￭ 학력 및 경력 

2012. - 2016. (약학사) 서울대학교 약학대학

2016. - 2021. (약학박사) 서울대학교 약학대학

2021. – 2022. 서울대학교 약학대학 박사후연구원

2022. - 2023. 서울대학교 약학대학 종합약학연구소 연구조교수

2023. - 가천대학교 약학대학 조교수

￭ 소개

본 연구실에서는 보건의료 빅데이터와 최신 인공지능 기법을 기반으로 약물의 유효성·안전성을 정량적으로 평가·예측하는 연구와, 약물 특성 및 다양한 생물학적 정보를 융합한 약학 전반의 문제 해결 연구를 수행하고 있다. 특히 공통데이터모델(CDM), 전자의무기록, 보험청구자료 등 대규모 자료를 바탕으로 머신러닝·딥러닝 기법을 적용하여 실제 진료 환경에서의 약물 효과와 위험도를 정교하게 추정하는 것을 목표로 한다. 현재는 약물 특성 기반 전이학습을 활용한 태반 투과율 예측을 통해 임부에서의 약물동태 및 태아 노출을 예측하는 연구, 생성형 AI를 활용한 domain-specific 모델을 구축하여 (1) 약물이상반응의 인과성 평가 및 (2) 규제 의사결정 과정을 지원하는 연구, 환자 유사도 정보를 활용한 머신러닝 기반 입원율 예측 연구, 공통데이터모델을 활용한 약물 안전성 평가 연구 등을 진행하고 있으며, 이러한 연구를 통해 정밀의료와 규제과학을 선도하는 임상약학 근거를 창출하고자 한다.

￭ 키워드

임상약학, 빅데이터, 머신러닝, 인공지능, 생성형 AI, 약물 유효성, 약물 안전성, 규제과학

￭최근 연구업적(2020-현재)  

1. Jang et al. Risk factors of Hypersensitivity Reactions to Carboplatin: A Systematic Review and Meta-analysis. JACI: In Practice. Articles in Press. December 24, 2024. DOI: 10.1016/j.jaip.2024.12.021

2. Jang et al. Drug repurposing using meta-analysis of gene expression in Alzheimer’s disease. Frontiers in Neuroscience 16:989174.

3. Jang et al. Using Real-World Data for Supporting Regulatory Decision Making: Comparison of Cardiovascular and Safety Outcomes of an Empagliflozin Randomized Clinical Trial Versus Real-World Data. Frontiers in Pharmacology 2022 August 13:928121.

4. Jang et al. Machine learning-based quantitative prediction of drug exposure in drug-drug interactions using drug label information. npj Digital Medicine 2022 June 11;5:88. doi: 10.1038/s41746-022-00639-0.

5. Jang et al. Cysteinyl Leukotriene Receptor Antagonists Associated With a Decreased Incidence of Cancer: A Retrospective Cohort Study. Front. Oncol. 2022 April 07;12:858855. doi: 10.3389/fonc.2022.858855