세특예시: AI가 바꾼 신약개발 수업! 고등학생 융합 탐구 워크북 공개

✅ 1. 탐구 배경 및 주제 선정 이유

현대 의학의 발전에도 불구하고 여전히 치료법이 없는 질병들이 많아, 신약 개발은 인류 건강과 직결된 핵심 과제입니다. 그러나 신약 하나를 개발하는 데 평균 10~15년, 1조 원 이상의 비용이 들어가고, 성공률은 매우 낮습니다.
이러한 현실을 극복하기 위해 최근 주목받는 기술이 바로 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발입니다.
따라서 이번 탐구에서는
➊ 현재 신약 개발의 한계,
➋ AI 기술이 이를 어떻게 극복할 수 있는지,
➌ 미래의 변화 가능성을 중심으로 분석합니다.

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✅ 2. 주요 탐구 내용

🔬 ① 신약 개발의 기존 방식과 현실

항목                                내용

소요 기간	10~15년 이상
비용	약 1~2조 원
성공률	임상 1상→3상까지 5천 개 중 1개 꼴
단계	기초연구 → 후보물질 발굴 → 전임상 → 임상1~3상 → 허가
한계	후보물질 탐색과 임상시험 단계에서 시간과 자원 소모가 큼

 

💡 예시: 파킨슨병, 치매, 희귀질환 등은 후보물질 탐색조차 어려운 경우가 많음

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🤖 ② AI가 신약 개발에 활용되는 방식

AI 적용 분야                                                        활용 방식                                                     장점

약물 후보 발굴	AI가 기존 약물 구조와 반응 예측	수천 개 후보를 빠르게 분석
단백질 구조 분석	AlphaFold 같은 AI가 예측	분자 결합 예측 정확도 상승
부작용 예측	빅데이터로 이상 반응 예측	임상 실패율 감소
재창출 (Drug Repositioning)	기존 약을 다른 질병에 적용	신약 개발 비용 감소

 

🎯 예시: **바이오벤처 ‘Insilico Medicine’**은 AI로 후보물질을 발굴하고 전임상까지 진입한 사례 존재!

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🔍 ③ AI 활용의 한계와 윤리적 쟁점

항목                                                                 내용

데이터 신뢰성 문제	임상 데이터 자체가 부족하거나 편향 가능성
AI 결과 해석의 불투명성	블랙박스 모델로 인해 왜 그렇게 도출됐는지 모름
생명윤리 문제	알고리즘 결정에 생명 관련 의사결정 위임 가능성
규제 미비	AI 기반 신약은 아직 명확한 글로벌 규제 부재

 

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✅ 3. 관련 전공 및 진로 연계

계열                                         관련 학과                                            연계 포인트          

의학계열	의예과, 약학과, 생명과학과	신약 개발 및 약물 평가, 임상 설계
AI·데이터 계열	바이오정보학, 컴퓨터공학	생명정보 분석, 약물 반응 예측 모델링
융합계열	바이오AI융합, 의료정보학과	의료+AI 융합기술 연구

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✅ 4. 세특 예시 문장

[융합과학탐구 세특 예시]
“신약 개발의 복잡성과 실패율을 탐색하며, AI 기술이 후보물질 발굴 및 임상 설계에 미치는 영향을 조사함. Insilico Medicine 등 실제 기업 사례를 분석하고, 생명정보학과 AI기반 약물설계 모델의 가능성을 탐구하는 활동을 수행함.”

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✅ 5. 확장 가능한 활동 예시

• 논문 요약: “AI를 활용한 신약 개발 사례 분석”
• AlphaFold 기술 설명 PPT 제작
• AI 후보물질 발굴 시뮬레이션 체험 (인터페이스 체험 사이트)
• 약물 데이터셋 기반 미니 프로젝트 구성
• 발표 주제: “신약 개발, AI가 대체할 수 있을까?” 찬반 토론

 

워크북을 완성했어요! 아래 버튼을 눌러서 다운로드하세요 👇
📂 신약개발_AI활용_워크북.docx

신약개발_AI활용_워크북.docx

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(디테일 확장판)

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🧾 1. 논문 요약 활동

📌 활동명: 『AI 기반 신약개발 사례 분석 논문 요약 및 발표』

📍방법:

• PubMed 또는 Google Scholar에서 ‘AI drug discovery’ 관련 논문 1편 선택
• 주요 내용 정리: 목적, 사용한 AI 모델, 결과, 의미
• 시사점 및 한계까지 정리한 요약 리포트 작성

📄 결과물:

• 논문 요약 보고서 (2~3쪽)
• 발표용 PPT 또는 포스터 (포맷 통일 가능)
• 핵심 용어 카드 (ex. Deep Learning, Docking Simulation 등)

🌟 심화 팁:
→ 논문 속 도표/실험결과를 학생이 직접 해석한 문장 포함 시 세특 포인트 상승!

