What’s New in the IPA Spring Release (2026)

• IPA Interpret에서는 분석 결과를 Interactive bubble map으로 비교할 수 있습니다(그림1).
• Upstream Regulators, Canonical Pathways, Diseases and Functions, Tox Functions가 여러 분석 결과들 사이에서 어떻게 비교되는지를 직관적인 bubble map으로 확인할 수 있습니다.
• Bubble map 매트릭스에서는 최대 50개의 분석을 지원하며, 모든 entity 유형을 하나의 매트릭스에 함께 표시하기 때문에 여러 분석 간의 점수를 한 번에 비교할 수 있습니다(그림2).
• Bubble map은 z-score 또는 p-value, entity type 등을 필터링할 수 있으며, 표시되는 entity 수를 제한해 핵심 결과에 집중할 수도 있습니다.

[그림 1] IPA Interpret에서 비교할 분석 선정

[그림 2] IPA Interpret에서 최대 50개 분석 비교

• Bubble 위에 마우스를 올리면 해당 entity의 점수가 표시되고, bubble을 클릭하면 점수가 계산된 전체 네트워크 또는 pathway, entity 요약, 예측에 사용된 데이터셋 분자가 함께 표시됩니다(그림3).
• 페이지 상단의 AI 요약을 통해 분석에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. LLM은 상위 점수와 트렌드를 요약하고, 예상치 못한 결과나 잠재적으로 새로운 발견을 강조하도록 프롬프트 되어 있습니다.

[그림 3] 버블 클릭 시 나타나는 팝업

• 비교할 분석을 선택하려면 IPA Interpret homepage로 이동하여서 원하는 분석의 체크박스를 클릭합니다.
• 비교되는 분석은 ID 순서로 표시되는데, 분석 ID는 다음 2가지 방법으로 확인할 수 있습니다.
• IPA Desktop의 프로젝트 관리자에서 분석 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후, “Show Details”를 선택
• IPA의 API를 통해 분석을 프로그래밍 방식으로 제출할 때 확인

• IPA Interpret Hompage의 분석 목록 테이블 로딩 속도가 개선되었습니다.
• IPA Interpret AI 요약을 담당하는 LLM이 ChatGPT-4o 에서 ChatGPT 5.1로 업그레이드되었으며, LLM은 여전히 QIAGEN이 비공개로 호스팅하며, 프롬프트 내용을 보관하거나 학습에 사용하지 않습니다.
• IPA Interpret의 네트워크와 경로 탐색이 더욱 용이해졌습니다. 돋보기 버튼으로 네트워크 및 경로를 확대할 때, 화면 중앙을 기준으로 확대되기 때문에, 관심 영역을 더 쉽게 확대할 수 있습니다.
• 개선된 필터링 환경: “More filters” 팝업창에서 트리 형식의 필터가 불필요하게 확장되는 환경을 개선하였습니다.

7개의 새로운 Ingenuity signaling pathways

• Cereblon and Thalidomide Signaling Pathway
• Germ Cell Differentiation Signaling Pathway
• Maternal to Zygotic Transition Signaling Pathway
• Ovarian Folliculogenesis Signaling Pathway
• Pulmonary Hypertension Signaling Pathway
• RNA m6A Methylation Signaling Pathway
• S-Adenosylmethionine Regulatory Signaling Pathway

190,000개 이상의 새로운 발견:

• 103,000개 이상의 Expert Findings (문헌 큐레이션 기반)
• ClinVar 기반 cancer mutation findings 61,000개 이상
• COSMIC 기반 cancer findings 13,000개 이상
• BioGrid 기반 단백질-단백질 상호작용 findings 8,400개 이상
• GWAS 기반 유전자-질병 findings 4,600개 이상
• ClinicalTrials.gov 기반 약물-질병 findings 2,800개 이상
• IntAct 기반 단백질-단백질 상호작용 findings 200개 이상
• 새로 매핑 가능한 화합물(chemicals) 800개 이상

OmicSoft 데이터셋 총 236,301개 (이번 릴리즈에서 16,047개 신규 추가)

이번 릴리즈에서는 Analysis Match에 두 가지 새로운 single cell 데이터 소스가 추가되었습니다.

• CELLxGENE Land (약칭: SingleCell CxG)
• Tahoe-100M Land (약칭: SingleCell Tahoe Perturbagens)

CELLxGENE 데이터는 Chan Zuckerberg Initiative가 개발한 공공 플랫폼인 CELLxGENE Data Portal에서 가져온 인간 single-cell transcriptomic 연구로 구성되어 있습니다. 이번 첫 릴리즈에서는 261개 프로젝트(컬렉션)가 큐레이션되었으며, 2,290개 샘플과 871개 cell type을 포함하고, 그중 393개 cell type은 OmicSoft controlled vocabulary에 새로 추가된 것입니다. IPA의 Q1 릴리즈에서는 이 컬렉션에서 "Cell type vs others" 비교만 임포트 되었습니다. Tahoe-100M 비교 데이터는 Parse Bio/Tahoe/Arc Institute가 구축한 대규모 화합물 처리(compound-treated) single cell 데이터 컬렉션에서 가져온 것입니다. 이 데이터셋은 378가지 서로 다른 약물 및 화합물에 의한 처리(treatment) 조건을 포함합니다. 두 데이터 소스에 대한 자세한 내용은 OmicSoft 2026-03-01 릴리즈 노트 에서 확인하실 수 있습니다