Lesson 4 of 20

프로테아좀 — 쓰레기 처리장이 정보원이 되다

단백질을 자르는 통 · 그리고 면역프로테아좀으로 갈아 끼우기

세포는 만든 단백질의 상당 부분을 금방 버립니다. 잘못 접힌 것, 다 쓴 것, 조절이 끝난 것. 그 일을 하는 것이 프로테아좀 — 속이 빈 통 모양의 단백질 분해 기계입니다.

버리려고 자른 조각이 곧 내 안의 목록이 된다

면역계는 별도의 '검사용 자르기' 를 발명하지 않았습니다. 이미 있던 쓰레기 처리 과정을 정보원으로 쓴 거예요. 그래서 게시판에 오르는 조각은 세포가 지금 무엇을 많이 만들고 있는지를 반영합니다.

High school쓰레기 처리장이 정보원이 되다

프로테아좀의 원래 일은 청소입니다.

낡거나 잘못 접힌 단백질을 부순다 — 재활용

그런데 면역이 이걸 빌려 씁니다

—	—
부수면 조각이 나온다	—
그 조각이	게시물 후보가 된다 ⭐

청소 부산물이 정보가 되었다 — 진화의 재활용

왜 이게 영리한가

—	—
단백질은 계속 분해된다	어차피 일어나는 일
그래서	추가 비용이 거의 없다 ✔
그리고	세포 안 모든 단백질이 대상 ⭐

따로 감시 장치를 만들 필요가 없다 — 이미 도는 기계를 쓴다

비유 — 파쇄기와 정보

—	—
서류를 파쇄한다	원래 목적 — 폐기
파쇄 조각을	점검관이 본다 ⭐

버리는 것 안에 가장 정직한 정보가 있다 — 뭘 갖고 있었는지

숨기려는 사람도 파쇄는 해야 하니까요.

High school면역프로테아좀 — 칼날을 바꾼다

note 의 이 대목이 조절의 아름다움을 보여 줍니다.

인터페론이 오면 프로테아좀의 칼날 부품을 갈아 끼운다

왜 바꾸나

—	—
평소 칼날	청소에 최적
면역 칼날	MHC 가 좋아하는 끝을 만든다 ⭐

자르는 위치가 달라진다 — 나오는 조각이 달라진다

무엇이 달라지나

—	—
면역프로테아좀은	소수성·염기성 끝을 더 만든다
그런데 MHC-I 의 F 주머니는	바로 그런 끝을 좋아한다 ✔ (2강)

공급과 수요가 맞춰져 있다 — 함께 진화한 결과다

언제 바뀌나

신호	—
인터페론-γ	감염·염증 신호 ⭐

"위험할 때만" 면역 모드로 — 평소엔 청소 모드다

그래서 15강의 복선

—	—
암이 인터페론 경로를 망가뜨리면	—
면역프로테아좀이	안 켜진다 ⚠

한 신호를 끊으면 여러 단계가 함께 꺼진다 — 15강

비유 — 작업 모드 전환

—	—
평소엔 일반 날	—
주문이 오면 전용 날로	결과물이 달라진다 ✔

실제 프로테아좀의 규칙은 이보다 복잡합니다 — <b>모형</b>으로 방향만 봅니다.

Python Runs in your browser

# 자르는 자리가 바뀌면 나오는 조각이 달라진다
import ag
import numpy as np

seq = ag.protein("KRAS")
print("KRAS 단백질", len(seq), "글자")
print()

