BAIonKM (Bioinformatics Analysis & Intelligent Optimization network for Korea Medicine)
BAIonKM은 한약 성분과 질환 연결성을 유전자 차원에서 탐색하고 이를 기반으로 각 처방이 갖는 고유한 생물학적 경로를 인공지능을 통해 탐색하여 한의사의 처방 결정을 돕는 “시스템 생물학 기반 처방추천 인공지능 서비스“ 입니다.
시스템 아키텍처
생물학적 기전 비교
생물학적 기전 도출
주요 감별증상 생성
핵심 알고리즘
세트 교집합 로직
교집합은 질병과 연관이 있으면서 동시에 한방 성분의 표적이 되는 유전자를 나타내며,
이는 전통 의학의 잠재적인 치료 기전을 시사합니다.
데이터 소스
DisGeNET
인간 질병 연관 유전자 및 변이에 대한 정보를 통합하는 포괄적인 플랫폼입니다. 전문가가 선별한 저장소, GWAS 카탈로그, 동물 모델 및 과학 문헌의 데이터를 포함합니다.
BATMAN-TCM
전통 한의학의 분자 기전 분석을 위한 생물 정보학 도구입니다. 분자 유사성 및 네트워크 기반 예측을 사용하여 한약 성분을 유전자 표적에 매핑합니다.
Enrichr
포괄적인 유전자 세트 농축 분석 웹 서버입니다. KEGG, GO 및 질병 온톨로지를 포함한 경로 분석을 위한 수백 개의 유전자 세트 라이브러리에 대한 액세스를 제공합니다.
작동 원리
질병 선택 및 처방 입력
자동 완성 검색을 사용하여 질병명을 입력하고 최대 3개의 한방 처방을 추가합니다. 각 처방은 쉼표로 구분된 여러 약재를 포함할 수 있습니다. 시스템은 BATMAN-TCM 데이터베이스를 기준으로 약재명을 확인합니다.
유전자 연관성 조회
시스템은 DisGeNET에서 질병 관련 유전자를, BATMAN-TCM에서 각 약재의 성분-유전자 표적을 쿼리합니다. 이 데이터베이스에는 여러 소스에서 선별된 고품질 연관 정보가 포함되어 있습니다.
유전자 교집합 계산
집합론을 사용하여 질병 유전자 세트와 복합 약재 표적 유전자 세트 모두에 나타나는 유전자를 찾습니다. 이 교집합은 잠재적인 치료 표적을 나타냅니다.
경로 강화 분석
공통 유전자는 농축 분석을 위해 Enrichr에 제출됩니다. 시스템은 생물학적 맥락을 이해하기 위해 유의하게 농축된 KEGG 경로, GO 생물학적 프로세스 및 분자 기능을 검색합니다.
결과 및 시각화
결과는 유전자 목록, 경로 차트 및 통계적 유의성 점수를 포함한 대화형 시각화와 함께 제공됩니다. 모든 결과는 향후 참조를 위해 히스토리에 저장됩니다.