# CHANGELOG

## [2026-05-01]

### 수행 내용
- MASLDPharmacoGeno MVP 초기 빌드 (Friday rotation, 연구 아이디어 생성 카테고리).
- 5-D ontology 합성 데이터 (SNP × 약물 × outcome × 식이 × ethnic) 작성.
- 미탐색 cell ranking 알고리즘 구현 (novelty/mechanism/gwas/ethnic/N + stratification bonus).
- 한국 lean MASLD focus mode 구현 (East Asian + Korean LF/HC + canonical SNP 필터).
- Top hypothesis card / 한국 lean 1-pager / AASLD abstract 3종 markdown 출력.
- README, QA, sample outputs 작성.

### 주요 결정 사항
- **표준 라이브러리만 사용** (dataclass, argparse, json) — `python3 main.py --help`가 의존성 없이 즉시 동작.
- **외부 네트워크 호출 0건** — 명세상 제약 + 오프라인 시연 가능성. 모든 evidence는 SYNTHETIC mock.
- **Streamlit 미채택** — CLI가 카테고리(연구 아이디어 생성)에 적합하고, GUI 의존성 없이 grant-ready markdown 산출이 가능.
- **score 가중치**: novelty 0.30 (under-exploration이 핵심 가치), ethnic_freq 0.20 (한국 lean 동기), stratification 부재 +0.10 / 존재 -0.15 (RCT gap이 가설의 ROI).
- **Korean lean focus**: PNPLA3/TM6SF2/HSD17B13 3개로 한정 (BMI<25 lean MASLD에서 가장 견고한 신호).

### 변경된 파일
- `main.py` (신규) — CLI 진입점, ontology 로드, ranking, 3종 renderer
- `data/snps.json`, `data/drugs.json`, `data/outcomes.json`, `data/diets.json`, `data/ethnic.json`, `data/evidence.json` (신규) — 합성 메타데이터
- `outputs/top_hypothesis_cards.md`, `outputs/korean_lean_one_pager.md`, `outputs/aasld_abstract_draft.md` (신규, `--write-outputs` 산출물)
- `README.md`, `QA.md`, `CHANGELOG.md` (신규)

### 재현 방법
```bash
cd "2026-05-01-2-masld-pharmaco-geno/"
python3 -c "import ast; ast.parse(open('main.py').read())"   # syntax check
python3 main.py --help                                       # argparse check
python3 main.py --top 50 --write-outputs                     # default run + outputs
python3 main.py --top 25 --korean-lean                       # focus mode
```
의존성 설치 불필요 (Python 3.11 표준 라이브러리만 사용).