"화이자, 얀센, 머크 등 미국·유럽 제약선진국은 이미 AI를 공격적으로 도입해 신약개발에 접목시키고 있다. 우리나라와 일본도 이제 시작 단계다. 4차산업혁명시대에 AI를 활용한 의약품 개발은 거부할 수 없는 현실이다."인공지능(AI)을 활용한 신약 연구개발이 가상현실 단계를 넘어서 기술 실현화 단계에 도달했다는 주장이 나왔다.글로벌 대형 제약사들은 각 기업이 추구하는 신약개발 모델에 맞는 AI기업과 협력해 신약물질 발굴, 임상시험, 최신 항암제 개발 등에 AI를 접목중이라고 했다.20일 한국제약바이오협회 배영우 박사는 서울 코엑스에서 열린 대한약학회 춘계학술대회에서 'AI를 활용한 신약 개발'을 발표했다.배 박사는 제약산업 연구개발 투자 비용은 모든 제조산업 평균의 12배에 달할 정도로 거대한 규모라고 했다.특히 배 박사는 "AI를 신약물질 발굴 단계에 적용했을 때 비용과 시간이 축소되고 블록버스터를 개발 할 수 있다는 사실이 입증되고 있다"고 전제했다.다만 신약 개발 전체 프로세스에 적용되는 AI툴은 없고, 개발 단계별 맞춤형 AI 시스템이 활성화됐다고 했다.구체적으로 화이자는 IBM Watson을 도입, 면역항암제 신약을 개발중이고 AI를 활용해 다양한 정보의 연결분석으로 객관적 가설을 수립중이다.얀센은 베네볼렌트AI와 새로운 임상단계 약물 후보물질에 대한 독점 라이센스를 체결, 보다 가능성이 높은 표적을 선택하고 화합물 최적화, 생물학적 개체와 비정형 문헌 간 수 억가지 연관성 분석 등 개발에 나섰다.산텐도 AI 신약탐색 플랫폼을 이용한 녹내장 신약을 개발중인데, 유망한 후보물질을 확인하고 전임상 연구 성공확률을 높이고 있는 상황이다.머크는 아톰와이즈의 아톰넷을 이용해 후보물질을 탐색한다. 아톰넷은 합리적 약물 설계를 위한 AI인데 암, 신경질환, 항바이러스제, 항생제 후보물질을 탐색한다. 많은 양의 표적 데이터를 학습해 약효 패턴을 규명한다.글로벌 제약사들이 AI를 활용한 신약개발 상용화 단계에 나섰다면 우리나라는 이제 막 걸음마 단계에 진입했다는 게 배 박사 견해다.배 박사는 선진국 대비 늦긴했지만 국내 제약산업 규모와 발전단계를 염두할 때 AI의 신약개발 접목은 아직 늦은 상황은 아니라고 했다.배 박사는 "국내 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모는 지속 증가세지만 매출액 규모가 작아 연구개발비는 낮은 수준"이라며 "블록버스터급 신약 개발도 미진하다"고 말했다.이어 "하지만 국내 제약산업은 보건의료 빅데이터 활용과 신약개발에서 인공지능 활용에 기대감이 증가중이다. 바이오마커 발굴로 약물 효율이 높은 환자군 식별에 AI를 활용하는 것도 기대중"이라며 "AI신약 벤처 개발사가 등장하고 있다. 결국 우리나라도 AI를 제약산업에 적극 도입해 개발 효율성을 높이는 방향으로 나아가야 할 것"이라고 했다.

대전마약퇴치운동본부(본부장 문태화)는 최근 대전교육청이 주최하는 ‘2018 안전체험의 날’에 참가해 마약류 및 약물 오남용 예방 캠페인을 실시했다.대전마퇴본부와 대전시약사회 임직원들은 자석 교구를 이용한 체험활동, 약물 상식 퀴즈 등을 통해 보다 쉽게 약물 오남용의 폐해를 알렸다.문태화 본부장은 "앞으로도 활발한 교육 및 홍보 활동을 전개해 대전시민이 안전하게 약물을 사용할 수 있도록 마약류 및 약물 오남용의 위험성을 전달하고 경각심을 일깨우는데 앞장서겠다"고 밝혔다.

