SST-14 구조
공개된 native ligand SST-14(소마토스타틴-14, 서열 AGCKNFFWKTFTSC)의 3차원 구조. 이 구조를 출발점으로 점 돌연변이와 De Novo 후보를 탐색. 프로젝트의 실제 후보 구조는 비공개(대외비)이며 여기에 포함하지 않음.
공개 구조(RCSB PDB 2MI1)의 중원자 표현. 실제 후보 펩타이드 구조·서열은 대외비로 포함하지 않음.
Silo B · 에이전트 변이 시뮬레이션
native SST-14를 출발점으로, LLM 에이전트가 변이 위치를 고르고 후보를 생성·평가하는 루프를 개념적으로 시각화. 아래 변이는 예시(랜덤)이며 실제 후보 서열이 아님. 이황화결합(Cys3–Cys14) 위치는 고정.
SST-14(공개) 14잔기를 구슬로 표현 — 주황 테두리 = 이황화결합 고정, 초록/빨강 테두리 = 게이트 통과/탈락. 예시 변이이며 대외비 후보는 포함하지 않음.
문제
SSTR2 발현 신경내분비종양(NET) 진단·치료용 방사성의약품 후보 발굴은 후보 생성과 평가, 정리, 의사결정이 반복돼 수작업 부담이 큼. 계산 결과와 파라미터, 평가 근거가 흩어져 재현성과 추적성이 떨어졌고, 단일 지표 중심 선별은 과적합과 오판 위험 존재.
접근
- Dual Silo 설계. De Novo 구조 설계(Silo A)와 LLM 5-Agent 점 돌연변이 탐색(Silo B)을 병렬로 두고, 결과를 통합 랭킹으로 통합.
- 멀티에이전트 자율 의사결정. Planner가 상위 후보의 공통 패턴과 Critic의 실패 분석을 바탕으로 다음 라운드의 보존·변이 위치를 자동 제안하고, QCRanker가 게이트 평가와 Top-K 랭킹을, Reporter가 의사결정 기록을 담당. 에이전트 플로우 3종 벤치마크.
- 다중 기준 트리아지. 단일 결합 점수가 아니라 상호작용 패턴, pharmacophore 일치도, 핵심 잔기 접촉, 구조 안정성, 후보 다양성을 함께 보는 랭킹 로직 적용.
- 재현성. 입력 서열, 출력 후보, 모델 버전, 하이퍼파라미터, 스코어, QC 사유, 최종 랭킹을 실험 단위 로그로 표준화, 후보별 근거 리포트 자동 생성.
결과
연구 정직성
구조 예측 신뢰도 지표(iPTM)가 실제 결합력의 대리 지표로 쓰일 수 있는지를 다섯 표적(SST-14, SSTR1~5)의 실측 데이터로 교차검증, 상관이 약해 결합력 proxy로 부적합함을 자발적으로 보고. 정량 선택성은 별도 계산·실측 경로로 분리. 성능 숫자를 방어하기보다 지표의 한계를 먼저 드러내는 것이 이 연구의 태도.
기술
RFdiffusion · ProteinMPNN · ESMFold · Boltz-2 · PyRosetta · DiffDock · FoldMason · LLM 멀티에이전트 · NHN Cloud 광주 AICA 서버 병렬 실행.