프롤로그 저자 소개 이 책을 펼치며 0부. 다음 실험을 고르는 일 1장. 후보 목록이 다음 실험이 되기까지 선택하지 않은 후보도 기록하는 이유 1부. 질문에서 연구가 시작된다 2장. 약을 찾기 전에 생명과 질문을 만나다 3장. 신약 연구는 어떤 질문에서 시작될까 4장. Python으로 여는 연구 작업대 5장. 세포에서 EGFR까지, 약물이 만나는 세계 AI가 찾았다는 약, 어디까지 믿을 수 있을까 2부. 분자를 믿을 수 있는 데이터로 6장. 실험의 흔적이 계산 가능한 자료가 되기까지 7장. 활성 숫자 뒤에 숨은 실험 8장. 같은 분자와 같은 단위로 다시 보기 9장. 컴퓨터는 분자를 어떻게 읽을까 분자가 말을 배우기 전에 데이터가 잃는 것 3부. 예측을 믿기 전에 검증한다 10장. 예측은 모르는 분자 앞에서 시험받는다 11장. 닮은 분자 사이에서 차이를 찾다 12장. 좋은 점수를 의심하는 법 13장. 작은 모델로 시작하는 활성 예측 다음 실험을 고르는 모델 4부. 구조 속에서 후보를 살펴본다 14장. 보이지 않는 결합을 구조로 읽는 법 15장. 움직이는 단백질과 결합의 순간 16장. 알려진 결합을 다시 찾아보다 17장. 후보의 순서에는 이유가 필요하다 잘 맞는 구조와 잘 붙는 분자는 다르다 5부. 가능성과 위험을 함께 읽는다 18장. 몸속의 여행과 다음 실험의 선택 19장. 약물이 몸속에서 겪는 일 20장. 심장의 전기 신호와 약물의 위험 21장. 다음 실험을 설득하는 근거 새로운 분자를 많이 만드는 것보다 어려운 일 실습 부록. 교육용 스냅샷으로 분석 흐름 익히기 참고문헌