👁 i_world
논문 검색 · 분자 시뮬레이션 · AI 연구 에이전트
이게 뭔가요?
i_world는 의학 논문을 자동으로 수집하고, 질문에 답변하고, 분자 시뮬레이션을 실행하는 연구 에이전트입니다.
📚 논문 자동 수집
PubMed, OpenAlex에서 매일 새 논문을 자동 수집. 안과, 두경부(HNSCC), 펩타이드/장수 분야.
🔍 RAG 질의응답
질문하면 관련 논문을 찾아서 인용과 함께 답변. 구조화된 PICO+ findings 포함.
🧬 분자 시뮬레이션
Boltz-2 (AI 구조 예측) + AutoDock Vina (전통 도킹). 약물-타겟 결합 예측.
🤖 Chopa 텔레그램 봇
텔레그램에서 자연어로 모든 기능 사용 가능. 논문 질문, 시뮬레이션 요청, 결과 조회.
Chopa 사용법
텔레그램에서 @Chopa_doc_bot에게 메시지를 보내면 됩니다.
💬 Chopa 열기
논문 기반 질문
자연어로 질문하면 관련 논문을 찾아서 인용([Author2024_s2_c1])과 함께 답변합니다.
EGFR inhibitor의 HNSCC 치료 효과는?
HPV 양성 HNSCC와 음성의 치료 반응 차이는?
Combined cataract and glaucoma surgery의 최신 전략은?
BPC-157의 조직 회복 효과에 대한 임상 근거는?
영어로 질문하면 검색 정확도가 더 높습니다. 한국어로 질문해도 됩니다.
분자 시뮬레이션
약물-타겟 결합 예측을 실행할 수 있습니다. 두 가지 엔진을 지원합니다.
AutoDock Vina (로컬)
전통적인 physics-based 도킹. 빠르고 무료.
Boltz-2 (클라우드 GPU)
최신 AI 구조 예측. AlphaFold3급 정확도. 건당 ~$0.02.
EGFR에 erlotinib Vina 도킹 돌려줘
EGFR에 erlotinib Boltz-2로 도킹해줘
지금까지 시뮬레이션 결과 보여줘
논문에서 시뮬레이션 가능한 drug-target 후보 찾아줘
결과 읽는 법
결과 배지
| 배지 | 의미 |
|---|
| EXPERIMENTAL | 실험으로 확인된 구조 (PDB에서 가져온 것) |
| PREDICTED | AI 모델이 예측한 결과 (실험 검증 필요) |
| EXPLORATORY | 낮은 신뢰도 — 가설 수준, 사실로 인용 금지 |
Confidence Band
| Band | 점수 | 해석 |
|---|
| High | ≥ 0.7 | 구조가 그럴듯함. 하지만 실험 검증은 여전히 필요. |
| Medium | 0.5 — 0.7 | 참고용. 결론 도출에는 부족. |
| Exploratory | < 0.5 | 가설 수준. 탐색적으로만 사용. |
Vina 도킹 점수
| 점수 (kcal/mol) | 해석 |
|---|
| -9 이하 | 강한 결합 예측 |
| -7 ~ -9 | 중간 결합 (대부분의 승인된 약물 수준) |
| -7 이상 | 약한 결합 |
Vina 점수는 상대 비교용입니다. 절대값으로 결합 강도를 판단하면 안 됩니다. "A가 B보다 더 잘 결합할 가능성이 높다" 정도로 해석하세요.
지원하는 타겟
HNSCC (두경부 편평세포암종)
| 타겟 | 설명 | 관련 약물 |
|---|
| EGFR | 표피성장인자 수용체 | cetuximab, erlotinib, gefitinib |
| PD-1 | 면역 관문 수용체 | nivolumab, pembrolizumab |
| PD-L1 | PD-1 리간드 | atezolizumab |
| HPV16 E6 | HPV 종양단백질 | (연구 중) |
| HPV16 E7 | HPV 종양단백질 | (연구 중) |
| TP53 | 종양 억제 유전자 | — |
주의사항
임상 도구가 아닙니다. 이 시스템의 결과로 환자 치료를 결정하면 안 됩니다.
시뮬레이션 결과는 예측입니다. "결합한다"가 아니라 "결합할 가능성이 있다"로 해석하세요. 실험적 검증 없이 사실로 인용하면 안 됩니다.
논문 요약은 AI가 생성합니다. 반드시 원문을 확인하세요. 인용 라벨 [Author2024_s2_c1]을 따라가면 원문 위치를 찾을 수 있습니다.
자주 묻는 질문
새 논문은 언제 추가되나요?
자동으로 매일 추가됩니다. PubMed와 OpenAlex에서 6시간~24시간 간격으로 검색합니다.
내가 원하는 약물/타겟을 추가할 수 있나요?
네, Ryan에게 요청하면 검색 쿼리와 시뮬레이션 타겟을 추가할 수 있습니다.
시뮬레이션 비용이 드나요?
Vina 도킹은 무료 (로컬 실행). Boltz-2는 건당 ~$0.02 (클라우드 GPU). 논문 검색/질의응답은 무료.
Vina와 Boltz-2의 차이는?
Vina: 전통적 physics 기반, 빠르고 검증됨. 소분자 도킹에 적합.
Boltz-2: AI 기반, AlphaFold3급 정확도. 복합체 예측도 가능. 둘 다 쓰면 교차 검증 가능.