기능 상세 보고

11. 종합 보고서 — 시스템 전체 + 시뮬 통합 + 모듈 성능평가 (4부)

읽는 법: 본 페이지는 /goal(시뮬 통합·ADMET/Serum 모듈화) 4부 산출물의 종합 서술이다. 1부(시뮬 통합표) → [08. 시뮬레이션 결과 종합표], 2부(ADMET 모듈) → [09. ADMET 모듈 평가], 3부(Serum 모듈) → [10. Serum 반감기 모듈 평가] 페이지가 상세를 담고, 본 페이지는 이들을 시스템 전체 맥락(Silo A/B·선택성 성과·무한 엔진)과 한 줄로 엮는다.

신뢰등급 배지: 실측 HIGH(PyRosetta/공식 도구 실행 산물) · surrogate-상대 MED(상대 순위만) · surrogate-절대 LOW(절대값 미보정).

핵심 결론 (두괄식 · 박스)

① 시스템은 가동 중이며 선택성 목표를 달성했다. 무한 발굴 엔진이 125 epoch(누적 약 8.8일 연속) 가동하며 SST-14 변이체를 PyRosetta FlexPepDock으로 실측 도킹 20,733건(유효 20,656·고유 3,014종) 수행했고, 엄격기준(Δmargin>0 & ΔG≤−15 & native 이하 독성)을 동시 충족하는 후보 48/50건을 확보했다. 최상위는 AGCKNFFWKTDTSC(native F11D 단일치환, Δmargin +10.5351, ddG −45.11 kcal/mol, 비독성 — 모두 실측 HIGH). [데이터: runs/pyrosetta_flow/discovery_status.json][데이터: runs/pyrosetta_flow/global_selectivity_leaderboard.json]

② 시뮬 결과를 단일 통합표로 종합했다(1부). 5지표(반감기·ΔG·ADMET/HC50·ΔΔG·선택성)를 서열행으로 합쳐 SIM_results.csv/.json(51행)으로 재현 가능하게 산출했다. 4지표 완비는 leaderboard 50건 한정이며, 결측은 결측으로 정직 표기(추정 금지). [데이터: _analysis/SIM_results.json][근거: _analysis/build_sim_table.py]

③ 3월 회의 제안 ADMET·Serum 툴을 실제로 돌려 모듈별 성능을 정량 평가했다(2·3부). 도구 15종(ADMET 6 + Serum 9)을 조사·실행 시도했다. 다수가 D-아미노산 미지원·cyclic SS-bond OOD·웹서버 다운으로 막혔으나, 실행 가능한 모듈은 ground-truth 대비 ROC-AUC/Spearman으로 평가했고 못 돌린 툴은 "미평가+사유"로 fail-closed 기록했다. 결론: 물성 descriptor만 결정론적으로 HIGH(r≈1.0), 반감기·용혈은 상대 순위로만 신뢰(MED)하고 절대값은 LOW다. [근거: _evidence/TOOL_our_physchem.md:21-24][근거: _evidence/TOOL_admetlab.md:17-20]

1. 4부 구성 한눈에

• 원시 기록 추적성(P6): 모든 실험 산물은 git 추적·푸시됨 — experiment_log.jsonl(2만+줄), global_selectivity_leaderboard.json, discovery_status.json [근거: GOAL_SIM_MODULES_2026-06-18.md:16]. 본 goal이 닫은 결여는 "사람이 읽을 통합 요약/모듈 성능 정리"의 부재였다 [근거: GOAL_SIM_MODULES_2026-06-18.md:17].

2. 시스템 전체 맥락 (개발 편중 금지 — 과학 우선)

과학적 질문: SST-14(AGCKNFFWKTFTSC, Cys3–Cys14 SS bond, FWKT 파마코포어) 골격에서 SSTR2에 선택적으로 결합(off-target SSTR1/3/4/5 회피)하는 방사성의약품 후보를 in-silico로 발굴할 수 있는가. [근거: pyrosetta_flow/schema.py:13-17]

2.1 듀얼 파이프라인 — 설계 vs 실가동

• 정직성 단서(P5): docs/SYSTEM_ARCHITECTURE.md의 pipelines/silo_a|b 분리는 설계 의도이고, 실가동 코드베이스는 pyrosetta_flow/ 단일 통합 엔진이다 — 문서-구현 괴리를 명시한다 [근거: _evidence/EV14_arch_gap.md:7,16,235]. (상세 → [00. 종합 요약]의 아키텍처 도식.)

