1. 데이터가 지식이 되는 마법
Contextualization (맥락화)
데이터 (Data)
맥락 없이 나열된 원시 이미지, 스프레드시트, 숫자들의 집합입니다.
정보 (Information)
적절한 맥락(Context)이 부여되어 비로소 의미를 갖기 시작한 상태입니다.
지식 (Knowledge)
정보 사이의 의미적 관계(Semantic relationships)를 찾아내어 기전적 연관성을 밝힙니다.
엔돔(Endome) & 엑톰(Ectome)
진정한 정밀 의료는 피부 안쪽의 모든 생물학적 요소(Endome)와 피부 바깥의 환경적 요인(Ectome)을 연결하는 것에서 시작됩니다.
생명의 수직적 계층
유전자에서 개체까지 이어지는 8단계의 수직적 여정
유전체
Genome: 모든 정보의 설계도
유전자 발현
Gene Expression: 형질의 발현
단백질
Protein: 실질적 기능 수행자
경로
Pathway: 세포 내 통신망
세포
Cell: 화학적 정보의 통합 단위
조직 및 장기
Tissue/Organ: 물리적 구조 형성
개체
Organism: 환자 개인 시스템
환경 및 노출
Environment: 외부 세계 변수
3. SPOKE 엔진
65개 이상의 전문 DB 통합,
1억 5천만 개 이상의 관계
SPOKE는 속성 그래프(Property Graph) 구조를 통해 새로운 데이터가 추가될 때마다 연결망이 확장되는 프랙탈 구조를 가집니다.
미생물 & 엑톰
병원체와 공생균의 기전 분석은 물론, Zip code 기반의 수질/독성 노출 데이터까지 연결하여 질병의 근본 원인을 추적합니다.
4. 데이터로 미래를 예측하다
다발성 경화증 신약 재창출
희소돌기아교세포의 성숙을 촉진하는 인과적 경로를 추적하여, 기존 항히스타민제가 수초 형성에 강력한 효과가 있음을 발견했습니다.
파킨슨병 조기 예측
환자 임베딩 기술을 통해 후각 상실이나 변비 같은 전조 증상을 진단 5년 전부터 포착하여 예방적 관리가 가능해졌습니다.
5. AI와 대화하는 지식 그래프
RAG (검색 증강 생성)
LLM이 SPOKE의 데이터를 실시간 참조하여 환각 현상을 방지하고 정확한 근거를 제시합니다.
MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)
AI가 데이터베이스에 직접 접속하여 복잡한 통계 분석 및 추론을 수행합니다.
"면역항암제 안전성 비교 분석..."
* 동일한 의학적 결론 도출