한국응용약물학회(회장 이상국–서울대 약학대 교수)가 지난 13일 건국대학교에서 'Application of Artificial Intelligence in Drug Discovery & Development (4차 산업혁명 시대 신약개발을 위한 인공지능의 활용)'라는 주제로 춘계학술대회를 진행했다.학회의 오전 두 세션은 최근 주목받고 있는 인공지능(AI)을 활용한 의약품 개발에 대한 내용으로 꾸려졌다. 첫번째 세션 발표는 ▲이상우 교수(성균관대의 'AI 표준 모델에 기반한 제약 산업의 발전 전략' ▲최수진 박사(산업통상자원 R&D 전략기획단)의 '분산형 바이오 빅데이터 플랫폼 구축의 필요성 및 그 활용에 대한 정부의 역할' ▲조성진 박사((주) 심플넥스)의 '빅데이터와 AI를 활용한 신약개발 사례를 기반으로 한 데이터 기반 의사 결정 지원 시스템' 등이 진행됐다.두 번째 세션은 ▲김영훈 박사((주) 파미노젠)의 '신약개발 과정에서 AI의 활용과 보완사항' ▲이홍기 박사((주) 코아제타)의 '빅데이터를 활용한 제약 산업의 나아가야 할 방향' ▲김태순 박사(㈜신테카바이오)의 'AI 딥러닝 모델에서 암 유전체 데이터를 활용한 약효 예측' 등으로 구성됐다. 오후 세션은 학계 및 산업계 관점에서 AI와 빅데이터 기반신약개발을 바라본 시각이 반영됐다.주제 발표는 ▲신영기 교수(서울대)의 '데이터 과학에 기반한 환자 중심 헬스케어 시스템 변화' ▲이민정 연구원(동아ST㈜ 연구소)의 '과민성 방광 치료제 개발의 현재 및 미래' ▲이정훈 연구원(바이로메드 연구개발센터)의 '당뇨병성 신경병증에 대한 유전자 치료제의 비임상 및 임상 개발 과정' ▲배수인 실장(건강보험심사평가원)의 '빅데이터를 활용한 건강보험심사평가원 서비스' ▲박래웅 교수(아주대)의 '글로벌 임상 의료데이터 공급망 기반 프로그램 소개 및 연구 사례' 등이 이어졌다.마지막 세션은 ▲이도헌 박사(한국과학기술원)의 '다중 타겟 의약품 개발에서 가상인체시스템 CODA를 활용한 약리 성분의 전인체 기능 분석' ▲옥찬영 교수(서울대병원)의 '암 유전체 데이터베이스 기반 딥러닝 분석법의 임상 적용 사례'를 다루었다.학회 관계자는 "이번 학술대회는 4차 산업 혁명 본격화 시대에 AI와 빅테이터 기반 신약개발과 임상적 활용에 대한 최신 연구 지견과 산업계, 학계 및 정부의 다양한 의견을 공유하고, 실제 의약품 개발과정에 참여했던 연구자들의 경험 공유하는 자리"라고 설명했다.이어 "이를 통해 제약 바이오 사업의 도약적 성장을 이끌어가기 위한 전략 수립에 기여할 수 있을 것"이라고 기대했다.

