1. ADMET 데이터 101
- 한국제약바이오협회 무료 강의
- 이수증 있음
2. 강좌 소개
강의시간 | 강의내용 | 실습여부 |
1 | 물리화학적 데이터 이해 - 용해도 연관 물리화학적 성질 | N |
- 해리 상수 (pKa)에 따른 분배 계수 및 용해도의 변화 | ||
2 | 유기 분자와 무기 분자 구분 (python) | Y |
3 | ADMET 개요 및 Metabolism 데이터 이해 | N |
- ADME와 독성간의 상관관계 | ||
- 약물 대사 phase I, II, III | ||
4 | Metabolism 예측을 위한 양자 계산 (anaconda, MOPAC) | Y |
5 | Absorption, Distribution, Excretion 데이터 이해 | N |
- 측정 실험 방법과 측정 값의 정의 | ||
6 | 독성 in vivo 데이터 이해 | N |
- 관련 규제 상황 | ||
- 규제 가이드라인 | ||
7 | 변이원성(mutagenesis), 발암성(carcinogenecity) 데이터 이해 | N |
- 가이드라인 시험법 확인 | ||
- 발암성 데이터 이해 | ||
8 | 장기 독성 (organ toxicity) 데이터 이해 | N |
- 가이드라인 시험법 확인 | ||
- 장기 독성 데이터 이해 | ||
9 | AOP와 독성 예측 | N |
- AOP 활용 독성 예측 방법 | ||
- in vitro 시험 데이터 이해 |
강의 소개 및 개요입니다.
성명 | 신 현 길 | 소속기관 | 안전성평가연구소 |
과목명 | ADMET 데이터 101 | 강의시간 | 9 시간 |
학습목표 | 1) 약물의 ADMET 이해. ADMET는 흡수 (Absorption), 분배(Distribution), 대사(Metabolism), 배 출(Excretion), 독성(Toxicity)의 앞글자를 딴 용어. 2) ADMET 데이터에서 제공된 세부 설명 이해. 3) 현재 규제에서 요구하는 데이터와 이를 보완할 수 있는 데이터를 이해. |
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
선수과목 | |
참고자료 | CRC handbook of chemistry and physics Goodman & Gilman’s the pharmacological basis of therapeutics Casarett & Doull’s Toxicology the basic sicence of poisons |
준비사항 | Anaconda 설치 MOPAC 설치 (https://anaconda.org/conda-forge/mopac) |
3. 연결 링크
- 강의 페이지