## 모낭 디지털 트윈 (Hair-Follicle Twin)

질환을 고르고 치료 개입을 조합하면, 모낭 주기 ODE 모델이 핵심 단백질의 시간 궤적과 모발 밀도를 시뮬레이션합니다.

대상 질환 (Disease)
치료 개입 (Interventions) — 복수 선택

#### 추적 표적 단백질 (Tracked targets)

### 모발 밀도 추이 (Hair Density, % of healthy baseline)

Simulation Active

### 단백질 활성 궤적 (Protein activity over time)

### 치료 시나리오 비교 (Compare)

현재 질환의 치료별 최종 모발 밀도.

### 라이브 What-if (실시간 슬라이더)

병태 부하를 직접 조절해 트윈을 실시간 재계산.

안드로겐(DHT) 부하 —
염증/JAK-STAT 부하 —
Wnt 부스트 (uWnt) —
진피유두 부스트 (uDP) —
0 proteins

### 단백질 선택 (Select a protein)

좌측 목록에서 단백질을 클릭하면 AlphaFold 3D 구조와 근거가 표시됩니다.

## —

—

pLDDT: 매우높음 ≥90 신뢰 70–90 낮음 50–70 매우낮음 <50 —

#### 기전 (Mechanism)

—

#### 표적 약물·물질 (Drugs / agents)

#### 근거 논문 (Evidence) 0

#### 📄 실제 논문 전문 근거 (Full-text grounding, 검증 인용) 0

## 지식그래프 (Knowledge Graph)

단백질 경로 질환 트윈축 약물
약물 노드 표시

## 모낭주기 정량 보정 (COPASI Parameter Estimation)

모낭 주기 ODE 모델의 파라미터를 transcriptomic 시계열에 COPASI(Levenberg-Marquardt)로 추정하여 정량 보정. scipy(TRF) 워밍업 + COPASI polish.

보정 타깃

#### 추정 파라미터 (estimated by COPASI) 0

#### 데이터 출처 / Provenance

#### 🔗 Cycle↔Chronic 결합 (COMBINE) — 보정 주기에 질환 구동 변조

데이터 보정된 모낭주기 모델을 질환·치료로 변조 → anagen 비율이 disease-specific 주기 왜곡으로 창발.

## 질환 분포 (Disease)

## 트윈 축별 단백질 (Proteins per twin axis)

## 연도별 논문 추이 (Publications by year)

## 경로별 단백질 (Top pathways)

## 치료 모달리티 (Modality)

## 단백질 상호작용 네트워크 시간축

치료(기전)를 넣으면 어떤 단백질과 상호작용하는지, 그 효과가 개월별로 신호망을 타고 전파되는 것을 보여줍니다. 노드=단백질(밝기·크기=활성), 초록 화살=활성·빨강 막대=억제. 표적 그룹은 점선 링으로 강조. 기전 차이: 피나=상류 AR·DKK1 차단(DKK1 어두워짐) vs 미녹=하류 DP·모발 부양(DKK1은 그대로). ※ 활성=질환평형+회복·r(t)·(건강−질환), r(t)는 임상-보정 lag/τ.

질환
치료(기전)
0개월
모낭 단면 — 시간대별 변화
⚠ 이미지 변형은 임상 예측이 아닙니다. 회복의 양(치료 전후 밀도)은 디지털 트윈 모델, 속도(언제·얼마나 빨리)는 임상시험 문헌으로 보정합니다. 사진 변화는 이 곡선이 구동하는 절차적 일러스트이며, 환부의 위치·모양은 업로드 사진에서 옵니다. 생성형 AI 아님 · 개별 환자 예측 아님. ※ 시간축 = 실궤적 적합 + 기계론(모낭주기) 화해: JAK은 CT.gov SALT 다시점에 R²0.94~0.99 검증; AGA 가시발모는 텔로젠 바닥(~2개월)에 묶임(약물 PK는 빠르나 모발은 느림). 단일 지수라 AGA 이상성·피나 2년후 감소·미녹 재퇴행은 미반영(한계). 출처 CT.gov(THRIVE·ALLEGRO·NCT01231607)·Kaufman 1998·PK/PD 문헌.

## 치료 타임라인 시뮬레이션

사진을 올리고 질환·치료를 고른 뒤, 환부를 드래그로 표시하면 모델 곡선대로 변화를 스크럽합니다.

대상 / 모델 (Disease)
치료 개입 (Intervention) — 복수 선택
사진 업로드
사진 선택
—
모발 밀도(모델)
—
회복도
적용: —

↑ 밀도 곡선 (양=트윈 모델 · 속도=임상 문헌) — 프로그레스 바가 이 값을 따라갑니다.

사진을 업로드하거나 데모 이미지를 눌러 시작하세요.
환부를 드래그로 표시하세요 (중심에서 바깥으로)
0개월 (0.0년)
04주3개월6개월1년3년
시간축 = 임상 개월(문헌 보정). 초기 탈락(미녹·피나 2–8주) → 수개월 반응 → 1–2년 평탄.