한약학과 학생들이 최근 정부가 재추진 중인 첩약보험과 한의약분업을 촉구하고 나섰다.전국한약학과학생협의회(이하 전한협) 18일 성명을 내어 정부의 한약첩약보험 추진에 찬성 입장을 밝히는 한편 빠른 시일 내 한의약분업 시행할 것을 촉구했다.학생들은 "문재인 정부에서 건강보험 보장성 강화를 위해 한약첩약보험에도 건강보험급여를 적용하는 정책이 검토되고 있고, 전국 한약학과 학생들은 찬성하고 있다"며 "단, 이번 정책 추진에는 한의약분업을 위해 만들어진 한약사가 중심에 있어야 할 것"이라고 말했다. 학생들은 정부 정책에 의해 탄생한 한약사 제도가 제대로 인정받지 못하고 있다고 주장했다.학생들은 "한약사가 첫 배출된 2000년 이후 정부, 경실련, 한의협, 약사회 모두 한의약분업을 위한 어떤 노력도 하지 않고 있다"면서 "최근 약대 6년제가 입법예고 됐지만 한약학과에 대한 어떤 논의도 없고, 한의협회 회장은 첩약에 있어 분업은 절대 없단 발언을 끊임없이 내뱉고 있다"고 지적했다.이어 "이런 부분은 한의약 분업만을 바라보는 한약사들에 자괴감을 갖게 하고 한약사를 목표로 공부하는 한약학과 학생들에 불안감과 좌절감을 안겨 주고 있다"고 밝혔다. 학생들은 한약사 배출 이후 20여년간 한의약분업이 진행되지 않고 있는데 대해선 정부가 직무유기를 하고 있다고 주장하며 빠른 시일 내 분업을 시행할 것을 요구했다.학생들은 "정부는 의약분업을 위해 인원 증대가 필요함에도 학과 증설, 인원 확충에 끊임없이 반대하고 6년제에 대해서도 논의가 없었기 때문에 불가하다 하고 있다"면서 "이는 정부가 분업을 위한 어떤 노력도 하지 않았음을 증명하고 있다. 직무유기에 대한 책임을 져야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "한의약분업을 위한 준비 중이라는 말만 20년째 내뱉으며 책임만 미루고 있는 복지부 공무원들도 한약사, 한약학과 학생들에 희망고문을 하는 가해자임을 명심해야 한다"면서 "더 이상 국가가 했던 거짓말로 피해를 입는 사람이 없도록 한의약분업을 위한 계획을 구체적으로 발표해야 할 것"이라고 촉구했다.학생들은 또 "한약사제도는 정부가 만들어 놓은 것"이라며 "구체적으로 한의약분업을 실행할 계획이 없다면 더 이상 시간 끌지 말고 잘못을 인정하고 한약사 제도를 폐기해 20년간 고통속에 살아온 한약사, 한약학생들에 사과하고 정당한 보상, 구제책을 마련하라"고 덧붙였다.

19만 2284개의 의약품 간 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측할 수 있는 AI(인공지능)가 개발됐다.이 AI가 상용화되면 환자 식단과 기존 복용약 등을 고려해 부작용이 없고 효과는 높은 맞춤형 약물을 처방할 수 있게 될 것으로 전망된다.한국과학기술원(KAIST) 이상엽-김현욱 교수팀은 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템(명칭 : DeepDDI)을 개발했다고 17일 밝혔다.이번 연구는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용해 상호작용을 예측하는 것으로 국제학술지 미국 국립과학원 회보 (PNAS) 16일자 온라인판에 게재됐다.기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용이 일어날지의 가능성 정도만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이(DeepDDI) 모식도 이에 연구팀은 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다고 설명했다.연구팀은 딥러닝(Deep learning) 기술을 적용해, 19만 2284개의 약물-약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템인 딥디디아이(DeepDDI)를 개발했다.DeepDDI는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다.즉 The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A(약물 A를 약물 B와 함께 복용 시, 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)로 보여준다. DeepDDI를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해 반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식(성분) 등도 예측 가능하다. 