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💻 2. AlphaFold 기술 설명 PPT 제작

📌 활동명: 『단백질 예측 AI AlphaFold 설명서 만들기』

📍방법:

• AlphaFold의 구조, 작동 원리, 단백질 예측 방식 탐색
• 실제 예측 사례(예: COVID-19 스파이크 단백질) 분석
• PPT 또는 카드뉴스로 제작

📄 결과물:

• PPT 8~10장 분량
• 부록: 단백질 구조 예측 전/후 비교 이미지
• 설명 원고 및 발표 대본 작성

🌟 확장 팁:
→ 생명과학 교과의 단백질 단원과 연결해 **‘학교 수업의 확장 활동’**으로 서술하면 생기부에 매우 좋음!

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🧪 3. AI 후보물질 발굴 시뮬레이션 체험

📌 활동명: 『신약 AI 체험 – 후보물질 분석 실습』

📍방법:

• AI 신약 발굴 체험 사이트(예: https://playmolecule.com/ 등) 이용
• 사용 방법 학습 후, 특정 질병 타겟 설정
• 후보물질 검색 후 데이터 시각화 및 결과 기록

📄 결과물:

• 실습 리포트 (진행 과정 스크린샷 포함)
• 분석결과 요약 그래프
• 체험소감문 및 기술 활용 평가

🌟 확장 팁:
→ “실제처럼 해본 탐구” 느낌이 중요!
→ 온라인 체험+스크린샷으로 PPT 발표자료까지 만들면 금상첨화

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📊 4. 약물 데이터셋 기반 미니 프로젝트

📌 활동명: 『약물 특성 분석 프로젝트 – 데이터와 AI의 만남』

📍방법:

• Kaggle 등에서 제공하는 약물 데이터셋(DrugBank, ZINC 등) 다운로드
• 약물명, 구조, 작용기전 등을 기준으로 데이터 시각화
• Python 사용 시 Pandas, Matplotlib 등으로 시각화

📄 결과물:

• 데이터 분석 리포트 1부
• 약물 작용기전 분석표
• 시각화 차트 (예: 약물 구조 유사성 맵, 부작용 빈도 그래프 등)

🌟 확장 팁:
→ 수학/정보과목과 융합하면 “AI+데이터+과학” 융합형 세특 완성
→ 단순 시각화만 해도 고등학생 수준에서는 훌륭한 탐구활동

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🗣️ 5. 발표 주제 찬반토론: “신약 개발, AI가 대체할 수 있을까?”

📌 활동명: 『AI 신약개발 찬반토론 – 생명과 기술의 경계』

📍방법:

• 조를 나눠 찬성/반대 주장 자료 조사
• AI의 정확도, 속도, 비용절감 vs 인간 생명윤리, 오판 위험성 비교
• 실제 사례 중심 토론자료 제작

📄 결과물:

• 찬반 주장 정리표
• 토론 요약문 (찬반 의견 + 개인 결론)
• 발표 스크립트 및 요점 정리 카드

🌟 확장 팁:
→ 토론 결과로 ‘윤리적 쟁점 정리표’ 제작 시 기술+윤리 융합형 세특으로 확장
→ 발표 영상 제작 시, 동아리 활동·자율활동 기록으로도 활용 가능

 

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✅ 6. 소감문 예시

“신약 개발이 단순히 신약을 만드는 과정이 아니라, 생명과학, 화학, 컴퓨터공학이 융합된 복합과정임을 알게 되었다. 특히 AI가 후보물질 발굴 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 점이 놀라웠고, 앞으로 의학 연구는 기술과 데이터 해석 능력이 핵심이라는 것을 느꼈다.”

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✅ 7. 참고 자료 및 사이트

• DeepMind AlphaFold 공식 사이트
• Insilico Medicine (AI 기반 신약개발 벤처)
• Nature지: AI Drug Discovery 관련 논문
• 유튜브 강연: “AI Drug Discovery in 10 minutes”