## 다층 독립 검증 (Multi-layer Validation)

트윈의 인과 기전을 모델 구성에 쓰지 않은 독립 데이터(벌크·단일세포·약물섭동·GWAS·구조)로 검증. 약하거나 비재현인 결과도 정직하게 표시합니다 — 검증 = 직교 증거의 수렴.

### 데이터 지형 — 수집 전모 (4 웨이브 · 22 에이전트)

모달리티별 (다운로드 / 기록·게이트)

질환별 데이터셋 수

### 분자 검증 유의도 (−log₁₀ p)

독립 벌크/섭동 데이터의 기전 검정 — 막대가 길수록 유의.

### AGA: DP세포 Wnt 억제 + 치료 역전

GSE295410 마우스 진피유두 — Con→TP(AGA)→TP+Ab(치료). Wnt(Lef1/Axin2)↓·Dkk1/Cxcl12↑, 치료로 역전.

### 약물섭동: JAK억제제별 염증신호

AA 마우스 — vehicle 대비 JAK1/3·Tofa·Ruxo는 염증↓, JAK2i만 무효(임상 타깃과 일치).

### AA 단일세포 — 비재현 (정직)

두 코호트 T세포 포획이 9배 차이 → 단일세포 면역정량은 프로토콜 의존, 코호트 불일치. AA 근거는 벌크가 robust.

### GWAS 카탈로그 커버리지

위험유전자 중 카탈로그 보유 비율. 보유 유전자의 축 배정은 GWAS와 일관(직교 검증).

AGA
AA

### GWAS 후보 × 구조(AlphaFold) × 네트워크(STRING) 수렴

신규 후보 19개: AlphaFold 구조 신뢰도(pLDDT) + 배정 축과의 STRING 응집. ⚠ 구조·네트워크는 질환 인과를 증명하지 않음(그건 GWAS) — 직교 면을 검증.

### 임상 시간축 — 약물별 회복 곡선 (보정됨)

회복 '양'=트윈 모델, '속도'=임상 문헌 동역학으로 보정. 미녹시딜·피나는 초기 telogen 탈락(음수), JAK은 빠른 onset.

### 기존 모델 벤치마크 — Halloy vs 트윈

완전히 다른 원리(모낭 자동자 vs 신호 ODE)인데 정상 anagen·AGA 밀도 수렴.

ex vivo

### 실제 ex vivo 인체 모낭 검증 — GSE267664 (DHT)

직접 실험 대신, 공개된 ex vivo 인체 모낭 organ-modeled RNA-seq(DHT vs control, AGA 전두부 모낭, n=3)로 트윈을 검증. 트윈의 AGA/DHT→Wnt억제 예측(Wnt 길항자↑·Wnt표적↓·모발케라틴↓)이 10/11 방향 일치, 부호검정 p=0.0059. DKK1 +1.13은 DP세포(GSE178374 +1.57)와 일관 — 전체 모낭에서도 재현. 정직: n=3 소규모라 개별 q≈1; 신호는 Wnt축 방향 협응이지 개별 유의 아님(BMP·비정준 Wnt 제외).

신뢰성 ①

### 반증가능 신규 예측 — AGA 병용요법 시너지

Hair 산출 A=kAp·[W²/(KWA²+W²)]·[D²/(KDA²+D²)] 는 Wnt·DP 두 협동 문턱의 AND-게이트. 상류 '브레이크 해제'(AR/5-ARI)×하류 '가속'(미녹시딜)을 병용하면 곱으로 결합 → 초가법적 시너지가 모델 구조에서 창발. 실험에서 가법/길항이면 AND-게이트 가정이 반증됨(사전등록: PREREGISTRATION.md).

신뢰성 ②

### 불확실성 정량(UQ) — 보정된 신뢰구간

타이밍 모델을 실제 임상 궤적에 계층적 베이즈로 보정. 핵심 정직성 체크 = leave-one-trajectory-out 커버리지: 단순 풀링 구간은 과신(59%)이었으나 시험 간 이질성을 넣자 명목 90%로 수렴(98%). 트윈이 "X%"가 아니라 "X%[구간]"을 보정된 채 말한다.

신뢰성 ③

### 개인화 & 데이터 동화 — 초기 반응으로 개인 예측

디지털 트윈을 진짜 '트윈'으로. 개인의 초기 반응을 동화하면 후기 예측이 모집단 모델보다 좋아지는지 누설 없이 검정(앞 점 관측→뒤 점 forecast). 결과: 개인화가 9/10 궤적 우세, 평균 +40% RMSE 개선, 커버리지 23%→90%. 정직: 개인환자 IPD(Vivli 통제접근) 부재로 시험암을 유사개인으로 사용 — 암 평균은 저잡음이라 개선이 과대평가될 수 있음. ODE-수준 개인화는 omics 필요(차기).