이번 연구로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해져, 신약개발, 복합적 약 처방, 투약시 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.이상엽 교수는 "이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반기술을 개발한 것"이라며 "복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮춰, 효과적인 약물치료 전략을 제안할 수 있을 것"이라고 말했다.이번 연구는 과기정통부의 '바이오리파이너리(Bio-Refinery)를 위한 시스템 대사공학 연구'와 카이스트의 '제4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구' 지원을 받아 진행됐다. "딥 런닝 기술 이용해 약물치료 효율 높이겠다" ?̻??? ????#sb- 연구를 시작한 계기나 배경은?#eb약물 상호작용을 예측하는 연구는 오래 전부터 연구돼온 분야다. 하지만, 기존의 방법론이 약물 상호작용의 유무만을 예측하고, 구체적인 약리작용에 대한 정보를 주지 못해서, 기존 방법론들의 활용 용도에 많은 한계가 있었다. 또한, 약물-음식과 같은 보다 넓은 범위의 상호작용을 예측할 수 있는 방법론이 존재하지 않아 이러한 문제를 해결하기 위해 연구를 시작했다. 이때, 최근 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주는 기계학습 방법론인 딥 러닝(심층신경망)을 사용해 예측 모델을 구축했다.#sb- 연구 전개 과정에 대해 소개해달라.#eb연구팀에서는 2013년부터 복합 약물을 사용한 효과적인 약물 치료 전략에 관심을 갖고 있었다. 처음에는 전통 한약의 복합 약물의 작용기작에 대해서 연구를 했고, 자연스럽게 보다 넓은 범위의 복합 약물에 대한 상호작용 예측 기술의 필요성을 인지하고 연구를 시작했다. 이때, 약물 상호작용의 약리작용을 높은 정확도로 예측할 수 있는 시스템을 구축하고자 했다. 때마침 DrugBank에서 실험적으로 검증된 수 많은 약물 상호작용에 대한 정보가 일관된 규칙의 영문문장의 형태로 있다는 것을 알게 됐다. 이를 효과적으로 활용해 정확도가 높은 컴퓨터 예측모델을 만들기 위해, 딥 러닝 기술을 활용하게 됐다. 그 결과 완성된 딥디디아이는 두 약물 간의 상호작용에 대한 정보를 사람이 읽을 수 있는 문장형태로 출력하도록 설계됐. 딥디디아이의 출력정보는 약물 상호작용의 가능성뿐만 아니라 약리작용에 대한 정보도 제공한다.#sb- 연구하면서 어려웠던 점이나 장애요소가 있었다면 무엇인가? 어떻게 해결했나?#eb인공지능 기술 중 하나인 딥 러닝 방법론을 약물 상호작용 문제에 적용하여 방법론을 개발하는데에 어려움이 있었다. 특히 딥 러닝을 약물-약물, 약물-음식 상호작용을 예측한 사례가 없었기 때문에, 다른 분야에서 사용한 다양한 전략을 참고했고 많은 시행착오를 겪으며 연구를 진행했다. 다행히도, 딥 러닝을 기반의 약물 상호작용 예측 결과가 다른 방법론들보다 정확한 결과를 보여줬다. #sb- 이번 성과, 무엇이 다른가?#eb이번 연구 성과의 핵심은 DeepDDI는 주어진 두 약물의 이름과 구조 정보만으로 이들의 상호작용을 정확히 예측할 수 있다는 것과 약물-음식성분 상호작용에도 활용할 수 있다는 것이다. 특히, 구조 정보만을 이용해 음식, 천연물, 건강기능식품 등과의 상호작용을 예측할 수 있기 때문에, 만성 질환 환자의 식이요법 등을 제안하는데 활용될 수 있다. 궁극적으로는 약물치료의 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다. #sb- 꼭 이루고 싶은 목표와 향후 연구계획은?#eb헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약산업에 기여할 수 있는, 컴퓨터 기반 원천기술들을 지속적으로 개발하고 싶다. 특히 병원과의 좋은 협업연구를 통해 후속 검증 실험을 수행해 이들 원천기술들로부터 나온 의료정보들이 많은 사람들의 건강에 실질적인 도움이 될 수 있도록 기여하고 싶다.

