AI 에이전트가 찾아낸 노화 치료제: 대조군 vs Ouabain 비교 중심 그래픽초록 리디자인

“수백만 개의 분자 프로파일 속에서 찾아낸 노화 개입 약물, 그 복잡한 탐색 과정을 직관적인 한 장의 흐름도로 정리합니다.” What: AI 에이전트 시스템을 통한 노화 치료제(Ouabain) 발굴 및 검증 과정 시각화 Why: 방대한 데이터 분석과 생체 실험 결과를 연결하여 연구의 핵심 임팩트를 전달하기 위함 How: AI 에이전트의 워크플로우와 실제 마우스 실험의 대조 결과를 대비시킨 그래픽초록 리디자인 1) 프로젝트 개요 작업 유형: 포트폴리오용 그래픽초록 리디자인 내 역할: 논문 내 AI 모델링 과정과 실험 데이터(Physiological markers)를 추출하여 레이아웃을 설계하고, 가독성 중심의 시각화 요소 배치 및 최종 다듬기 수행 사용 툴: affinity, gemini 산출물: 영문 그래픽초록 1장 2) 원본 출처 & 투명성 원자료: Ying, K. et al. (2025).

"Autonomous AI Agents Discover Aging Interventions...