AGENTIC AI · SSTR2 RADIOPHARMACEUTICAL DISCOVERY · REPORT v2
SSTR2 선택성 펩타이드 발굴 시스템
종합 성과 보고서 v2
PI·RI팀 과학 리뷰용 · 모든 수치에 신뢰등급(실측 HIGH / surrogate-상대 MED / surrogate-절대 LOW)과 인라인 근거(코드 file:line · 문헌 URL · 산출 JSON)를 의무화한다.
종합 요약 — SSTR2 선택성 펩타이드 발굴 시스템
한 줄 정의: SST-14(소마토스타틴-14,
AGCKNFFWKTFTSC) 골격에서 SSTR2 선택적 결합을 갖는 방사성의약품 후보 펩타이드를, LLM 에이전트 + PyRosetta 실측 도킹 + 다목적 최적화로 무한 반복 발굴하는 in-silico 파이프라인. [근거: pyrosetta_flow/schema.py:13]
핵심 결론 (두괄식 · 3줄)
① 선택성 돌파: 무한 엔진이 누적 스크리닝한 고유 서열 973건 중, 엄격기준(Δmargin>0 & 실측 ΔG≤−15 & native 이하 독성)을 동시 충족하는 후보 48/50건을 확보했고, 최상위는
AGCKNFFWKTDTSC(F11D 단일치환, Δmargin +10.5351실측 HIGH)다. [데이터: runs/pyrosetta_flow/global_selectivity_leaderboard.json:3,9-12] ② 정직성: 모든 후보는 in-silico proxy이며 wet-lab 미검증 — 절대 ΔG·HC50 단위는 미보정이라 상대 우위로만 해석한다. 반감기 surrogate는 메타데이터 제공 시 외부 17종 벤치 Spearman ρ=+0.76로 회복하나, 미제공 raw는 ρ=−0.30로 역전한다(surrogate-상대 MED). [근거: BIO_pharma.md:43] ③ 아키텍처: 설계상 Silo A(3-Arm 가상스크리닝, 청색)/Silo B(PyRosetta 변이-도킹, 녹색) 듀얼 구조이나, 실 가동 시스템은 Silo B 계열 단일 통합 엔진(pyrosetta_flow/)이며 Silo A는 코드·단위테스트만 존재하고 end-to-end 실행 이력은 없다(P5 문서-구현 괴리). [근거: _evidence/EV08_silo_a_trace.md:14-17]
핵심 성과 요약 (라이브 리더보드 직독)
| 지표 | 값 | 신뢰등급 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 무한 엔진 누적 epoch | 9 | 실측 HIGH |
[데이터: runs/pyrosetta_flow/discovery_status.json] |
| 역대 best Δmargin | +10.5351 | 실측 HIGH |
[데이터: global_selectivity_leaderboard.json:3] |
| 엄격기준 동시충족 후보 | 48 / 50 | 실측 HIGH |
Δ>0 & ΔG≤−15 & 비독성 [근거: build2.py:131-137] |
| 누적 스크리닝 고유 서열 | 973 | 실측 HIGH |
[데이터: global_selectivity_leaderboard.json:5] |
| 최상위 후보 | AGCKNFFWKTDTSC (F11D) |
실측 HIGH |
ΔG -45.1112, margin 23.9051 [데이터: …json:9-12] |
- 주장: pos11(native F) → D 치환이 SSTR2 선택성의 핵심 레버다. 근거: best 후보
AGCKNFFWKTDTSC는 native 대비 11번 위치만 F→D로 바뀐 단일치환이며 Δmargin +10.54 달성 [데이터: global_selectivity_leaderboard.json:9-12]. 함의: pos11은 SS bond(Cys3–Cys14)·FWKT(7–10) 파마코포어를 보존한 채 조정 가능한 선택성 핸들이다 [근거: pyrosetta_flow/schema.py:14-17].
벤치마크 검증 한눈에
| 검증 항목 | 결과 | 신뢰등급 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 물성 descriptor (GRAVY·Instability·Aliphatic) | 참조도구 대비 r≈1.0 완전일치 | 실측 HIGH |
[근거: _evidence/EV12_bench_admet.md:31-37] |
| 반감기 surrogate (메타데이터 제공) | Spearman ρ=+0.76 (17종 외부) | surrogate-상대 MED |
[근거: _evidence/BIO_pharma.md:43] |
| 반감기 surrogate (raw, 메타데이터 無) | ρ=−0.30 (순위 역전) | surrogate-절대 LOW |
[근거: _evidence/EV12_bench_admet.md, BIO_pharma.md:114] |
| 용혈 독성(HC50) 변별 — L-aa(n=32) | ROC-AUC=0.146 (역변별 견고) | surrogate-절대 LOW |
절대 단위 금지·상대 게이트만 [데이터: _analysis/BENCH_admet_v2_results.json] |
| 용혈 독성(HC50) 변별 — D-aa(n=18) | ROC-AUC=0.677 (양의 변별) | surrogate-상대 MED |
이전 n=4 노이즈에서 실표본 확보 [데이터: _analysis/BENCH_admet_v2_results.json] |
- 주장: surrogate는 상대 비교용으로만 신뢰 가능하다. 근거: 물성 descriptor는 결정론적 공식이라 HIGH지만, 반감기·용혈은 메타데이터/캘리브레이션 부재로 절대값 LOW다 [근거: _evidence/EV12_bench_admet.md:248-256]. 함의: 의사결정은 native baseline 대비 Δ(home-advantage 보정) 또는 후보 간 rank-order로만 수행한다.
