방법론

AI 예측에서 근거 등급화까지 — 모든 후보는 등급 판정의 근거를 추적할 수 있습니다.

전체 파이프라인

본 플랫폼은 4단계 파이프라인을 사용합니다. TxGNN 지식 그래프 모델이 잠재적인 약물–질병 연관성을 예측하고, 예측된 각 쌍에 대해 근거를 자동으로 수집하며, 그 근거를 L1부터 L5까지 등급화한 뒤, 최종적으로 의사결정 권고를 제시합니다.

TxGNN 예측: 지식 그래프와 그래프 신경망을 결합하여 약물–질병 관계를 예측합니다.
근거 수집: 예측된 각 쌍에 대해 ClinicalTrials.gov, PubMed, DrugBank, MFDS에서 근거를 수집합니다.
근거 등급화: L1부터 L5까지 등급을 부여하며, L1이 가장 강력하고(다수의 3상 RCT) L5는 모델 예측만 있는 경우입니다.
의사결정 권고: 근거 수준에 따라 Go, Proceed, Consider, Explore, Hold 중 하나를 제시합니다.

근거 등급 기준

등급	정의	임상적 의미
L1	다수의 3상 RCT / 체계적 문헌고찰	강력한 근거; 임상 적용을 고려할 수 있음
L2	단일 RCT 또는 다수의 2상 시험	중등도 근거; 검증 시험을 설계할 수 있음
L3	관찰 연구 / 대규모 증례 시리즈	예비적 근거; 추가 검증이 필요함
L4	전임상 / 기전 연구	이론적 근거; 임상 적용과는 거리가 있음
L5	모델 예측만 존재	가설 단계; 사람 대상 근거 없음

이중 엔진 예측

두 가지 방법을 병렬로 실행하고, 두 결과의 일치 여부를 신뢰도 라벨로 기록합니다:

방법	속도	정밀도	설명
지식 그래프 (KG)	빠름	낮음	DrugBank 관계와 그래프 구조에 기반한 추론
딥러닝 (DL)	느림	높음	TxGNN 그래프 신경망 모델

신뢰도	출처	의미
very_high	KG + DL	두 방법의 결과가 일치
high	DL만	딥러닝의 높은 점수로 뒷받침됨
medium	KG만	지식 그래프로 뒷받침됨

규제 데이터 통합

대한민국 의약품 허가 데이터는 MFDS에서 가져옵니다. 성분명은 DrugBank 어휘집에 매핑되며, 생약 추출물, 백신, 첨가제 등 DrugBank에 등재되지 않아 매핑할 수 없는 성분은 예측 대상에서 제외됩니다.

한계

예측 결과는 통계적 연관성이며 인과관계나 임상적 유효성을 의미하지 않습니다.
L5 등급은 모델 예측만 존재하며 사람 대상의 뒷받침 근거가 없다는 뜻입니다.
근거 수집은 공개 데이터베이스에 의존하므로, 미발표되었거나 색인되지 않은 연구는 포착되지 않습니다.
성분 매핑은 명칭 차이로 인해 일부 항목이 누락될 수 있습니다.

개발사 소개

본 플랫폼은 藥提醒科技有限公司 (yao.care, 사업자등록번호 83620786, 12F, No. 220, Sec. 2, Taiwan Blvd., West Dist., Taichung City, Taiwan)가 개발하고 운영합니다.

KrTxGNN은 이 회사의 “TxGNN 약물재창출” 제품군 중 대한민국 사이트입니다. 동일한 시스템이 30개 국가 및 지역에 배포되어 있으며, 각각 {CC}TxGNN (JpTxGNN, UsTxGNN, DETxGNN 등)으로 명명되어 {cc}txgnn.yao.care에서 운영됩니다. 제품 개요: https://www.yao.care/medical/txgnn/.

TxGNN 모델 자체는 Harvard Medical School의 Zitnik Lab이 개발하여 Nature Medicine에 발표했습니다. 본 플랫폼은 藥提醒科技有限公司가 해당 모델을 기반으로 구축한 운영 시스템으로, 국가별 의약품 허가 데이터 통합, 지식 그래프와 딥러닝의 이중 예측, PubMed / ClinicalTrials 근거 등급화, SMART on FHIR 전자의무기록 연동을 포함합니다.

면책 조항
본 보고서는 학술 연구 참고용으로만 제공되며 의료 조언을 구성하지 않습니다. 반드시 담당 의사의 지시를 따르시고, 임의로 약물을 조정하지 마십시오. 모든 약물재창출 결정은 완전한 임상 검증과 규제 당국의 심사를 거쳐야 합니다.

검토: 藥提醒科技有限公司 (yao.care)