신뢰성 ④

### 실험 검정력 — 시너지를 검출하려면 표본이 얼마나?

사전등록 실험을 추측이 아니라 몬테카를로 검정력 시뮬레이션으로 설계. 정직한 결과: 시너지(δ=+0.12)는 실재하나 약한 효과라 단일 엔드포인트는 표본이 큼(n≈40 추정은 과소였고 시뮬이 교정). 핵심 발견: 노이즈 플로어는 기술이 아니라 생물학적 모낭간 변동 → 분자 readout 교체만으론 부족. 표본 절감은 모낭내 paired 설계(유효 CV↓)에서 옴 — 복합 전략으로 1000→300모낭(3.3×). 분자 keratin의 역할=시너지를 잡는 올바른 지표(A proxy).

신뢰성 ⑤

### 분자 개인화 (ODE-수준) — baseline 전사체 → 최적치료

개인 baseline 분자축을 개인 ODE 파라미터로 매핑 → 치료 전 최적치료 예측. GWAS-가중 보정 적용(트랙 C): AR/EDA2R/SRD5A2(유전 androgen축) ≫ DKK1/SFRP1(하류) 재가중 → 두 AGA 프로파일 구동이 0.78→0.98 / 0.88→0.64로 재층화(하류 DKK1만 높은 쪽을 낮춤). 헤드라인=정성→보정 구동 변화. 정직: 개인결과 최종보정은 여전히 paired IPD 필요.

신뢰성 ⑥

### 매핑 보정 (트랙 C, 무비용) — 정성 매핑을 데이터에 정박

ODE 개인화의 정성 매핑을 보유 데이터로 보정. GWAS(FinnGen AA/AGA + Yap2018 UKB MPB로 AR/EDA2R X연관 보강)로 어떤 마커가 질환을 구동하는지(중요도), 약물 섭동(DHT→DP·JAK-i→AA)으로 개입/구동의 크기를 실측 정박. 정직: 개인 baseline→개인결과의 최종 보정은 여전히 paired IPD 필요 — 이건 매핑의 방향·중요도·크기를 데이터에 묶는 부분 보정.

신뢰성 ⑦

### IPD 분석 하니스 — 사전등록 파이프라인 (합성 dry-run)

⚠ 합성(SYNTHETIC) dry-run — 실제 환자 데이터 아님. 코드가 작동함을 보일 뿐, 트윈이 실제 환자에서 통함을 보이지 않음. 실제 IPD는 Vivli(바리시티닙)/Pfizer(리틀레시티닙) 통제접근(승인 3–6개월·IRB·DUA) 필요.

IPD 도착 시 즉시 돌릴 사전등록 분석을 합성 코호트(실측 집계+UQ 분산, 반응자 혼합·방문잡음)로 검증. 정직한 미리보기: 개인 수준에선 개인화 이득이 +3.4%·95%CI 0 포함→불확정(시험암 +40%와 대조). 개인 잡음·희소 방문이 개인 예측을 어렵게 함 → 진짜 검증은 실제 IPD로만. (load_ipd()로 즉시 연결)

신뢰성 ⑧

### 대조군(비교 기준선) 자격 — V&V40 신뢰성

트윈을 검증된 비교 기준선으로 쓸 수 있나? 핵심은 점예측이 아니라 불확실성이 정직한가(보정). 다단계 보정곡선(50/80/90/95% out-of-sample LOTO)에서 경험적 커버리지가 명목을 재현 — 보정오차 0.054(약간 보수적). → 치료-타이밍 = 보정된 비교군, 축방향 = 방향 비교군. ★무작위 대조군(RCT) 검증(아래): 트윈의 '무치료' 예측이 실제 RCT 위약 arm과 동등(TOST 2/2) → synthetic control 후보. 정직: 개인예측·절대정량·신규시너지는 미달; RCT검증은 회고적·대조군 평균(개인변동 아님). (V&V40: COMPARATOR_CREDIBILITY.md)

신뢰성 ⑨

### 동물실험 대체 경로 — NAM 자격 프로그램 (Phase 0)

트윈이 쥐 실험을 대체할 수 있나? 아니오 — 전체 대체는 불가(신규발견·전신 PK/독성·전임상 안전성은 영구 제외). 그러나 특정 효능 어세이 1개를 좁은 CoU(기전기지 JAK 화합물 AA발모)에서 인체 HFOC + 정량 트윈으로 대체하는 비동물법(NAM) 경로는 실재. 분업: HFOC=효능크기·트윈=동역학. 아래는 Phase 0(건식) 결과 — 다년 wet-lab+공인은 미수행. (NAM_QUALIFICATION.md)

## 논문 라이브러리 0

연도 ↕ | 제목 (Title) | 질환 ↕ | 표적 단백질 (Targets)
--- | --- | --- | ---
로딩 중...

1 / 1

### 🆕 에이전트가 발굴한 최신 표적 논문 (2023–2026)