전체 아키텍처 (Silo A 청색 / Silo B 녹색)
AGCKNFFWKTFTSC
Cys3-Cys14 SS bond"] subgraph SA["Silo A · 3-Arm 가상스크리닝 (NVIDIA NIM)"] direction TB A1["Arm1 소분자
MolMIM→DiffDock"] A2["Arm2 펩타이드
FlexPepDock"] A3["Arm3 de novo
RFdiffusion→ProteinMPNN→ESMFold"] AU["UnifiedScorer
arm 정규화·가중합"] A1 --> AU A2 --> AU A3 --> AU end subgraph SB["Silo B · PyRosetta 변이-도킹 (가동 중)"] direction TB BG["변이 생성
Planner Agent + BO"] BD["PyRosetta FlexPepDock
실측 ΔG (mock 없음)"] BS["in-loop 선택성
off-target SSTR1/3/4/5 → Δmargin"] BG --> BD --> BS end subgraph SH["공유 레이어"] direction TB SC["다목적 스코어링
ΔG·반감기·Δmargin·ADMET"] RK["NSGA-II Pareto + scalar 순위"] LB["글로벌 선택성 리더보드
(영속·warm-start·중복회피)"] SC --> RK --> LB end IN --> SA IN --> SB AU --> SC BS --> SC BD --> SC LB --> ENG["무한 발굴 엔진 continuous.py
epoch 무한 · 정체 시 다양성 탈출"] ENG --> SB ENG -.설계상.-> SA ENG -.6h autopush.-> GH["GitHub 외부 모니터링"] classDef siloA fill:#eaf2fc,stroke:#1a6fbf,stroke-width:2px,color:#0d3a66; classDef siloB fill:#eafaf0,stroke:#1a8a4a,stroke-width:2px,color:#0a4023; classDef shared fill:#f5f5f5,stroke:#888,color:#333; class A1,A2,A3,AU,SA siloA; class BG,BD,BS,SB siloB; class SC,RK,LB,SH,ENG shared;
- 청색 = Silo A: 3개 arm 병렬 가상스크리닝(MolMIM/DiffDock·FlexPepDock·RFdiffusion+ProteinMPNN+ESMFold). 코드·단위테스트(mock 9건)는 완성됐으나 NIM API 키 부재로 end-to-end 실행 이력 없음 [근거: _evidence/EV08_silo_a_trace.md:14-17]. 실제 코드는 백업 위치(
_backup/orphaned_20260609/pipelines/silo_a/src/)에 존재 [근거: _evidence/EV08_silo_a_trace.md:11]. - 녹색 = Silo B: SST-14 변이체를 PyRosetta FlexPepDock으로 실측 도킹(fail-closed, mock 없음)하고 off-target 5종 회피를 순환 개선하는 무한 발굴 엔진 — 본 시스템의 가동 핵심 [근거: _evidence/EV09_silo_b_trace.md:5,13]. fail-closed(실패 시 ddg=999)·mock 없음은 실코드로 검증 [근거: pyrosetta_flow/docking_executor.py:38-75, runner.py:721-732].
- 공유 레이어: 다목적 스코어링 → NSGA-II 순위 → 글로벌 리더보드(run 간 영속, top-50 보관) → 무한 엔진 피드백. 실 구현은
pyrosetta_flow/단일 통합 모듈 [근거: _evidence/EV14_arch_gap.md:103,159]. - 정직성 단서(P5):
docs/SYSTEM_ARCHITECTURE.md의pipelines/silo_a|b분리 구조는 의도(설계)이며, 실 가동 코드베이스는AgenticAI4SCIENCE_pyrosetta_track/repos/ai4sci-kaeri/pyrosetta_flow/단일 통합 엔진이다 — 문서-구현 괴리를 명시한다 [근거: _evidence/EV14_arch_gap.md:7,16,235].
이 보고서 네비게이션
| 섹션 | 페이지 | 내용 |
|---|---|---|
| 실행 계획 | 액션아이템 (7열표) | 회의록 A-01~A-10 + 확장 액션 이행 현황·근거 |
| 실행 계획 | 대응 디테일 | 항목별 "왜 이 대안인가"(기각안·채택 근거) |
| 파이프라인 | Silo A · 3-Arm NIM (청색) | 3개 arm 구조·스코어링·실행 상태 |
| 파이프라인 | Silo B · PyRosetta 도킹 (녹색) | 실측 도킹·in-loop 선택성·무한 엔진·LLM 에이전트 |
| 과학 | 생명공학 가능성/한계 | 결합·선택성·반감기·ADMET·합성가능성 (도메인 리뷰어 4명) |
| 과학 | 향후 방향 | Phase B/C/D·wet-lab 협업·무한 엔진 운영 로드맵 |
| 실행 계획 | 마일스톤 타임라인 | 2026-03 착수 → 06 현재 회의·PR·성과 |
| 부록 | 전 과정 | 아키텍처 구축 개발사·결측 근거 목록 |
읽는 법: 각 페이지 최상단
핵심 결론박스(3줄) → 개조식 본문 순. 모든 수치에 신뢰등급 배지(실측 HIGH/surrogate-상대 MED/surrogate-절대 LOW)와 인라인 근거가 붙는다. 미검증 항목은[미검증]으로 격리한다.