Project-FlyGate

한국어 · English

01 / Two perspectives. One evidence trail.

FlyGate = FlyDiscovery + FlyVigilance. 시판 전에는 후보 물질의 표적 결합을, 시판 후에는 허가 약물의 이상사례(약을 쓴 뒤 생긴 좋지 않은 일)를 살핍니다.

데모에서는 이미 허가된 PARP1(DNA 손상을 고치는 단백질) 억제제 니라파립으로 시판 전 단계를 되짚어 재현하고, 같은 약의 실제 시판 후 보고로 이어서 보여 드립니다. 두 단계 모두 다른 표적과 약물에 그대로 씁니다.

Project-FlyGate는 NVIDIA 스킬 위에 구성한 에이전트 워크플로입니다. build.nvidia.com NIM(NVIDIA 추론 마이크로서비스: AI 모델을 바로 호출해 쓸 수 있게 포장한 서비스), NVIDIA Agent Skills(에이전트 능력 패키지 규격), NemoClaw · OpenShell · OpenClaw를 씁니다. 글을 써야 하는 일은 NVIDIA Nemotron(NVIDIA 언어 모델 계열)이 맡고, 확률만 필요한 판단에는 비자기회귀(non-autoregressive) 판단 모델을 병용합니다. 비자기회귀 판단 모델은 글을 한 글자씩 생성하지 않고 정해진 질문에 대한 확률을 한 번에 돌려주는 모델입니다. 이 조합으로 높은 속도와 통계적으로 유의한 개선을 얻었습니다.

02 / Measured, not assumed.

평가 질문, 측정값, 데이터 범위를 함께 제시합니다. 상세 조건과 재현 절차는 평가 보고서를 참고하세요.

심사 기준별 요약

03 / Why FlyGate

약물 안전성 검토자는 흩어진 근거를 모아 판단을 씁니다. 도킹 점수, 참조 친화도, 허가 라벨, 이상사례 보고, 문헌입니다.

• 양: FAERS에는 한 분기에 42만 건이 넘는 보고가 들어옵니다(2026Q2 422,459건).
• 배분: 질문 하나로 선별하면 중대 사례를 놓치지 않으려고 사람에게 과하게 넘기거나, 중대 사례가 아무도 보지 않는 자동 큐에 남습니다.
• 과잉해석: 숫자와 출처가 다 맞는데 결론만 근거를 넘는 주장이 있습니다. 서로 다른 단백질의 도킹 점수로 선택성(원하는 표적에만 붙는 정도)을 말하거나, 불균형 지표(PRR)를 인과로 읽는 식입니다. 형식 검사로는 걸러지지 않습니다.

두 단계, 하나의 에이전트

단계는 둘, 에이전트는 하나입니다. NVIDIA NemoClaw 기반 배포 구성에서 OpenClaw가 에이전트로 실행되고, NVIDIA OpenShell이 파일·네트워크 접근 정책과 샌드박스 격리를 담당합니다. 에이전트는 flygate CLI(명령줄 인터페이스)를 통해 두 모듈을 실행합니다.

핵심 처리 경로를 요약한 구조도입니다. 모든 사례에 모델을 호출하지 않으며, 규칙과 결정 정책이 사람 우선·System-2·추가정보 요청·모니터링으로 경로를 나눕니다.

• FlyDiscovery: PARP1 서열 → MSA-Search(상동 서열 정렬: 진화적으로 닮은 단백질 서열을 모아 줄 맞추는 단계) → OpenFold3 구조 → DiffDock 포즈(약물 분자의 위치와 자세) → Boltz-2 친화도 → 전통 기준 채점 → 크리틱 3단.
• FlyVigilance: FAERS 사례 → ICH(의약품 국제조화위원회) 최소 4요소(보고자 · 환자 · 의심 약 · 이상사례) 확인 → FDA 라벨 원문 조회 → 7문항 판단 → 결정 정책(확률을 행동과 기한으로 바꾸는 규칙표)과 EMA(유럽의약품청) DME(EMA가 지정한 특별 주의 이상사례) 안전망. 필요한 사례만 Nemotron 평가와 크리틱·Safety Guard로 보냅니다.
• 공통 사례: 니라파립의 시판 전 예측을 시판 후 근거와 연결합니다. 보고서의 판정과 제출은 사람이 담당합니다.

