03기술

하나의 스택: L++ → Lifabrica → Life Code

모든 모델 뒤에 있는 3계층 스택과 AI-전문가 협업 워크플로. 과학적 평가자에게는 충분히 기술적이고, 비개발자에게는 충분히 평이하게 정리했습니다.

—스택

Lifabrica는 L++ 위에, L++는 Life Code 위에

제품 · 2026년 10월

Lifabrica

우리의 주력 제품입니다. 옴팔로스와 커뮤니티가 만든 모든 모델에 대화형으로 접근하는 호스팅 서비스입니다. 자연어로 물으면 시뮬레이션에 근거한 답이 돌아옵니다. LLM의 추측이 아닙니다. 도메인 과학자는 코드를 쓰지 않고 실험을 돌리고, 섭동을 가하고, 결과를 살펴봅니다. 메커니즘을 직접 보고 싶은 사람을 위해 모델 소스는 그 아래에 그대로 열려 있습니다.

엔진

L++

Lifabrica가 돌아가는 생물학 네이티브 언어이자 시뮬레이션 엔진입니다. 답이 추측이 아니라 시뮬레이션일 수 있게 만드는 백엔드입니다. 생물학자가 하루 안에 익힐 수 있고, 화학·단위·공간·시간을 위한 문법을 언어 차원에서 갖췄습니다. 완전 속도론적이고, 다중 스케일이며, 유전적·화학적으로 섭동할 수 있습니다.

커먼즈

Life Code

독립 기구인 Life Code Foundation이 관리하는, 공동체가 거버넌스하는 개방형 모델·데이터 라이브러리입니다. Lifabrica가 참조하는 라이브러리이기도 합니다. 커먼즈를 개선한 모델과 데이터에는 기여자에게 크레딧과 보상이 돌아가며, 실제로 실행되는 코드를 기준으로 추적됩니다.

—방법론

모델은 이렇게 만들어집니다

AI는 손과 도구를 맡고, 과학적 판단의 책임은 사람 전문가라는 관제탑에 있습니다.

초안

생성형 AI가 문헌과 기존 오픈소스 모델에서 반응 네트워크, 파라미터 세트, 구획 구조 등 모델 구성 요소를 조립합니다.

검토

도메인 전문가가 L++ 코드에서 논리와 가정, 파라미터를 직접 검토한 뒤에야 채택됩니다. 실질적인 저작 행위입니다.

시뮬레이션

모델을 돌립니다. 그럴듯하지만 구조적으로 틀린 반응은 대개 이 단계의 출력에서 드러납니다.

보정 및 검증

피팅에 쓰지 않은 실험 데이터나 오믹스 데이터로 모델을 검증하고 수정합니다.

배포

검증된 모델은 재사용 가능한 인프라가 됩니다. 이식하고, 확장하고, 새 응용에 투입합니다.

—입력

플랫폼이 받아들이는 데이터

이종 데이터

생체 내 이미징, 시험관 어세이 결과, 오믹스, 혈청 바이오마커를 하나의 경직된 포맷으로 전처리하지 않고 모델 수준에서 통합합니다.

불완전한 데이터

빠진 파라미터는 문헌 사전값에서 출발해 데이터가 들어오는 대로 정교해집니다. 목표 장기 5개 중 2개에만 보정된 모델도 그 2개에 대해서는 유효한 예측을 내놓습니다. 전부 아니면 전무가 아닙니다.

기존 발표 모델

문헌의 ODE나 SBML 모델은 몇 분이면 L++로 가져올 수 있습니다. 새 작업을 최신 수준에서 시작할 수 있다는 뜻입니다.

레퍼런스-파생 방식

특성이 잘 규명된 레퍼런스 생물을 먼저 만들고, 알려진 기계론적 차이를 코드로 기술해 균주별·종별 모델을 파생시킵니다. 소프트웨어를 만들듯 모듈화하고 재사용합니다.

데이터 원칙

귀사의 데이터를 학습하지 않습니다

L++ 모델 뒤에는 학습 코퍼스라는 것이 없습니다. 입력은 지식입니다. 생화학, 효소 속도론, 발표된 조절 네트워크 구조입니다. 멀티오믹스 데이터는 모델을 만든 뒤 검증에만 쓰이고, 피팅에는 절대 쓰지 않습니다. 그래서 외부의 독립 데이터셋이 진짜로 독립적인 증거가 됩니다. 공유 벤치마크에서 생기는 중복 위험이 없습니다.