Ứng Dụng GenAI Trong Phát Triển Thuốc & Nghiên Cứu Lâm Sàng – Khám Phá Hợp Chất Mới
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Sử dụng AI để tạo và sàng lọc hợp chất mới (molecular generation)

✅ Tăng tốc phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng bằng AI Agent

✅ Đảm bảo tính an toàn, chính xác và tuân thủ đạo đức nghiên cứu y sinh học

  • Ứng Dụng GenAI Trong Phát Triển Thuốc & Nghiên Cứu Lâm Sàng – Khám Phá Hợp Chất Mới & Rút Ngắn Thời Gian Thử Nghiệm

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Có khả năng tạo ra hợp chất tiềm năng bằng GenAI + GNN
    ✅ Biết cách sử dụng mô hình AI để dự đoán đặc tính sinh học – độc tính
    ✅ Tạo workflow AI Agent hỗ trợ tổng hợp kết quả thử nghiệm lâm sàng
    ✅ Rút ngắn thời gian và chi phí trong quy trình phát triển thuốc
    ✅ Đề xuất giải pháp tích hợp GenAI vào pipeline R&D của doanh nghiệp dược

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tổng quan GenAI trong ngành dược và nghiên cứu lâm sàng

  • Giới thiệu pipeline R&D thuốc truyền thống vs GenAI-enhanced

  • Các mô hình AI tiêu biểu: GNN, Transformer for Molecules, Diffusion

  • Case study: Genentech, Insilico, Pfizer ứng dụng GenAI thế nào?

  • Lập sơ đồ pipeline AI hỗ trợ R&D trong tổ chức dược

Bài 2: Thiết kế & khám phá phân tử thuốc mới bằng GenAI

  • Molecular representation: SMILES, Graph, Molecular Embedding

  • Dùng GenAI tạo hợp chất mới – kiểm tra hoạt tính & ADMET

  • Công cụ: MolGPT, DiffDock, MolFormer, DeepChem

  • Tạo hợp chất mới bằng GenAI – đánh giá docking với protein mục tiêu

Bài 3: Ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng

  • AI Agent xử lý tài liệu nghiên cứu, trích xuất insight từ bảng kết quả

  • Dự đoán tác dụng phụ, tỷ lệ đáp ứng theo phân nhóm bệnh nhân

  • Tự động hoá tổng hợp báo cáo thử nghiệm lâm sàng

  • Tạo AI Agent đọc và tổng hợp 5 báo cáo thử nghiệm pha II

Bài 4: Tích hợp GenAI vào pipeline R&D và sản xuất thuốc

  • GenAI hỗ trợ lập kế hoạch thử nghiệm, định lượng mẫu thử

  • Giao tiếp giữa AI và nhóm nghiên cứu: GPT + LangGraph

  • Tích hợp AI vào LIMS, hệ thống quản lý dược phẩm (QMS)

  • Tạo sơ đồ hệ thống AI hóa toàn bộ chu trình R&D thuốc

Bài 5: Đạo đức, kiểm định và tiêu chuẩn trong ứng dụng AI y sinh

  • Tuân thủ GCP, ICH-GCP, FDA guideline khi dùng AI

  • Đánh giá bias, kiểm thử tính ổn định và xác minh lại kết quả

  • Xây dựng bộ quy tắc nội bộ khi sử dụng GenAI trong nghiên cứu

  • Viết tài liệu “AI Use Policy” trong phòng nghiên cứu lâm sàng

Đăng ký khóa học