방법론
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 |
예측 방식
TxGNN의 딥러닝(DL) 모델이 약물–질환 쌍마다 점수를 매깁니다. 이어서 TxGNN 지식 그래프(KG)에 해당 약물의 적응증·금기로 이미 기록된 항목을 제외하므로, 약물 페이지에는 점수 0.99 이상인 새로운 예측 적응증만 표시됩니다(약물당 최대 10개).
| 단계 | 역할 |
|---|---|
| 딥러닝(DL) | TxGNN 그래프 신경망이 약물–질환 쌍마다 점수를 매김 |
| 기존 용도 확인(KG) | 지식 그래프에 이미 기록된 적응증과 금기를 제외하며, 이는 새로운 예측으로 집계하지 않음 |
| 근거 수집 | 남은 예측마다 ClinicalTrials.gov와 PubMed를 검색하고 근거 수준(L1–L5)을 부여 |
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 그래프에 이미 기록된 용도를 제외한 딥러닝 예측, PubMed / ClinicalTrials 근거 등급화, SMART on FHIR 전자의무기록 연동을 포함합니다.
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)