상세 구조는 docs/ARCHITECTURE.md, 에이전트 배치는 docs/AGENT.md에 있습니다.

04 / Built with NVIDIA

비자기회귀 판단 모델로는 TypeSafe AI의 Jev를 FlyVigilance 안에서 씁니다.

증거 대응표 · NVIDIA 호출 로그

NVIDIA 기술마다 코드, 실행 화면, 아키텍처 그림, 실제 호출 기록을 잇습니다. 2026-09-28에 모델·엔드포인트마다 한 번씩 실제로 불러 요청 ID(NVCF-REQID, NVIDIA 서버가 호출마다 붙이는 접수 번호)를 남겼습니다. 기록에는 API 키와 프롬프트를 남기지 않고 메타데이터만 남깁니다. 표 전체와 이전 실측 56건은 docs/NVIDIA_CALL_LOG_v1.0.0.md, 화면은 #/calls에 있습니다.

전문가 검토 반영

현업 약사의 검토 의견 15개를 반영했습니다. 주요 항목은 다음과 같습니다(전체 내역).

• 통계 기준을 넘은 상태를 SDR(불균형 보고 신호)로 부르고, 한 글자 등급 대신 PV 분류(라벨 상태 × SDR)와 검토 우선순위를 앞에 둡니다.
• EMA DME 62개 PT(MedDRA PT: 이상반응 표준 용어)가 보고되면 점수와 관계없이 사람 검토로 보냅니다.
• 보고 편향 표시: 이소트레티노인–염증성장질환은 보고의 94.9%가 변호사 보고라, 변호사 보고를 뺀 민감도 분석(조건을 바꿔도 결과가 유지되는지 보는 분석)을 함께 냅니다.
• 라벨의 금기 절은 기재로 세지 않고, 이상반응은 임상시험과 시판 후를 나눕니다.
• 국내 15일 규칙은 중대한 약물이상반응(인과관계 배제 불가)을 기준으로 적용합니다.
• 주 측정은 결과 코드를 가린 조건으로 합니다.

05 / Inside the workbench

라이브 데모의 실제 화면입니다. 이미지를 클릭하면 원본 크기로 볼 수 있습니다.

MaleCNS 초파리 커넥텀(뇌 뉴런 연결 배선도, 뉴런 49,244개) 화면은 에이전트의 라우팅 위상을 시각화한 것입니다.

06 / Meet the team

면역학, 바이오 데이터, 의료영상 AI, 약학, 에이전트 개발의 관점을 하나의 검토 흐름으로 연결합니다.

07 / Build & run

flygate CLI

flygate만 실행하면 대화형 CLI가 열립니다. 자연어로 요청하거나 /discover parp1처럼 슬래시 명령을 입력하고, 실행 내용을 승인한 뒤 결과와 근거 ID를 확인합니다. 일반 터미널에서는 flygate discover parp1처럼 실행해 JSON을 받을 수 있습니다.

