3강 / 20강

혈류라는 고속도로 — 목적지를 모른 채 실려 간다

제13장 「림프관 → 흉관 → 쇄골하 정맥 → 혈류」

림프절을 나온 CTL 은 어떻게 종양까지 갈까요?

걸어가지 않습니다. 소설의 경로가 그대로 답입니다.

림프관 → 흉관 → 쇄골하 정맥 → 혈류

림프계는 일방통행입니다. 조직에서 시작해 림프절들을 거쳐 결국 가슴의 큰 관(흉관)으로 모이고, 거기서 정맥에 합류합니다.

모든 림프는 결국 혈액으로 돌아온다

고등학생지하철에서 친구를 만나는 방법

서울 지하철에 사람이 수백만 명 있습니다. 그중 한 명을 만나려면 어떻게 해야 할까요?

두 가지 방법이 있습니다

방법	어떻게	문제
찾아간다	주소를 알고 그리로 간다	주소를 모른다
지나간다	계속 순환하다가 표시가 있는 역에서 내린다	운이 필요하다

CTL 은 두 번째입니다. 종양의 주소를 모릅니다. 온몸을 계속 돌다가, 표시가 걸린 혈관에서 멈춥니다.

찾아가는 것이 아니라 지나가다 멈추는 것

비유가 깨지는 자리 — 지하철은 노선이 정해져 있지만 혈액은 온몸을 전부 훑습니다. 그래서 어디에 종양이 있든 언젠가는 지납니다.

온몸을 도는 데 걸리는 시간

혈액이 몸을 한 바퀴 도는 데 걸리는 시간은 약 1분입니다.

그러니 CTL 이 혈류에 들어가면 1분마다 온몸의 모든 조직을 지나칩니다. 종양 근처 혈관도 그중 하나입니다.

사실	뜻
순환 1회 ≈ 1분	하루에 1,400번 종양 앞을 지나간다
세포는 방향을 모른다	어디서 멈출지만 정하면 된다

찾아가는 것이 아니라 — 지나가다 멈추는 것이다

이 관점 전환이 중요합니다. 5강의 '접착 네 단계' 가 어디서 멈출까를 정하는 장치라는 게 여기서 분명해집니다.

고등학생1분에 한 바퀴가 얼마나 빠른 건가요

혈액이 온몸을 한 바퀴 도는 데 약 1분입니다.

숫자를 견줘 봅시다

한 바퀴에	하루면
1분	1440 바퀴
1시간이라면	24 바퀴

1440 번이면, 종양 혈관 앞을 하루에 천 번 넘게 지납니다. 한 번에 멈출 확률이 0.1% 여도 하루면 여러 번 멈춥니다.

확률이 낮아도 기회가 많으면 일어난다

이것이 이 강의 전체에 쓰이는 계산법입니다 — 확률 × 기회 수. 8강에서 다시 나옵니다.

그런데 대부분은 종양에 안 간다

혈류는 온몸으로 갑니다. 종양은 그중 아주 작은 부분입니다.

장기	심박출량의 몫
간	~25 %
콩팥	~20 %
근육 (안정 시)	~15 %
뇌	~15 %
종양 (수 cm)	0.1 % 미만

즉 CTL 이 한 바퀴 돌 때 종양 혈관을 지날 확률은 천분의 일 쯤입니다.

그래도 하루에 천 번 넘게 돈다

확률이 낮아도 횟수가 많으면 됩니다. 17강의 클론 확장과 같은 산수입니다 — 작은 값을 큰 수로 곱하는 것.

종양 혈류 비중이 아니라 멈출 확률이 결과를 정합니다. 그래서 6강이 중요합니다.

Python 브라우저에서 실행

# 확률이 낮아도 횟수가 많으면 -- 도착까지 걸리는 시간을 셈합니다.
import numpy as np, pandas as pd

CIRC_MIN = 1.0            # 순환 1회에 걸리는 시간 (분)
def arrival(frac_tumor, p_stop, n_ctl=5e5, hours=72):
    n_circ = hours*60/CIRC_MIN
    # 한 번 순환에 종양 혈관을 지나면서 멈출 확률
    p = frac_tumor*p_stop
    # 세포 하나가 그동안 한 번이라도 멈출 확률
    p_any = 1 - (1-p)**n_circ
    return p_any, n_ctl*p_any

rows = []
for name, frac, stop in [
    ("정상 조직 수준 접착", 1e-3, 0.30),
    ("종양 혈관 (접착 하향)", 1e-3, 0.05),
    ("혈관 정상화 뒤", 1e-3, 0.30),
    ("케모카인 없음", 1e-3, 0.005),
]:
    p, n = arrival(frac, stop)
    rows.append((name, f"{frac:.0e}", f"{stop:.3f}", f"{p*100:.1f} %", f"{n:,.0f}"))
print(pd.DataFrame(rows, columns=["상황","종양 혈류 몫","지나며 멈출 확률",
                                  "72시간 내 도달","도달한 CTL 수"]).to_string(index=False))
print()
print(f"순환 1회 = {CIRC_MIN:.0f}분 -> 하루에 {24*60/CIRC_MIN:,.0f}번, 사흘이면 {72*60/CIRC_MIN:,.0f}번 돕니다.")
print()
print("종양 혈류가 전체의 0.1% 밖에 안 되는데도 도달합니다 -- 횟수가 많으니까요.")
print("결정적인 것은 '종양이 얼마나 큰가' 가 아니라 '지나갈 때 멈추는가' 입니다.")
print("그리고 그 멈춤을 종양이 방해합니다 -- 6강입니다.")

고등학생위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

심장이 뿜는 피 중에 종양으로 가는 몫이 얼마나 되는지, 그리고 하루에 몇 번 지나는지를 계산했습니다.

어느 숫자가 놀라운가요

0.1% 도 안 된다는 것입니다. 종양은 작으니까요.

그런데 하루 통과 횟수를 보세요. 몫이 작아도 횟수가 많으면 실제 통과 수는 큽니다.

이렇게 읽으면 틀린다	이렇게 읽어야 한다
"0.1% 니까 거의 안 간다"	"한 번에 0.1% 인데 1440번 돈다"

비율만 보지 말고 반복 횟수를 함께 본다

🤔 확인 문제

CTL 이 종양을 찾아가는 방식으로 가장 정확한 것은?

🤔 확인 문제

종양이 심박출량의 0.1% 미만을 받는데도 CTL 이 도달할 수 있는 이유는?