H&E 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 분자 표현형을 예측하고 치료 가설을 순위화하는 멀티에이전트 AI 연구 파이프라인.
목표: H&E WSI → 형태학적 임베딩 → 분자 표현형 예측 → DepMap/GDSC 전이 → 순위화된 치료 가설 + Scientific Critic 검증
이 프로젝트는 약물 반응 예측(DRP) 모델이 아닙니다. 약물 구조 입력 없음, BRCA 단일 암종, 가설 출력 전용. 학술 연구 목적 — 논문 출판 전용.
| 사용자명 | GitHub | 역할 | SSH 포트 |
|---|---|---|---|
| jamie (jmryu) | JamieLyu | Data Agent — TCGA/CPTAC 매니페스트, 레이블, 분할 | 2203 |
| kkkim | kakyungkim | 프로젝트 리더 + Embedding Agent — WSI 타일링, 파운데이션 모델 특징 추출 | 2205 |
| Geongyu | (이탈 2026-06-09 — 리더→kkkim, Critic→braveji 재배정) | 2202 | |
| sjpark | sezinie000 | Modeling Agent — 표현형 예측 (MLP, attention MIL); Critic 바이오 sub-check 분담 | 2206 |
| braveji (ykji) | braveji18 | Orchestrator + Scientific Critic (총괄) — 파이프라인 조율, 인프라, 스키마 | 2201 |
| jhans | JeonghanSeo | Therapeutic Evidence Agent — DepMap/GDSC 약물 연결 | 2204 |
주간 동기화: 매주 금요일 60분. 리더: kkkim. 오케스트레이터/회의록: braveji.
- 서버(현행): RTX A6000 49GB × 3, 32 vCPU, RAM 503 GiB —
121.126.38.195(내부망192.168.0.85), SSH 키 전용 (컨테이너 환경). (SSH 포트는 위 팀 표 기준, 2026-06-30 정정) - Bastion(점프 호스트):
61.109.239.220(구 A100 서버 주소) — 본서버 접속 경유지 - 데이터 레이아웃: 원본 WSI(NAS/로컬 캐시) → 타일·임베딩 처리 | 공용
/workspace/data/cache/biop02/, 개인 대용량~/data/(15 TB, LRU) | 임베딩 = 영구 보존 - GPU: A6000 3장(
cuda:0/1/2) — 사용 전 Slack#biop02-alerts에 GPU 인덱스 예약 - 제공처: 모두의연구소(Modulabs) 제공(추정), 비용 무료. 논문 Acknowledgments에 GPU 자원 제공처 명시 필요.
- 공동 JupyterLab (협업): 실시간 동시편집 + 채팅 —
ssh -L 8899:localhost:8899 -J bastion@61.109.239.220 -p <포트> <사용자명>@192.168.0.85→http://localhost:8899(비밀번호 Slack 공유). 공용 작업폴더/home/kkkim/collab_workspace - 작업 공간:
/workspace/agents/<role>/(팀원별)
# 본서버 접속 (bastion 경유)
ssh -J bastion@61.109.239.220 -p <포트> <사용자명>@192.168.0.85agents/
data/ # jamie — 매니페스트, 임상 메타데이터, 분할 정책
embedding/ # kkkim — 타일링 스크립트, 특징 추출
setup.sh
configs/tile_config.yaml
scripts/tile_wsi.py
scripts/extract_<model>.py
modeling/ # sjpark — MLP/MIL 베이스라인, 학습 설정
baselines/mlp.py
configs/baseline_er_status.yaml
therapeutic_evidence/ # jhans — DepMap/GDSC 스키마, 약물 연결
critic/ # gglee — 체크리스트, 안티패턴, 검증
checklist_v1.md
anti_patterns.md
schemas/
critic_report.schema.json
hypothesis.schema.json
experiments/<user>/<date>/
config.yaml model.pt metrics.json predictions.npy critic_report.json
모든 실험 디렉토리에는 위 5개 아티팩트와 git 커밋 해시가 포함되어야 합니다.
Git 클론, 브랜치 명명 규칙, JIRA Smart Commits 커밋 형식은 guide/start-project.md §1~3, §5 참조.
