One of systems biology's core methodologies — building dynamical models from time-series data and inferring parameters statistically — has long enabled us to simulate molecular interactions and predict system-level behavior. Yet the approach hits hard computational limits as system complexity grows. The Neureon Project harnesses AI to break through these bottlenecks, making it possible to model and understand biological systems of far greater scale and complexity. 

We are independent. We follow questions that matter. Nothing more, nothing less.

시스템생물학의 전통적인 방법론중의 하나인 시계열 데이터에 바탕한 동역학모델과 파라미터의 통계적 추론으로 생체 시스템내 요소들의 상호작용을 모사하고 시스템 차원의 행동을 이해하고 예측하는 방법론의 한계를 극복하기 위해 AI의 도움으로 계산과정의 병목요소들을 해결하여 보다 크고 복잡한 시스템의 동작을 이해하고자 합니다.

뉴리온은 독립연구조직으로 문제의 중요성만을 고려합니다