
2025년 4월 8일
머신러닝 기법을 활용한 제약 제형 개발 가속화
머신러닝 (ML)은 용해도( 용해도), 점도(viscosity), 분산성( 안정성)과 같은 핵심 특성에 대한 데이터 기반 예측을 가능하게 함으로써 제약 제형 설계에 혁명을 일으키고 있습니다. 화학 지식을 반영한 AI/ML 모델은 활성 제약 성분(API)을 넘어 복잡한 의약품 제형에 이르기까지 소재 혁신을 가속화하는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 머신러닝( 머신러닝 )이 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 제형에 대한 예측을 수행할 수 있는 능력 덕분에 광대한 화학적 공간을 신속하게 탐색할 수 있게 되어, 기존의 시행착오식 실험의 필요성을 크게 줄일 수 있습니다. 자동화된 워크플로는 화학적 조성 및 분자 구조를 통합하여 예측 모델을 생성함으로써, 제형 특성을 더 빠르고 효율적으로 최적화할 수 있습니다.
이번 웨비나에서는 Schrödinger의 통합된 머신러닝(ML) 및 물리 기반 접근 방식이 제약 제형 설계를 어떻게 혁신하고 있는지 시연할 예정이며, 주요 내용은 다음과 같습니다:
- 화학 및 조성 정보를 반영한 자동화된 ML 워크플로가 이원 용매에서 API 용해도 를 어떻게 예측할 수 있는지
- 물리 기반 표현자 로 보강된 ML 모델을 활용하여 유기 분자의 점도 예측을 최적화하고, 이를 통해 제형 성능을 향상시키는 방법
- 제형 개발용 머신러닝 도구가 비전문가들이 여러 목표 기준을 동시에 충족하는 새로운 약물 제형을 설계할 수 있도록 어떻게 지원하는가
연사 소개

아난드 찬드라세카란
수석 연구원, Schrödinger
아난드 찬드라세카란(Anand Chandrasekaran)은 2019년 아크세스 테크놀로지( Schrödinger )에 합류했으며, 현재 MS 인포매틱스(MS Informatics)의 제품 매니저로 재직 중입니다. 그의 전문 분야는 재료 과학 및 계산 모델링 내 다양한 영역에 분산 계수법( 머신러닝 )을 적용하는 것입니다. 그는 로잔 연방 공과대학교(Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne)에서 니콜라 마르자리(Nicola Marzari) 교수의 지도 아래 재료 과학 박사 학위를 취득했습니다. 아크세스 테크놀로지( Schrödinger)에 합류하기 전, 아난드는 람피 람프라사드(Rampi Ramprasad) 교수와 함께 폴리머 인포매틱스, 머신러닝 힘장, 그리고 전자 구조 계산을 위한 머신러닝 연구에 주력했습니다.

시바 세카란
수석 이사, Schrödinger
시바 세카란(Shiva Sekharan) 박사는 Schrödinger 의 제형 사업 개발 부문 수석 이사로서, 제형 분야의 사업 개발 활동을 주도하고 있습니다. 시바 박사는 CRO 및 AI 기반 서비스·소프트웨어 솔루션 업계에서 풍부한 경험을 갖춘 사업 개발 임원이며, 미국, 유럽, 아시아 전역의 제약, 농약, 학술 분야 고객사를 대상으로 비즈니스 계정 관리, 고객 관계 구축, 고객 기대치 관리에 수년간의 경험을 보유하고 있습니다. 그의 전문 분야는 기존 고객사 내에서 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고, 고객 확장을 위한 영업 및 협력 전략을 수립하며, 전 세계 고객에게 최고 수준의 서비스, 제품 및 지식 기반 솔루션을 연중무휴 24시간 제공하도록 보장하는 데 있습니다. 2023년 Schrödinger 에 합류하기 전, 시바는 XtalPi Inc.에서 비즈니스 개발(BD) 담당자로 근무하며 미국 고체 상태 서비스 부서를 이끌었고, 부서장들과 협력하여 효과적인 목표와 영업 목표를 수립하고, 절차 및 모범 사례를 마련하며, 매출 증대를 위한 전략적 방향을 제시했습니다. 시바는 독일 뒤스부르크-에센 대학교(University of Duisburg-Essen)에서 이론화학 박사 학위를 취득한 후, 막스플랑크 고분자과학연구소(Max-Planck Institute for Polymer Science), 에모리 대학교(Emory University), 후쿠이 기초화학연구소(Fukui Institute for Fundamental Chemistry), 예일 대학교(Yale University)에서 박사후 연구원 과정을 거쳤습니다. 시바는 뛰어난 연구 성과( 계산 화학자)를 보유한 연구자로, 양자 화학 및 신약 개발 분야에서 탄탄한 연구 전문성을 갖추고 있습니다(논문 40편 이상, 인용 횟수 1,100회 이상, H-지수 = 20).