1강 / 20강

무장이 완료됐다 — CTL 이 되었다는 것

제13장 「퍼포린 · 그랜자임 B · FasL · TRAIL. 무장이 완료됐다」

림프절에서 며칠이 지났습니다. 나이브 T세포 하나가 수십만 개가 되었고, 그 과정에서 다른 세포로 바뀌었습니다.

이제 이름이 다릅니다 — CD8⁺ 세포독성 T 림프구(CTL).

늘어난 것만이 아니라 달라졌다

무엇이 달라졌는지부터 봅니다. 이 목록이 이 강의 스무 강의 차례이기도 합니다.

고등학생훈련소를 갓 나온 병사와, 실전 부대의 병사

같은 사람인데 다른 사람처럼 보이는 경우가 있습니다. 훈련소 입소 첫날의 신병과, 3년 뒤 실전 부대의 그 사람.

무엇이 바뀌었나요?

	신병	3년 뒤
몸	같다	같다
가진 것	없다	장비 · 무기 · 보급
훈련	안 받았다	받았다
어디로 가나	훈련소 안	현장으로

나이브 T세포가 CTL 이 되는 것도 이와 같습니다. DNA 는 그대로인데 켜져 있는 유전자가 달라졌습니다.

같은 설계도인데 다른 부품을 만들고 있다

비유가 깨지는 자리 — 병사는 장비를 반납하고 신병으로 돌아갈 수 있지만, CTL 은 못 돌아갑니다. 유전자 발현 상태가 후성유전적으로 고정되어 대부분 되돌아가지 않습니다.

네 가지가 바뀐다

	나이브 T세포	CTL	이 강의
표면 수용체	CCR7 · CD62L	CXCR3 · CCR5, CCR7↓	2~4강
세포독성 과립	없다	퍼포린 · 그랜자임 B 가득	13~14강
사멸 리간드	없다	FasL · TRAIL	18·20강
대사	조용하다 (산화적 인산화)	해당과정으로 전환 — 빨리 쓰는 쪽	—

마지막 줄이 흥미롭습니다. 활성화된 T세포는 산소가 있어도 해당과정에 기댑니다. 효율은 나쁜데 빠릅니다. 암세포가 하는 것과 같은 전환이라 워버그 효과 라는 같은 이름으로 부릅니다.

급할 때는 효율보다 속도입니다 — 세포도 그렇습니다.

고등학생무기가 왜 하필 네 가지인가요

퍼포린 · 그랜자임 · FasL · TRAIL — 넷입니다. 하나면 안 될까요?

시험을 다섯 과목으로 보는 이유와 같습니다

수학 하나로만 평가하면, 수학만 잘하면 통과합니다. 종양도 마찬가지예요 — 무기가 하나면 그 하나만 막으면 살아남습니다.

종양이 이걸 막으면	남는 것
퍼포린 (막 수선을 잘한다)	FasL · TRAIL
Fas 수용체를 없앤다	퍼포린 · 그랜자임 · TRAIL
카스파아제 억제자를 늘린다	미토콘드리아 경로가 남는다 (15강)

막을 것이 많으면 전부 막기는 어렵다

무기가 넷인 데는 이유가 있다

소설이 이 대목에서 한 줄로 짚습니다.

"퍼포린과 그랜자임은 구멍을 뚫고 독을 넣는 방식이다. FasL과 TRAIL은 상대 세포 표면의 스위치를 눌러 스스로 죽게 만드는 방식이다.

종양 세포는 자주 한쪽을 망가뜨려 피한다. 두 방식을 함께 갖고 있으면 한쪽이 막혀도 다른 쪽이 남는다."

방식	무기	어떻게	어느 강
넣는다	퍼포린	막에 지름 5~20 nm 구멍	13강
넣는다	그랜자임 B	그 구멍으로 들어가 안전핀을 뽑는다	14강
누른다	FasL	상대의 Fas 수용체를 누른다	18강
누른다	TRAIL	같은 방식, 다른 수용체	18강

둘 다 같은 곳에서 만납니다 — 카스파아제(15강). 길이 둘이고 목적지가 하나입니다.

이 강의가 답할 물음 다섯

	물음	강
1	림프절을 어떻게 떠나나	2강
2	종양이 어디 있는지 어떻게 아나	3~4강
3	혈관에서 조직으로 어떻게 나가나	5~7강
4	종양 세포를 어떻게 알아보나	9~10강
5	어떻게 죽이나	11~17강

넷째까지가 배달이고 다섯째가 살상입니다. 그리고 실패는 대부분 넷째까지에서 일어납니다 — 20강에서 다시 셉니다.

무기를 늘리면 회피가 어려워집니다. 다만 인식이 막히면 무기 수는 소용없습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 무기가 여럿인 것이 얼마나 유리한가 -- 회피 확률로 셈합니다.
import numpy as np, pandas as pd
from itertools import combinations

# 종양이 각 경로를 망가뜨려 회피할 확률 (문헌의 경향을 반영한 어림값)
EVADE = {"퍼포린/그랜자임": 0.35, "FasL": 0.45, "TRAIL": 0.50}

def kill_prob(weapons):
    # 하나라도 통하면 죽는다
    return 1 - np.prod([EVADE[w] for w in weapons])

rows = []
for k in range(1, 4):
    for combo in combinations(EVADE, k):
        rows.append((" + ".join(combo), k, f"{kill_prob(combo):.3f}"))
print(pd.DataFrame(rows, columns=["가진 무기", "개수", "죽일 확률"]).to_string(index=False))
print()
print("무기 하나면 절반쯤 놓치고, 셋이면 92% 를 잡습니다.")
print()

# 그런데 -- 인식 단계가 막히면 무기 수와 상관없다
print("종양이 MHC I 을 낮추면:")
for loss in (0.0, 0.25, 0.5, 0.8):
    eff = kill_prob(list(EVADE))*(1-loss)
    print(f"  MHC I 소실 {loss:.0%} -> 실제 살상률 {eff:.3f}")
print()
print("무기를 늘리는 것보다 '알아보는 단계' 가 막히는 것이 훨씬 치명적입니다.")
print("그래서 9~10강이 이 강의의 허리입니다.")

고등학생위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

나이브 T세포와 CTL 의 같은 유전자들의 발현량을 나란히 놓고, 몇 배 차이인지 계산했습니다.

어느 숫자를 봐야 하나요

배수 열입니다. 1 이면 안 바뀐 것이고, 100 이면 백 배 늘어난 것입니다.

배수	어떻게 읽나
1 근처	안 바뀌었다 — 원래 있던 것
10 ~ 100	크게 켜졌다 — 이 세포가 새로 갖춘 것
0.1 이하	꺼졌다 — 더 이상 필요 없는 것

꺼진 것도 중요합니다. CCR7 이 꺼지는 것이 2강의 이야기예요 — 안 쓰는 것을 끄는 것도 변화의 일부입니다.

무엇이 켜졌나만 보지 말고 무엇이 꺼졌나도 본다

🤔 확인 문제

CTL 이 서로 다른 두 방식(퍼포린/그랜자임, FasL/TRAIL)의 무기를 함께 갖는 이유는?

🤔 확인 문제

활성화된 T세포가 산소가 충분한데도 해당과정에 크게 기대는 이유로 가장 알맞은 것은?