실제 화면·24초 동작 데모·설치 튜토리얼 ↗

채팅창의 /login에서 NVIDIA 키와 선택 사항인 Jev 키를 숨김 입력으로 설정합니다. /help는 사용법, /last는 전체 결과, /clear는 대화 초기화, /exit는 종료입니다.

git clone https://github.com/Team-FlyGate/Project-FlyGate && cd Project-FlyGate
./scripts/install_flygate.sh              # .venv 생성, 의존성 설치, ~/.local/bin/flygate 연결
flygate                                  # 대화형 CLI 시작 · /login으로 키 설정

# 아래는 일반 터미널에서 바로 실행하는 명령입니다.

flygate discover parp1                    # STEP 1: BioNeMo NIM 실측과 크리틱 판정
flygate signals NIRAPARIB                 # 불균형 지표 상위 반응 (SQL 추출본)
flygate grade NIRAPARIB thrombocytopenia  # PV 분류 후보: 라벨 절 + SDR + 문헌(리랭커)
flygate triage agent/examples/case_niraparib.json      # 반사 트리아지 7문항 + 결정 정책
flygate critic agent/examples/claims_niraparib.json    # 크리틱 3단 + PV 정책 가드
flygate kr-causality agent/examples/kr_report.txt --route   # 국내 보고 구조화 + 한국형 인과성
flygate watch                             # 하트비트 · cron 점검 (제출하지 않습니다)

OpenShell 샌드박스 배포는 agent/deploy_nemoclaw.sh worker|assistant, 점검은 agent/openshell_smoke.sh로 합니다(docs/AGENT.md).

로컬 실행과 검증

# 데이터: 빌드된 FAERS 웨어하우스(DuckDB)를 릴리스에서 받습니다 (zstd 필요)
./scripts/fetch_data.sh

# 키 (.env, 커밋하지 않습니다)
TYPESAFE_API_KEY=...
NVIDIA_API_KEY=nvapi-...

# 대시보드와 API
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r requirements.txt duckdb pandas pyarrow numpy scipy uvicorn pytest
.venv/bin/python -m uvicorn api.index:app --port 8000
cd web && npm install && npm run dev          # http://localhost:5173

# OpenShell 샌드박스 스모크
./agent/openshell_smoke.sh

# 테스트와 평가
.venv/bin/python -m pytest -q tests          # 오프라인 188개
FV_CALL_LOG=data/logs/x.jsonl .venv/bin/python pipeline/bench/nvidia_call_audit.py   # NVIDIA 호출 감사(키 필요)
.venv/bin/python pipeline/refsets/evaluate.py
FV_CACHE_DIR=data/cache/api .venv/bin/python pipeline/bench/ablation.py

처음부터 재현하는 절차(FAERS 55개 분기 적재, 참조 세트, 구형 AERS)는 docs/EVALUATION.md의 각 절 끝에 있습니다.

저장소 구조

08 / Sources & license

• FDA FAERS / AERS 공개 분기 데이터. 자발 보고는 인과관계를 증명하지 않습니다.
• openFDA(FDA 공개 데이터 조회 API), DailyMed(미국 약 라벨 원문 사이트), PubMed E-utilities(PubMed 조회 API), RCSB PDB(단백질 3차원 구조 공개 데이터베이스), ChEMBL
• 참조 세트: OMOP(Ryan et al. 2013), EU-ADR(Coloma et al. 2013) — OHDSI MethodEvaluation, Apache-2.0 · Time-indexed reference standard(Harpaz et al. 2014) — CC0
• EMA Designated Medical Events 목록(EMA/326038/2020)
• MaleCNS v1.0 커넥텀: Janelia FlyEM · Cambridge Drosophila Connectomics Group, CC-BY 4.0 (https://male-cns.janelia.org)
• 팀 선행 저장소: Team-FlyGate/korea-agentic-hackathon-2026 (과잉해석 규칙 원본, 측정 스크립트, NAT(NVIDIA NeMo Agent Toolkit) 워크플로, OpenShell 정책, 1-6과 7절의 참조 세트 검증 코드)

코드는 Apache-2.0입니다.

09 / Glossary · 용어 풀이

이 문서에 나오는 주요 약어와 전문 용어를 풉니다. 대시보드의 용어 풀이 페이지에서는 모든 용어를 검색할 수 있고, 본문 용어에 마우스를 올리면 풀이가 뜹니다.