2.2 선택성 성과 (실측 HIGH)

• 주장: pos11(native F)→D 단일치환이 SSTR2 선택성의 핵심 레버다. 근거: best 후보는 native 대비 11번 위치만 F→D로 바뀐 단일치환이며 Δmargin +10.54를 달성, SS bond(Cys3–Cys14)·FWKT(7–10) 파마코포어를 보존한다 [데이터: global_selectivity_leaderboard.json][근거: pyrosetta_flow/schema.py:14-17]. 함의: pos11은 파마코포어를 깨지 않고 조정 가능한 선택성 핸들이다.
• 정체 후 다양성 탈출의 산물: best는 epoch 97에서 갱신(diversity_level 0으로 리셋)됐고 이후 epoch 98~125는 미갱신(stale) 상태로 다양성 재축적 중이다 [데이터: discovery_status.json:history]. 즉 돌파는 누적 엔진의 산물이며 매 epoch 자체 갱신은 아니다(정직).

3. 1부 요약 — 시뮬레이션 결과 통합표

상세 → 08. 시뮬레이션 결과 종합표. 머신리더블: SIM_results.csv(51행)·SIM_results.json. 재현: build_sim_table.py.

• 결측 정직: experiment_log 20,733건에는 halflife/hc50가 없다 → 결측 표기, 추정 금지 [근거: _analysis/08_sim_results.md:45]. native는 leaderboard 미등재라 selectivity/hc50 결측 [근거: _analysis/08_sim_results.md:57-58].
• ΔΔG 기준선: native(AGCKNFFWKTFTSC) ddG = −41.99 kcal/mol (n=2); ΔΔG는 후보 ddG − native로 정의 [근거: _analysis/08_sim_results.md:27,67].

4. 2부 요약 — ADMET 모듈 성능평가 (6종)

상세 7열표 → 09. ADMET 모듈 평가. 평가 ground-truth: 용혈 HC50 이진 라벨 — 채점 산물 results.json 기준 50종(L 32/D 18) [데이터: report_site/_analysis/BENCH_admet_v2_results.json].

• 핵심 1 — 물성은 신뢰, 독성은 조건부: 물성 descriptor는 결정론적 공식이라 참조툴과 완전 일치(HIGH) [근거: _evidence/TOOL_our_physchem.md:21-24]. 반면 pepADMET 독성은 L-aa에서 AUC 0.56(랜덤+0.06)로 독립 변별력이 미약하고, cyclic SS-bond·D-aa는 OOD라 SST-14 계열 대부분이 hc50_reliable=False로 게이트가 사실상 fail-open된다 [근거: _evidence/TOOL_pepadmet.md:29,105][근거: _evidence/TOOL_our_hc50.md:14].
• 핵심 2 — D-aa 변별의 역설: 우리 HC50 게이트는 D-aa군(18종)에서 AUC 0.677로 양의 변별을 보이나(MED), L-aa군은 AUC 0.146으로 역변별(구조적 한계)이다 [근거: _evidence/TOOL_our_hc50.md:14]. 따라서 절대 단위 금지, native 대비 home-advantage 상대 게이트로만 사용한다.
• 핵심 3 — 소분자 툴의 한계: ADMET-AI·ADMETlab은 소분자 학습 모델로 직접 용혈 endpoint가 없고 D-aa/cyclic OOD다 [근거: _evidence/TOOL_admet_ai.md][근거: _evidence/TOOL_admetlab.md:17-20]. ADMETlab은 서버 404로 미평가(지어내기 금지).

5. 3부 요약 — Serum 반감기 모듈 성능평가 (9종)

상세 7열표 → 10. Serum 반감기 모듈 평가. ground-truth: 문헌 반감기 33~37종 [데이터: report_site/_analysis/BENCH_halflife_v2.md].

• 핵심 1 — raw가 headline, meta는 동급비교 금지: step08 ALL raw ρ=+0.396(N=32, results.json) / +0.366(N=33 재실행, Insulin A-chain 1종 추가)이 고유 실력 headline이다 [데이터: report_site/_analysis/BENCH_halflife_v2_results.json][근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:88-93]. meta ρ=+0.662(N=32) / +0.669(N=33)는 변형(fatty_acid ×2800 등)을 손으로 고정배수 주입한 버킷팅 효과로, 모델 예측 실력이 아니다 — 동급 비교 금지 [근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:151]. (배경 합의: [05. 생명공학]§6·[부록]의 raw vs meta 정직 입장.)
• 핵심 2 — 최고 단일 서로게이트는 ProtParam N-end rule(L-aa): ρ=+0.622로 통계 유의(p<0.01)하나, cyclic 펩타이드에서 계통적 과예측(SST-14 600× 과예측)이라 선형 L-aa 한정 보조 지표다 [근거: _evidence/TOOL_protparam.md:24,170-176].
• 핵심 3 — 웹전용·D-aa 미지원이 공통 블로커: A-02 제안 7종 중 pepMSND·CAMSOL·PeptideRanker·PeptideStability·HLP는 서버 다운/등록필요/도메인불일치/툴 미식별로 막혔고, 전부 fail-closed로 "미평가+사유" 기록했다 [근거: _evidence/TOOL_camsol_pepranker.md][근거: _evidence/TOOL_pepmsnd.md]. 실질 대안은 우리 step08(D-aa raw ρ=+0.44) + RF 보조다 [근거: _evidence/TOOL_hlp.md:99].

