46일만에 신약 후보 물질 디자인하기 | 최윤섭의 헬스케어 이노베이션

의견 1: 한약 K바이오

신약 개발 과정의 초기 단계에서 인공지능이 어떻게 이용되는지 대략적으로 알 수 있었습니다. 아무래도 제약 개발 초기에 경우 AI 가 없었다면 인간의 판단내에서 가장 효과좋은 물질을 판단했을 것이라고 생각합니다. 하지만 AI는 DB만 정확하다면 무궁무진한 경우의수를 효과적으로 처리가 가능하다기에 신약개발에 효과적으로 사용이 가능한 것 같습니다.

과거 한의학에서 독성 물질이 구분이 되지 않아서 문제가 발생한 경우가 있었습니다. 한의학 같은 경우에도 약재가 무수히 많고, 비슷한 약재 또한 많으니 인간이 약물을 판단하는데서 오류가 발생하곤 했습니다. 이를 해결하고자 딥러닝을 통해 독약 약재를 판별해 내는 아이디어가 개인적으로 기억에 남습니다.

 

인공지능이 한약재 감별사로 나섰다 - 인공지능신문