# 지정한 아미노산 '뒤에서' 자른다 - 아주 단순한 모형
def 자르기(s, 뒤에서자름):
    조각, 시작 = [], 0
    for i, c in enumerate(s):
        if c in 뒤에서자름:
            조각.append(s[시작:i+1]); 시작 = i + 1
    조각.append(s[시작:])
    return [f for f in 조각 if f]

for 이름, 규칙 in [("보통 프로테아좀", "KRDE"), ("면역프로테아좀", "KRLVIFMY")]:
    f = 자르기(seq, 규칙)
    쓸만한 = [x for x in f if 8 <= len(x) <= 11]
    print(f"{이름:<16} 조각 {len(f):>3}개 · 8~11글자 {len(쓸만한):>2}개 · "
          f"평균 길이 {np.mean([len(x) for x in f]):.1f}")
    print(f"                 끝 글자: {''.join(sorted(set(x[-1] for x in 쓸만한)))}")
print()
print("면역프로테아좀 쪽이 소수성으로 끝나는 조각을 더 많이 냅니다.")
print("그것이 MHC-I 이 좋아하는 끝입니다 (9강).")

High school자르기 규칙은 지어낸 것입니다

note 의 이 정직한 고백이 중요한 교훈입니다.

실습의 자르기 규칙은 단순화된 모형이다 — 실제와 다르다

왜 그렇게 하나

—	—
진짜 규칙은 아주 복잡하다	—
배우려는 것은	"자르기가 후보를 정한다" 는 개념 ⭐

개념을 배우는 데는 단순한 모형이 낫다

그런데 반드시 밝혀야 합니다

—	—
모형값을 진짜처럼 쓰면	잘못된 결론 ⚠
밝히면	개념 학습에 문제없다 ✔

13강의 "위젯의 숫자는 모형값입니다" 와 같은 태도다

실제 자르기 예측은

—	—
NetChop 등	기계학습 모형
정확도는	결합 예측보다 낮다 ⚠

그래서 실무에서는 결합 예측에 더 무게를 둔다

이 강의의 태도

—	—
어디까지가 진짜 자료인지	—
어디부터가 모형인지	구별해서 적는다 ⭐

이 구별을 하는 습관이 20강이 가르치려는 것 중 하나다

잘린 뒤에도 한 번 더 다듬습니다 — ERAP

프로테아좀이 낸 조각은 대개 MHC 홈에 비해 깁니다. 소포체 안의 ERAP1 · ERAP2 가 N-말단을 한 글자씩 깎아 길이를 맞춥니다.

긴 조각 (12~16 글자)
   → TAP 으로 소포체 진입
   → ERAP1/2 가 앞에서부터 깎는다
   → MHC 홈에 맞는 8~11 글자가 되면 얹힌다

재미있는 점 — ERAP 이 너무 열심히 깎으면 좋은 항원까지 없앱니다. ERAP1 의 유전형에 따라 제시되는 펩타이드 목록이 달라지고, 그것이 강직성척추염 같은 질환의 위험과 연결되어 있습니다(18강).

High school자르기가 왜 상한을 만드나

4강을 마치며 1강의 주장을 되짚어 봅시다.

안 잘리면 후보가 안 생긴다 — 뒤 단계가 아무리 좋아도

구체적으로

상황	결과
중요한 부위가 안 잘린다	그 부위는 영영 안 보인다 ⚠
잘리는 자리가 어긋난다	앵커가 잘못된 자리에 ⚠

12강에서 변이 하나가 여러 조각을 만드는 것도 이 때문이다

12강 미리보기

—	—
변이 위치를 포함하는 9mer 는	아홉 개 — 창을 밀며 ⭐
그중 어느 것이 실제로	잘려 나올지 는 다른 문제 ⚠

아홉 개를 전부 채점하지만 — 실제로 생기는 것은 일부다

그래서 예측의 층

층	예측
1	잘리나 (4강)
2	운반되나 (5강)
3	붙나 (10강) ⭐
4	T세포가 보나 (13강)

실무 도구는 대개 3층만 잘한다 — 나머지는 불확실하다

그래서 13강의 깔때기가 필요한 겁니다.

🤔 Check yourself

면역계가 별도의 '검사용 절단 기계' 를 만들지 않고 프로테아좀을 쓰는 것의 뜻은?

🤔 Check yourself

IFN-γ 가 프로테아좀의 절단 부위를 갈아 끼우면 생기는 일은?

🤔 Check yourself

ERAP1/2 가 하는 일은?