100세 시대, 늘어난 수명만큼 삶의 질(QOL, Quality Of Life)의 가치가 상승하고 있다.이같은 기조 속에서 구강건강에 대한 관심 역시 뜨겁다. 임플란트 시술 건수와 틀니 사용자가 매년 증가하고 있다. 그런데 상대적으로 최신 장치인 임플란트에 비해 틀니 관리에 어려움을 호소하는 이들이 많다.임플란트 식립이 어려운, 즉 대부분 고령 사용자들이기 때문에 무엇보다 제대로 된 틀니 관리가 QOL에 영향을 미친다. 이에 따라 틀니 세정제, 부착재 등 제품들에 대한 관심도 뜨겁다.지난 15일 서울시 강남구 논현동 파티오나인에서는 '폴리덴트 심포지엄'에서는 틀니 세정제 및 부착재의 올바른 사용을 위한 논의의 장이 마련됐다.100여명의 약사들이 참석한 이번 심포지엄에서는 틀니 관리 실태와 부작용 사례, 해당 분야 1위 품목인 GSK의 폴리덴트 브랜드의 사용법 등 다양한 정보들이 공유됐다.황은경 약사잘못된 틀니 관리의 문제점틀니 관리가 중요한 근본적인 이유는 질환 발생 위험 때문이다. 이날 연자로 나선 황은경 오거리약국 약국장은 사례를 통해 위험성을 경고했다.황 약사에 따르면 틀니는 자연치에 비해 약한 재질로 연마제가 포함된 일반 치약으로 세척 시 표면이 마모되고 금이 간 틈새로 세균과 곰팡이가 번식해 구내염, 잇몸 염증, 구취 등 각종 구강 질환 유발한다.실제 틀니 사용자의 3명 중 2명(65%)은 의치성 구내염(Denture stomatitis)을 겪는 것으로 보고되는데, 물 헹굼이나 물과 칫솔만을 사용하여 틀니를 세척하는 경우에도 의치성 구내염을 유발하는 곰팡이균과 치태 및 치석 등을 번식시켜 질환의 주요인으로 작용하고 있다.틀니의 장시간 착용은 질환 유발과 더불어 잔존 치조골의 흡수를 촉진시키며 틀니를 낀 채로 수면 시 폐렴 위험률이 2.3배까지 증가한다고 보고된다.황 약사는 "틀니 속 세균을 살균하기 위해서는 틀니 세정제를 사용해야 합니다. 틀니 세정제는 치약과 달리 틀니에 상처를 유발하지 않아 세균 침착의 우려가 적으며, 마모와 변형 없이 구취 유발 세균 등을 제거해야 한다"고 말했다.아울러 그는 틀니 관리에 있어, 품질이 우수하다고 평가받는 '폴리덴트 5분 클리닝정'의 사용을 권장했다. 이 제품은 한국소비자원 분석 결과, 얼룩제거, 단백분해 등 효능에서 가장 높은 평가를 받기도 했다.황 약사는 "세정제를 사용하면 살균 효과로 구취를 제거해 상쾌한 구강 상태를 유지하도록 돕는다. 또 치약으로 제거되지 않는 플라그와 얼룩까지 말끔히 제거해 위생적인 틀니 관리가 가능해진다"고 덧붙였다.김정은 약사틀니 세정제, 어떻게 사용해야 하나?또 다른 발표자인 김정은 해그린약국 대표약사는 폴리덴트의 올바른 사용법에 대해 소개했다.폴리덴트 세정제는 단기간 사용하는 5분 클리닝정과 장시간 보관하는 오버나이트가 있다.김 약사에 따르면 폴리덴트 제품 사용시 ▲용도에 맞는 제품 선택 ▲미온수 사용 ▲꺼낸 후 흐르는 물에 세척 ▲약물의 신체 흡수 방지 ▲알레르기 반응 확인 등 요소를 확인해야 한다고 강조했다.이어 그는 폴리덴트 의치 부착재의 사용방법과 약사들의 상담 포인트도 공유했다. 부착재는 폴리덴트 후레쉬 의치부착재(민트향)와 폴리덴트 내추럴 의치부착재(무색무향)로 구성돼 있다.잘못된 관리로 틀니가 변형되기도 하고 오래 착용하다보면 잇몸이 수축해 헐거워질 수도 있다. 그 틈새로 음식물이 유입되면 입 냄새, 염증 등을 유발해 의치성 구내염의 원인이 된다. 이런 경우에는 틀니 부착재로 고정력을 높일 수 있다.부착재 사용의 경우 ▲변질 방지를 위한 보관 온도 유지 ▲소량 사용 시작후 증량 ▲8시간 휴식 ▲접착제 잔여물 체크 등이 주요 관리 포인트로 소개됐다.김 약사는 "약국에서 세정제, 부착재 등 제품의 구매주기도 가능하면 체크하는 것이 좋다. 증상에 따라 치과 내원 권장하고 틀니 사용자들이 전반적인 잇몸·치조골을 관리할 수 있도록 도와야 한다"고 말했다.

