การอบรมเชิงปฏิบัติการ: เทคนิคปัญญาประดิษฐ์และโมเลกูลาร์ด็อกกิ้งในการค้นหายา Workshop on AI and Molecular Docking Techniques in Drug Discovery (AIMoDock)สถานที่ : คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล เวลา : 09:00 - 16:30 บันทึกโดย : นลินนิภา โตสิงห์
**มีข้อมูลถูกปรับปรุงล่าสุดเมื่อวันที่ 12/9/2568 9:43น.**
ในปัจจุบัน การค้นหายาใหม่มีแนวโน้มขยายตัวอย่างต่อเนื่อง และมีบทบาทสำคัญในงานวิจัยด้านเภสัชเคมี โดยทั่วไปแล้ว ยาหรือสารออกฤทธิ์มักมีที่มาจากผลิตภัณฑ์ธรรมชาติ หรือจากการคัดกรองฤทธิ์ทางชีวภาพในห้องปฏิบัติการ ซึ่งได้นำไปพัฒนาต่อยอดเป็นสารออกฤทธิ์ที่น่าสนใจในรูปแบบของสารอนุพันธ์ การออกแบบและพัฒนาสารอนุพันธ์ให้มีประสิทธิภาพสูง จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลเชิงลึกในระดับโมเลกุล เช่น การระบุเป้าหมายของสาร (molecular target) และกลไกการออกฤทธิ์ของสารดังกล่าว หนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญในการออกแบบโครงสร้างทางเคมีของยาและคัดกรองโมเลกุลที่มีศักยภาพในการจับกับ molecular target ได้แก่ เทคนิคการจาลองการจับกันระหว่างโมเลกุล (Molecular Docking) ซึ่งเป็นการจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างลิแกนด์ (ligand) กับเป้าหมาย (target) เพื่อทำนายทิศทางการวางตัวของลิแกนด์ในบริเวณจุดจับ (binding site) พร้อมทั้งคำนวณค่าพลังงานการจับ (docking score) ด้วยอัลกอริทึมเชิงคอมพิวเตอร์ ผลลัพธ์ที่ได้สามารถใช้ประเมินความเหมาะสมของลิแกนด์ในการเป็นสารออกฤทธิ์ต่อโมเลกุลเป้าหมาย
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้ถูกนำมาใช้ร่วมกับเทคนิคทางเคมีเชิงคำนวณในการค้นหายาอย่างแพร่หลาย AI มีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) จากฐานข้อมูลโมเลกุล การพยากรณ์โครงสร้างที่เหมาะสม การจำแนกคุณสมบัติของลิแกนด์ ตลอดจนการปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายผล docking ผ่านเทคนิค machine learning และ deep learning ซึ่งช่วยลดระยะเวลาและต้นทุนในการพัฒนายาได้อย่างมีนัยสำคัญ
ดังนั้น เทคนิค molecular docking และ AI จึงนับเป็นเครื่องมือร่วมสมัยที่ทรงพลังในการออกแบบโครงสร้างยาและการค้นคว้ายาใหม่ในงานวิจัยด้านเภสัชศาสตร์ นอกจากนี้ ยังสามารถประยุกต์ใช้ในสาขาเทคโนโลยีชีวภาพและเคมีชีวภาพ เช่น การศึกษาการเข้าจับระหว่างเอนไซม์กับซับสเตรต หรือระหว่างโปรตีนกับโปรตีน การจัดฝึกอบรมในครั้งนี้จึงเป็นโอกาสอันดีที่นักวิจัยและนักศึกษาจะได้เรียนรู้การทำ molecular docking และทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้ AI ในกระบวนการค้นหายาเชิงปฏิบัติ เพื่อเสริมสร้างความรู้และทักษะที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการวิจัยเชิงลึกหรือต่อยอดงานวิจัยในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ไฟล์ที่แนบมา :
- หนังสือขอนุมัติจัดประชุม.pdf หากเปิดไฟล์นี้ไม่ได้ คลิกที่นี่ เพื่อเปิดผ่าน GoogleDocs
- หนังสือเขิญประชุม.pdf หากเปิดไฟล์นี้ไม่ได้ คลิกที่นี่ เพื่อเปิดผ่าน GoogleDocs
- โครงการ molecular docking_2568.pdf ปรับปรุงล่าสุดเมื่อวันที่ 12/9/2568 หากเปิดไฟล์นี้ไม่ได้ คลิกที่นี่ เพื่อเปิดผ่าน GoogleDocs
|
ปฏิทินการประชุมของคณะ