6. 통합 해석 — 무엇을 믿고 무엇을 의심할 것인가

• 종합 주장: 본 시스템의 의사결정은 native baseline 대비 Δ(home-advantage 보정) 또는 후보 간 rank-order로만 수행해야 한다. 근거: 실측 HIGH는 결합/물성에 한정되고, 독성·반감기 서로게이트는 절대값 미보정(LOW)·상대 순위만 유효(MED)이기 때문이다 [근거: _evidence/EV12_bench_admet.md:248-256][근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:151]. 함의: 모든 후보는 in-silico proxy이며 wet-lab 검증 전까지 절대 수치로 임상 해석해서는 안 된다.

7. 한계 · 향후 방향

7.1 한계 (정직 기록)

• Silo A 미가동: NIM API 키 부재로 3-Arm 가상스크리닝 end-to-end 미실행 — 문서-구현 괴리 [근거: _evidence/EV08_silo_a_trace.md:14-17].
• 독성/반감기 서로게이트의 도메인 한계: cyclic SS-bond·D-aa는 거의 모든 외부 툴에서 OOD다. SST-14 계열은 HC50 게이트가 fail-open되고, 반감기 절대값은 미보정 LOW다 [근거: _evidence/TOOL_our_hc50.md:14][근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:161].
• 외부 서버 의존 리스크: pepMSND·ADMETlab·CAMSOL 등 웹전용 툴은 서버 다운/등록장벽으로 재현 불가 — 본 평가는 로컬 실행 가능 모듈 중심이다 [근거: _evidence/TOOL_pepmsnd.md][근거: _evidence/TOOL_admetlab.md:17-20].
• wet-lab 부재: 전 지표가 in-silico proxy. 절대 캘리브레이션(혈청 어세이·용혈 어세이) 미시행 [근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:161].

7.2 향후 (상세 → 06. 향후 로드맵)

• R1 — 독성 모듈: D-aa 전용 SMILES 생성 + 에피머 특화 모델 확보(pepADMET 미지원분 보완), cyclic SS-bond SMILES 수동 제공으로 HC50 게이트 활성화 [근거: _evidence/TOOL_pepadmet.md:170][근거: _evidence/TOOL_our_hc50.md(권고)].
• R2 — 반감기 모듈: step08 바닥 클램프(min 0.02h) 완화로 L-aa 변별력 개선, pepMSND 가중치 공개 시 즉시 연동(환경 구성 완료) [근거: _evidence/TOOL_our_step08.md:158][근거: _evidence/TOOL_pepmsnd.md].
• R3 — Silo A 활성화: NIM API 키 확보 시 3-Arm end-to-end 가동, Silo B와 cross-validation.
• R4 — wet-lab 협업: 상위 후보(F11D 등) 실측 친화도·용혈·혈청 안정성 검증으로 surrogate 절대 캘리브레이션 [근거: _analysis/06_future.md].

7.5 Silo A vs Silo B 분리 비교 (2026-06-19 기준)

두 엔진은 독립적으로 병렬 가동 중이며, 저장·리더보드·피드백 루프·GPU 모두 분리된다. 통합은 보고 단계에서만 이루어진다.

정직 단서: Silo A 현재 수치(ddG −77.6/poly-G, half_life 0.077h)는 smoke 저품질 산물로 실 바인더 후보 해석 금지. 실 epoch(steps=50, 선택성 ON) 결과 누적 후 비교 가능. 상세 → [12. Silo A de novo 엔진].

8. 데이터·재현 근거

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추적성 closure(P6): 4부 산출물 + 모듈 평가 증거 + CSV/JSON + 집계 스크립트는 git 추적되며, 원시 기록 경로를 본 표에 명시해 "기록이 안 올라갔다" 우려를 닫는다 [근거: GOAL_SIM_MODULES_2026-06-18.md:16-18].