서울보라매병원 약제부 허유진 약사치료약 종류가 다양하고 병용요법도 보편화 된 고혈압 질환의 경우 약사의 의약품 이해도를 기초로 한 환자 복약상담이 치료에 직접 영향을 미친다는 주장이 나왔다.특히 고혈압은 완치가 어려워 평생 조절하는 질환인 만큼 환자가 이를 이해하고 스스로 관리할 수 있도록 독려하는 약사 역할도 중요하다는 견해도 덧붙여 졌다.17일 서울보라매병원 약제부는 동작구 지역 약사들과 진행한 '고혈압 이해와 약물 최신지견' 팜 아카데미에서 이같이 밝혔다.팜 아카데미는 보라매병원 약제부와 동작구약사회가 협력해 병원약사와 개국약사 간 원외처방전 공감대를 높이고 지역환자 의약품 안전을 강화를 목표로 기획한 행사다.이번 고혈압 강의에 나선 보라매병원 허유진 약사는 국내 고혈압 진료지침과 처방중인 다양한 의약품을 토대로 개국약사의 복약상담 팁을 발표했다.고혈압은 뇌심혈관계 질환, 울혈성 심부전, 만성 콩팥병, 말초 동맥질환 등의 주요 위험 요인이다. 수축기 혈압을 10mmHg 낮추면 주요 심혈관사건 발생, 뇌졸중, 심부전, 총 사망률 등을 10%~30%까지 유의하게 낮추는 것으로 알려졌다.국내 고혈압 진료지침에 따르면 고혈압약 처방 원칙은 1일 1회 복용 가능한 약을 저용량부터 선택해야 한다. 적응증, 금기사항, 동반질환, 무증상장기손상 유무 등도 고려해야 한다.1차 약제는 티아지드계 이뇨제, 안지오텐신 전환효소 억제제, 안지오텐신 수용체 차단제, 칼슘통로 차단제 4가지를 주로 권고중이며 필요에 따라 병용요법이 쓰인다.허 약사는 "고혈압제 중 가장 큰 시장을 차지하고 있는 계열은 안지오텐신 수용체 차단제로 34%에 달한다"며 "최근에는 2개 이상 약제를 병용하는 환자가 증가 추세라 국내 순환기계열 약제 복합제 시장도 급증중"이라고 피력했다.허 약사는 "고혈압은 환치가 목적이 아니다. 환자가 평생 혈압을 조절해야하는 질환이라는 것을 이해하도록 약사가 독려해야 한다"며 "약물복용 외 생활요법 관련 정보를 구두로 또는 인쇄물로 환자 제공한다면 치료효과가 더 클 것"이라고 말했다.이어 "소급섬취제한, 체중감량, 금주, 운동, 식단조절 만으로 혈압 감소 효과를 볼 수 있다는 고혈압학회 진료지침을 환자에게 설명하는 것도 보조적 복약상담으로 적합하다"고 덧붙였다.

조선대학교 약학대학 실무실습 프리셉터 약사들로 구성된 장학위원회는 16일 조선대학교를 방문해 장학기금 1000만원을 전달했다고 밝혔다.위원회 측은 약학대학이 6년제로 개편되면서 지역약국과 병원, 약무 행정기관 실무실습 교육이 강화됐으며 교육을 담당하는 프리셉터 약사 역할이 중요하다고 강조했다.이번 장학기금은 조선대 약국 실무실습 프리셉터인 선배 약사들이 마음을 모아 약학분야 우수인재 양성을 위해 자발적으로 조성한 기금이라고 밝혔다.한편 조선대 약대는 광주광역시약사회와 약국실무실습을 위한 업무협약 양해각서를 체결한 상태며 첫 졸업생을 배출한 2015년부터 4년 연속 약사국가고시 100% 합격을 기록하고 있다.이날 전달식에는 유재신 조선대 약대 총동문회장, 박희상 서구약사회장, 신은옥 여약사이사와 강동완 총장, 최홍석 약학대학장, 기성환 약대학과장 등이 참석했다.