여러 물질을 함께 처리하거나 여러 유전자에 동시에 개입했을 때 세포가 어떻게 반응할지 예측하는 연구를 하고 있다. 전사체는 세포에서 어떤 유전자가 얼마나 발현되는지를 한꺼번에 살펴본 자료다. 조합 처리 뒤 발현이 늘고 줄어드는 모양을 잘 맞혔더라도, 변화량까지 맞혔다고 할 수는 없다. 이 차이를 확인하려고 예측의 방향과 진폭을 나누어 평가하는 작업을 시작했다.
여기에 학습 자료와 평가 자료를 어떻게 나눌지도 함께 따졌다. 이미 본 조합이나 실험 조건을 다시 만나는 예측과, 처음 보는 조합을 예측하는 일은 다르기 때문이다. 한약 조합 전사체를 다루던 작업을 이 질문에 맞춰 다시 정리하고, 유전자 조합과 약물 조합 자료로도 검증 범위를 넓혔다.
같은 방향이어도 변화량은 다를 수 있다
예측값과 관측값의 패턴이 비슷한지 볼 때는 코사인 유사도처럼 방향을 비교하는 지표를 쓸 수 있다. 다만 예측값 전체를 양의 상수로 늘리거나 줄여도 코사인 유사도는 바뀌지 않는다. 발현 변화가 관측보다 지나치게 크거나 작게 예측되어도 방향 점수만으로는 알아보기 어려운 이유다.
그래서 방향 점수 옆에 변화량과 절대적인 오차를 함께 놓았다. 예측을 일정한 비율로 조정해서 고칠 수 있는 부분과, 그런 조정으로도 남는 부분을 구별하려는 것이다. 여기서 진폭은 예측된 발현 변화의 크기를 뜻한다. 이 구별이 있어야 다음 작업을 변화량 보정에 둘지, 유전자별 반응 패턴을 더 잘 표현하는 데 둘지 판단할 수 있다.
무엇을 처음 보는 예측인지부터 정했다
검증 자료를 무작위로 나누면 학습할 때 본 물질이나 조건이 평가 자료에도 들어갈 수 있다. 앞으로도 같은 조건을 다시 만날 예정이라면 그 자체가 잘못은 아니다. 반대로 새로운 조합이나 조건에 대한 예측력을 알고 싶다면, 학습 자료에 무엇이 남아 있는지부터 확인해야 한다.
나는 모든 자료를 무조건 가장 엄격하게 나누는 규칙보다는, 실제로 예측하려는 상황을 먼저 정하는 쪽으로 검증을 구성했다. 조합의 구성 요소와 실험 조건이 학습·평가 사이에서 얼마나 겹치는지 확인하고, 그 조건에 맞는 자료 분할과 평가 지표를 함께 쓰도록 정리했다. 방향과 진폭을 나누는 작업도 이 평가 조건 안에서 해석한다.
공개 자료에 남긴 검증 범위
2026년 7월 21일 재현자료 묶음을 Zenodo에 공개했다. combivalidate 도구와 KORE 분석 코드, 결과를 열어 본 시점을 기록한 파일, 추가 분석, 검사 코드와 체크섬이 들어 있다. 원자료 전체를 다시 배포하는 방식은 아니어서, 재배포하지 않은 제3자 발현 행렬과 원본 워크북은 출처와 체크섬으로 연결했다.
공개 기록에서도 분석의 순서를 구분했다. KORE 자료에서 다른 처방에도 예측이 통하는지 평가한 검사는 결과를 열기 전에 분석을 고정한 로컬 기록이 있고, 다른 확장 분석은 사후 분석이다. 이를 모두 외부 사전등록으로 부르지는 않는다. 또 Norman 자료를 이용한 공개 모델 출력 감사와 학습·평가의 표적 유전자를 나눈 분석은 같은 실험을 다시 사용하므로, 서로 독립된 자료에서 나온 검증 두 건으로 세지 않았다.
코드 개발과 시각화 스크립트, 원고 작성·편집에는 Claude Code와 Codex의 도움을 받았다. 이 작업은 조합 반응을 어떻게 평가할지 다루는 계산 연구이며, 공개 재현자료가 치료 효과나 안전성을 입증하는 것은 아니다.
원고와 자료의 현재 상태
원고는 2026년 8월 24일 제출했다. 9월 5일 갱신된 투고 장부에는 편집자 검토 단계로 기록되어 있으며, 게재 확정이나 최종 논문 발행으로 표시할 단계는 아니다. 이미 공개한 재현자료는 위 링크에서 볼 수 있고, 연구 결과의 자세한 해설은 학술지 최종본과 활성 DOI를 확인한 뒤 연결할 예정이다.