# WSI 타일링 파일럿
time python scripts/tile_wsi.py --slide /data/raw/tcga/sample.svs \
--config configs/tile_config.yaml --out outputs/pilot/coords.npy
# 특징 추출 (HuggingFace 승인 후)
time python scripts/extract_uni.py --slide /data/raw/tcga/sample.svs \
--coords outputs/pilot/coords.npy --out_dir outputs/pilot/
# 더미 임베딩 (HF 승인 대기 중 Modeling Agent 언블록용)
python scripts/extract_dummy.py # torch.randn(N, 1024) 출력
# GPU 모니터링
watch -n 1 nvidia-smiHuggingFace에 기관 이메일로 신청 (@gmail/@naver 불가). 모두 게이트 모델 — 5종 동시 신청 후 가장 먼저 승인된 모델로 파일럿 진행.
| 우선순위 | 모델 | HF ID | 차원 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | UNI v1 | MahmoodLab/UNI |
1024 | CC-BY-NC-ND 4.0 |
| 2 | CONCH | MahmoodLab/CONCH |
512 | CC-BY-NC-ND 4.0 |
| 3 | EXAONE Path 2.0 | LGAI-EXAONE/EXAONE-Path-2.0 |
768 | EXAONEPath NC |
| 4 | Virchow v1 | paige-ai/Virchow |
1280 | Apache 2.0 |
| 5 | UNI2-h | MahmoodLab/UNI2-h |
1536 | CC-BY-NC-ND 4.0 |
- TCGA-BRCA — 약 150장 슬라이드 (공개 접근). 체세포 변이 데이터는 dbGaP + PI 서명 필요.
- CPTAC-BRCA — IDC
gs://버킷, 약 120 쌍 샘플 (외부 검증용). - DepMap PRISM + GDSC — 세포주 × 약물 감수성 (Paper B).
레이블: ER/PR/HER2 IHC, PAM50, BRCA1/2 변이, TCGA-CDR 또는 cBioPortal의 OS/DFS.
| 스프린트 | 기간 | 주요 산출물 |
|---|---|---|
| Sprint 0 | 5/12 – 5/22 | Manifest CSV, AGENTS.md v0.2, schemas/, S3 결정, 1슬라이드 파일럿, Jira+GitHub |
| Sprint 1 | 5/22 – 6/05 | TCGA-BRCA 전체 임베딩, ER status MLP, 3종 기본 베이스라인, 첫 critic_report.json |
| Sprint 2 | 6/05 – 6/19 | ER + PR + HER2 + PAM50 × {MLP / attention MIL} |
| Sprint 3 | 6/19 – 7/03 | Attention MIL + 교차 데이터셋 (TCGA 학습 → CPTAC 테스트) |
| Sprint 5 | 7/17 – 7/31 | Paper A Figure 1–2 초안 |
| Sprint 7 | 8/14 – 8/28 | Paper A 초안 + Critic 7개 항목 전부 통과 |
| Sprint 8 | 8/28 – 9/11 | Paper A 제출 |
- 작성자 ≠ 검토자. 자기 결과를 직접 검토하지 않습니다.
- 모든 가설 출력에
claim_level+critic_status필드 필수. - Critic 통과 없이 결과 공유 불가.
7점 체크리스트: 데이터 누수 · 베이스라인 비교 · 반사실 검증 · 교차 데이터셋 · 생물학적 타당성 · DRP 표현 · 주장 수준 확인.
JIRA (BIOP02) → OpenClaw bot → Slack DM → Claude Code / Codex → git commit → PR → JIRA Smart Commits
Confluence: Space key VC · 작업 위치: 프로젝트 진행-AI전용 > 프로젝트#02
OpenClaw 설정, Confluence/JIRA 연동, Atlassian MCP 설정은 guide/start-project.md §5~8 참조.
❌HF 토큰 / AWS 키 git 커밋❌약물 피처(SMILES, 핑거프린트, 학습 가능한 임베딩)를 모델 입력으로 사용❌"환자 맞춤 최적 치료 예측", "개인화 치료" 표현❌세포주 전이로 ICI / Pembrolizumab 추천❌TCGA WSI 전체 다운로드 (Paper A = 약 150장 서브셋만)❌범암종 확장 — Paper B까지 BRCA 단일 유지