실증적 검증의 부재 In-silico vs. Wet-lab
컴퓨터 시뮬레이션 결과는 고무적이나 실제 실험실(wet-lab) 검증은 아직 미지의 영역입니다. 이는 인실리코 예측과 실제 임상 간의 간극을 해결하기 위한 '필수적인 다음 단계'입니다.
설명 가능성 & 인과관계
단순 데이터 상관관계를 넘어선 '기계론적 통찰'이 부족합니다. 독성 예측 등에서 "왜?"라는 질문에 대한 대답은 아직 블랙박스에 가깝습니다.
Knowledge Boundaries Identified
성능 트레이드오프
Catastrophic Forgetting
특화 데이터 학습 시 일반 지식과 대화 능력이 급격히 하락하는 현상
Predictive Power Loss
대화 능력 유지 시 원시 예측 성능이 약 11% 저하되는 딜레마
데이터 편향 및 윤리적 관리
TDC 공개 데이터셋의 내재된 편향은 예측 결과의 불균형을 초래합니다. 특히 독점 데이터 환경에서의 강건성(Robustness) 검증이 신뢰성의 핵심입니다.
- 23% Data Contamination Filtered
- Inequity Prevention Strategies Needed
에이전트 변동성 및 멀티모달 통합
도구 의존성 & 추론 변동성
18개 도구를 활용하지만 작업별 의존도가 달라 과적합 위험이 존재합니다. 다중 턴 대화에서의 완전한 자율성은 아직 보완이 필요합니다.
3D 구조 데이터 통합 부재
텍스트 및 시퀀스 기반 처리를 넘어 단백질 3D 구조(예: AlphaFold)와의 끊김 없는(seamless) 통합이 치료제 설계의 핵심 퍼즐입니다.