몇 년 동안 글로벌 제약 및 생명 과학 커뮤니티를 모아서 그래프 기술이 데이터 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 논의했는데요. 올해 행사는 실용화에 중점을 두었어요. Knowledge Graph, GraphRAG, 그리고 GenAI를 생명 과학 및 의료 분야에 적용하는 방법에 대해서 말이죠.
이번 행사에는 제약 및 생명공학 분야의 기술 리더, 개발자, 데이터 과학자들이 한자리에 모였답니다. 참석자들은 아이디어를 교환하고, 생산 가능한 그래프 아키텍처를 탐색하고, Neo4j를 사용해서 R&D 지식 관리부터 정밀 의학 및 신약 개발에 이르기까지 업계에서 가장 시급한 데이터 문제들을 해결하는 방법을 공유했어요.
혹시 이벤트를 놓치셨나요? 모든 세션을 지금 바로 보실 수 있어요.
실제 그래프 통찰의 하루
하루 종일 발표자들은 그래프 기반 접근 방식이 어떻게 복잡한 생물의학 데이터에 대한 구조화되고 설명 가능하며 확장 가능한 솔루션을 가능하게 하는지 강조했는데요. 볼만한 가치가 있는 4개의 뛰어난 세션이 있답니다.
Synaptix — 그래프 및 GenAI를 사용하여 R&D 지식 관리
Merck Group의 Natalie Romanov 님이 Synaptix 플랫폼이 전임상 연구, 임상 개발, 규제 운영 전반에 걸쳐 단편화된 지식을 연결하는 방법을 공유했어요. Neo4j를 사용해서 약물 용도 변경부터 경쟁력 있는 인텔리전스까지 분석 및 에이전트 GenAI 워크플로를 모두 지원하는 그래프 생태계를 구축했다고 해요. 구조화된 그래프 모델과 생성 인터페이스를 결합해서 상황에 맞는 AI 증강 통찰력을 제공하는 이중 플랫폼 전략의 대표적인 예시라고 할 수 있죠.
밤을 통해 빛으로: Noctis로 화학 반응 데이터 탐색
Syngenta의 Nataliya Lopanitsyna 님이 발표를 맡았는데요. 이 세션에서 Syngenta는 단 3줄의 Python 코드로 문헌, 특허, 고처리량 스크린의 데이터를 쿼리 가능한 Knowledge Graph로 바꾸는 오픈 소스 툴킷인 NOCTIS를 소개했어요. 실험실 벤치부터 데이터 레이크, 그래프까지 전체 파이프라인을 살펴보면서 그래프 기반 표현이 어떻게 합성 경로 계획을 가속화하고 기존 시스템이 종종 놓치는 패턴을 찾아내는지 보여주었답니다.
프로젝트 AMIGO: 유전적 발견을 표적 치료법으로 전환
LMU Klinikum의 Nicola Götzenberger 님과 Daniel Weiss 님이 발표를 맡았어요. 프로젝트 AMIGO는 희귀 질환을 앓고 있는 어린이의 진단 및 치료를 가속화하기 위한 야심 찬 연합 데이터 이니셔티브라고 해요. Care-for-Rare 재단은 소아과 진료소 전반의 Knowledge Graph와 보안 데이터 협업을 통해 어떻게 진단 일정을 단축하고 표적 치료를 활성화하며 질병 진행에 대한 실시간 통찰력을 지원할 수 있는지 보여주었는데요. 정밀 의학을 통해 삶을 개선하는 그래프 기술의 강력한 사용 사례라고 할 수 있겠죠?
그래프 접근법을 사용한 개인 수준 데이터 통합
바이엘 AG의 Mahmoud Ibrahim님이 발표자로 참여하여, 그래프 모델을 활용한 환자 중심 데이터 통합 접근 방식에 대해 이야기했어요. "환자 지도"를 구축해서 다양한 임상 및 분자 데이터 세트를 연결하고, 질병 메커니즘을 더 깊이 이해하고 새로운 치료 가설을 찾아내서 임상 시험 성공률을 높이는 거죠. R&D에서 더 현명한 의사 결정을 지원하기 위해 그래프 임베딩과 증거 체인을 사용하는 방법도 살펴봤다고 해요.
요약
RDF에서 LPG로의 마이그레이션, GraphRAG 인프라에 대한 논의, 그리고 제약 공급망 및 생물의학 발견 데모까지! GraphTalk 2025에서는 통합 그래프 기술이 생명과학 분야에서 어떻게 AI 기반 혁신으로 발전했는지 제대로 보여줬어요.
더 자세한 내용이 궁금하다면 필수 GraphRAG를 확인해보세요. GraphRAG 시스템을 처음부터 구축하는 방법에 대한 Manning의 종합 가이드랍니다.
- GraphRAG
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
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