🧐 1. 이 논문을 선택한 이유 (In Silico: '상태'를 찾는 나침반)우리는 대개 '어떤 단백질 타겟에 어떤 약이 붙을까?'를 고민할 때 In silico를 사용합니다. 하지만 이 논문은 한 차원 더 나아갑니다. "성공적으로 재생되는 신경세포의 '상태(State)' 자체를 복제할 수 있을까?"라는 질문을 던집니다. 척수 손상(SCI) 치료의 난제를 풀기 위해, 연구진은 '특정 타겟'이 아닌 '전사체 시그니처(Transcriptional Signature)'라는 거대한 데이터의 파도를 In silico로 분석했습니다. 복잡한 생물학적 현상을 데이터 사이언스로 단순화하여 실제 치료제(Thiorphan)까지 연결해낸 이 논문의 논리 구조는 네트워크 약리학을 공부하는 우리에게 큰 영감을 줍니다. 📝..