Peptide-based drugs semakin menjadi pusat perhatian dalam dunia farmasi modern karena kemampuannya meniru interaksi biologis alami dengan presisi tinggi. Dengan meningkatnya kebutuhan akan terapi yang lebih spesifik dan aman, desain obat berbasis peptida kini banyak dikembangkan menggunakan pendekatan komputasi canggih seperti QSAR (Quantitative Structure–Activity Relationship) dan Machine Learning. Course “Peptide-Based Drug Design using QSAR Integrated with Machine Learning” ini akan membawa peserta memahami bagaimana kedua pendekatan tersebut dapat digunakan untuk mempercepat proses penemuan dan optimasi kandidat obat peptida secara in silico.

Course ini sangat direkomendasikan bagi mahasiswa, peneliti, maupun profesional yang tertarik pada computational drug discovery, khususnya di bidang desain obat berbasis peptida yang terintegrasi dengan artificial intelligence dan pendekatan komputasi prediktif modern.

- Introduction to Peptide-Based Therapeutics
- Data Collection from DUD-E
- Interaction Fingerprinting Prediction
- Bioactivity and Lipophilic-Ligand Efficiency (LELP)
- Building Machine Learning Model & QSAR Model
- In-silico Verification through Drug-likeness and Molecular Docking