KnockG
가상의 실험·진단·임상 결과를 생성/활용하세요
실리코팜의 오믹스 파운데이션 모델 솔루션 KnockGTM는 사용자가 입력한 조건의 실험·진단·임상 결과 오믹스 데이터를 가상으로 생성하고 분석하는 기능을 제공합니다. 생명과학 연구자, 의사 등의 사용자는 이를 활용해 질환의 신규 타겟 발굴 최적 임상 조건 선정, 세포 치료제 등의 생산 공정 최적화 등을 수행할 수 있습니다.
주요 기능
- 공개 및 업로드한 오믹스 데이터의 자동 전처리
- 타겟 억제, 약물 단독·병용 투여 등 사용자 입력 조건 별 가상 데이터 생성/활용
- Missing timepoint(중간·미래 등)의 데이터 가상 생성/활용
- Blotting 등 가상의 실험 결과 데이터를 생성하여 실험 전 유효한 조건 탐색
- 유효 조건의 순위와 각 조건 별 학술·문헌·약물 데이터베이스 검색
KnockG가 필요한 이유
자동화된 파이프라인을 통해 프로그래밍에 익숙하지 않은 생명과학 연구자도 손쉽게 오믹스 데이터를 다루고, 가상 데이터를 통해 유효한 조건을 탐색하여 실험 및 임상에 소요되는 시간과 비용을 줄이며 나아가 in silico 기반 근거생성 연구에 활용 할 수 있도록 설계했습니다.
희소 샘플 데이터의 가상생성
경제·윤리적 이유로 획득이 불가하거나, 희귀질환으로 획득이 어려운 샘플 및 조건의 데이터를 가상으로 생성하여 활용할 수 있습니다.
실험·진단·임상 결과 데이터 생성
학습 데이터에 포함되지 않은 기초연구에서의 타겟 억제 실험, 약물 임상에서의 코호트 별 결과, 세포 배양 등의 공정에서의 공정변수 별 데이터를 생성합니다.
데이터 전처리/생성조건 입력/시각화
생성에 요구되는 오믹스 데이터의 전처리와 복잡한 생성 조건의 입력 및 생성 데이터의 분석 및 시각화 기능을 제공합니다.
작동 방식
참조 오믹스 데이터 선택
기 전처리된 데이터를 선택하거나 '가져오기', '업로드' 등의 방법으로 신규 데이터의 업로드가 가능합니다.
조건별 데이터 생성
사용자가 입력한 조건에 따라, 학습 데이터에 없는 오믹스 데이터를 가상으로 생성합니다. (타겟 억제·시점 확장·약물 투여 조건 등)
비교·분석·검증 및 활용
가상으로 생성된 데이터를 시각화하고 조건 간 결과를 비교·분석하여, 후속 검증 실험, 근거 생성 연구, 임상 및 공정 조건 최적화 등에 활용합니다.
타 AI와 함께 사용가능한 구조
KnockG는 웹 애플리케이션, API, MCP 형태로 제공되어 구조 기반 AI 및 오믹스 AI와 연동해 사용할 수 있는 데이터 생성·증강 레이어입니다.
- 비전문가도 활용 가능한 직관적인 웹 기반 인터페이스 제공
- API 및 MCP를 통해 다양한 AI 시스템과의 연동 지원
- 타겟 탐색부터 전임상·임상 단계 별 기능으로 구조 AI와 연계
- 판별형 오믹스 AI에 가상 입력 데이터(미래 시점·코호트 등)를 제공해 분석 성능 확장