안녕하세요. 저는 성균관대 약학대학에 재학중인 5학년 학부생입니다.
제가 약대에 지원한 이유는 신약개발에 대한 꿈이 있기 때문입니다.
신약개발이라는 것이 정말로 이루기에 힘든 분야인걸 알지만, 그만큼 흥미로운 분야이고,
그 중에서도 최전선에서 신약후보물질들을 발굴하는 의약화학 분야가 가장 멋있고 흥미로워서 의약화학분야의 대학원 진학을 생각하게 되었습니다.
의약화학에도 다양한 분야가 있지만 그중에서도 Virtual screening에 대한 관심이 가장 컸고 특히 이 분야에서 AI를 사용한 신약후보물질의 발굴을 배우고 싶습니다.
이 과정에서 어떤 대학원을 선택해야할지 고민이 생겼습니다.
AI와 약물설계, Virtual screening과 관련하여 여러 대학원 실험실을 찾아봤고, 그중에서 KAIST 계산화학 연구실과 성균관대 의약화학연구실을 접하게 되었습니다. 전자의 경우 제가 하고싶은 분야와 맞는것처럼 보이지만, 계산화학이라는 생소한 영역이 가장 큰 걸림돌이었습니다. 약대였기 때문에 화학과목과 관련해서 양자화학등의 심도깊은 부분도 못배웠고, AI와 관련해서도 파이썬의 텐서플로정도만 다룰 수 있었기에 계산화학연구실에 진학하면 그 길을 따라갈 수 있을까라는 걱정이 컸기 때문입니다. 후자의 경우는 의약화학이라는 학문을 더 배울수 있지만, AI와 관련해서 배울 수 있는 것은 한정적이라 생각했기 때문입니다.
또한, 입시와 관련해서도 KAIST의 경우 준비할 것이 많고, 제 주변에서는 거의 약사로 빠지는 동기들이 많았기 때문에 진학에 대한 정보도 미흡한 편이고, 6학년때는 약국과 병원으로 실습을 가기 때문에 사실상 연구실 인턴을 할 수 없습니다. 반면 성균관대같은 경우는 학석연계를 통해 KAIST보다는 수월하게 진학이 가능했었습니다.
선배님들은 이런 상황에서 어떤것이 최선이라고 생각하는지 의견을 여쭈어보고 싶습니다.
또한, KAIST에 진학한다면 최우선적으로 준비해야할것이 무엇인지 궁금합니다.
현재 GPA는 5-1학기 까지 4.1/4.5이고 영어점수는 토익으로 865점이고, 텝스는 준비하고 있습니다.
긴글 읽어주셔서 감사합니다.
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댓글 7개
2021.09.07
약사가 될거냐 연구자가될거나 결정해야합니다. 연구자들은 되려 면허있는 약사를 부러워하기도 합니다. 계산화학으로 신약연구할때는 양자역학 기반에 제일원리계산을 하기도 하지만 분자동역학 MD를 하기도 해요. 미국에 D.E. Shaw라는데가 유명한데 한번 살펴보세요
physics based or data based 로 크게 두가지로 나뉘는데 후자가 말씀하신 카이스트 랩이고 여긴 플랫폼, 머신러닝 모델 개발입니다. 머신러닝 엔지니어에 더 가깝다고 볼 수 있겠습니다. 의약화학에 계산화학을 융합한 분야가 physics based 이고 전통적인 cadd 라고 할 수 있겠는데, target 의 3차원 구조를 바탕으로 분자를 스크리닝하고 설계하고, 계산화학과 머신러닝을 활용합니다. 약대에 재학중이시니 아마 의약합성에 더 친숙하실텐데 합성랩에서도 3차원 구조를 참고하여 합성하기도 하고, 간단한 docking 도 합니다. 주로는 SAR을 많이 하는데, 화학생물학을 같이 하는 그룹도 있습니다.
제가 봤을 땐, 실제로 약물을 디자인하는 연구를 할지, 아니면 인공지능 모델 개발 연구를 할지 선택하셔야 할 거 같습니다.
2021.09.07
대댓글 1개
2021.09.08
대댓글 3개
2022.04.24