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윤휘열

윤휘열

소속

충남대학교 (약학과)

AI요약

충남대학교 약학과 윤휘열 교수님의 공식 프로필 페이지입니다. 본 페이지는 윤휘열 교수님의 소속, 직책 등 기본 정보와 함께 향후 업데이트될 연구 과제, 논문, 특허, 보고서 등의 상세 정보를 제공할 예정입니다. 연구자 정보 탐색에 어려움을 겪으시는 분들을 위해, Kotech Hub는 정확하고 신뢰할 수 있는 최신 연구 정보를 제공하여 연구자 네트워크 활성화에 기여하고 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
윤휘열 프로필 사진
연구자 명윤휘열
직책교수
이메일hyyun@cnu.ac.kr
재직 상태재직 중
부서 학과약학과
사무실 번호0428215941
연구실약물치료학연구실
연구실 홈페이지https://pharm.cnu.ac.kr/pharm/intro/faculty01.do?mode=researchInfo&key=LZStrEwBgjAzGIgrA7EA&siteId=pharm
홈페이지https://pharm.cnu.ac.kr/pharm/intro/faculty01.do?mode=researchInfo&key=LZStrEwBgjAzGIgrA7EA&siteId=pharm
소속충남대학교

경력정보

회사명충남대학교
재직기간재직 중
담당업무2013~현재 충남대학교 약학대학 교수

중요 키워드

#약학#연구#교육#교수#충남대학교

연구 분야

연구 1계량약리학 기반 약물동태 및 약력학 모델링
내용윤휘열 교수 연구실은 계량약리학(Pharmacometrics)을 기반으로 약물동태(PK) 및 약력학(PD) 모델링 및 시뮬레이션을 선도하고 있습니다. 환자 개개인의 특성을 고려한 맞춤형 약물치료 최적화를 목표로, 약물의 체내 흡수, 분포, 대사, 배설 과정을 수학적으로 모델링하고 약효 발현과의 상관관계를 분석합니다. 이 모델링 기법은 임상시험 설계 및 평가에 활용되어 신약 개발 과정의 효율성을 극대화하며, 임상시험의 성공률을 높이고 비용을 절감하는 데 기여합니다. 특히, 소아 환자 대상 시롤리무스 모델 구축, DA-5207 donepezil 치매 패치 임상 용량 예측 등 다양한 질환 및 약물에 대한 적용 경험을 보유하고 있으며, 비선형혼합효과 모형을 활용한 개체 내 변동성 탐색 연구를 통해 약물 반응의 개인차를 심층적으로 규명하고 있습니다. 본 연구는 정밀 의료 시대에 필수적인 약물 용법·용량 결정 및 치료 효과 예측의 정확도를 획기적으로 향상시키고 있습니다.
연구 2인공지능 기반 신약 개발 및 정밀의료 플랫폼
내용본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 신약 개발 전주기 과정에 통합하여 정밀의료 플랫폼을 구축하는 데 집중하고 있습니다. 데이터 기반의 혁신적인 접근법을 통해 신약 후보 물질 발굴부터 임상 개발, 약물 재창출에 이르기까지 전 과정의 효율성을 향상시킵니다. 특히, 방대한 바이오 및 임상 데이터를 활용한 인공지능 모델은 약물의 작용 기전을 예측하고, 환자별 최적의 치료법을 제시하는 데 중요한 역할을 합니다. '전주기 신약개발 통합 인공지능 시스템 개발' 과제를 통해 AI 기반의 예측 정확도를 높이고 있으며, 충남대학교 K-MOOC 강좌 '인공지능 활용 바이오 기술 플랫폼' 공동 진행 경험을 바탕으로 AI와 바이오 기술 융합의 전문가 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 연구는 신약 개발 기간 단축과 성공률 향상뿐만 아니라, 환자에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하여 의료의 질을 근본적으로 개선하는 데 기여하고 있습니다.
연구 3중개연구를 통한 약물 안전성 및 유효성 예측
내용윤휘열 교수는 전임상과 임상 데이터를 효과적으로 연결하는 중개연구(Translational Research)를 통해 약물의 안전성과 유효성을 정밀하게 예측하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 신약 개발 초기 단계에서 약물의 체내 동태 및 심혈관계 안정성 등 핵심적인 특성을 예측하여, 임상 진입 전 위험 요소를 조기에 파악하고 개발 방향을 최적화하는 연구를 수행합니다. 예를 들어, 'hERG assay 결과 및 약물 체내 동태를 고려한 QT 연장 예측 모델 개발' 특허와 연구 과제를 통해 약물 유발성 QT 연장 증후군을 정확하게 예측하는 모델을 개발하여 약물 안전성을 높였습니다. 또한, '코로나19 치료제 개발을 위한 약물동태 모델링을 통한 사람 노출도 예측 연구'와 같은 공중 보건 과제에도 적극 참여하여 사회적 기여를 확대하고 있습니다. 이러한 중개연구는 신약 개발 실패율을 낮추고, 환자에게 더 안전하고 효과적인 약물을 신속하게 제공하는 데 필수적인 핵심 역량입니다.

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