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[Bioinformatics 데이터분석에 필요한 3가지 역량]
아래는 Bioinformatics데이터 분석 신입이 갖춰야 하며 제가 갖춘 역량입니다.
1. Drug Discovery에대한 이해
2. 최신 AI& 빅데이터 기술 파악 능력
3. 분석력과 문제 해결 능력
첫째, 제약 R&D의 전체 과정을 실무와 교육으로 경험하였고, 특히 Drug Discovery 단계를 깊이있게 이해했습니다. 바이엘코리아에서 특수의약품 마케팅인턴으로 근무하며 판촉과 영업을통해 약물이 사업화되는 경험을 했으며, 임상 교육을 통해 IND부터NDA까지의 신약 임상개발 단계를 이해했습니다. 무엇보다, 지난 7개월간 신약개발 벤처에서 근무하며 후보약물탐색 단계와 이에 필요한 약리학,생물학, 화학의 기초배경지식을 다졌습니다. 또한, 하나의 파이프라인을 담당하여 기전을 리뷰했고, 유망한 타겟 단백질을 선정하여 기초 연구자와 기술이전을 논의하는 과정까지 경험하였습니다.
둘째, 급변하는 제약 R&D동향에 발맞춰갈 능력을 지녔습니다. 신약개발 벤처에서 일하며, 신약개발의 각 단계별로 AI 기반 플랫폼이 적용되는 모습을 보았고, 쏟아져 나오는 최신 AI 알고리즘을 알맞게 융합하는 것이 핵심 In-silico기술임을 깨달았습니다. 저는 이러한 관점에서 두각을 보이는 해외 스타트업의 특허와기술논문들을 분석했고, Python을 활용하여 알고리즘을 테스트하고, 데이터를 가공하는데에 새로운 아이디어를 지속적으로 공유하며 스크리닝 플랫폼 개발에 박차를 가했습니다.
셋째, Bioinformatics에 필수요소인 분석력과 문제해결능력을 키웠습니다. 학부 신경과학 연구실에서 중추신경계와 관련하여 총 두 편의 논문을게재하였고, 실험자료수집 및 분석을 도맡았습니다. 수차례 기술적/이론적 문제에 부딪혔지만, 이 과정에서 데이터 속 유의미한 결론을 도출해내는 분석력을 키웠고,다양한 시도를 하며 문제해결능력을 키웠습니다. 또한, 신약개발 벤처에서 화합물과 타겟 단백질 파일의 다양한 포멧의 특징을 분석하며, 플랫폼의 가장핵심인 저희만의 input data type을 제안하기도 하였습니다.