Lesson 11 of 20

되나가는 문 — 가장 큰 손실은 분해가 아니다

제12장 「연구들은 그 비율을 60에서 70퍼센트쯤으로 본다」

1강의 깔때기에서 가장 놀라운 칸이 여기입니다.

세포 안으로 들어온 입자 중 상당수는 세포질로 가지도, 리소솜으로 가지도 않습니다. Rab11 이 붙은 재활용 엔도솜에 실려 세포 밖으로 도로 나갑니다.

연구들이 보는 비율: 60 ~ 70 %

싸워서 지는 것이 아니라 싸움터에 도착하기도 전에 되돌려 보내지는 것입니다.

High school정기 순환 버스에 잘못 탄 승객

세포는 표면의 수용체(문고리 같은 것)를 끊임없이 들였다 내놨다 합니다. 하루에도 수백 번씩요.

왜냐면 재활용하는 게 새로 만드는 것보다 싸거든요.

버스로 치면	세포에서
정기 순환 버스가 돈다	재활용 엔도솜이 돈다
우리 입자가 잘못 탔다	LNP 가 그 경로에 실렸다
한 바퀴 돌아 제자리	세포 밖으로 나감

그래서 이 손실은 막기가 아주 어렵습니다

버스를 멈추려면 세포의 정상 살림을 망가뜨려야 하니까요. 약을 잘 넣겠다고 세포를 망가뜨릴 수는 없습니다.

운명의 갈림길

삼켜진 입자 앞에는 길이 셋 있습니다.

↩️

되나간다 (Rab11)

60~70%. 아무 일도 안 일어난다

🔥

리소솜으로 (Rab7)

대부분의 나머지. 분해된다

💥

막을 뚫는다

1~2%. 이 강의 12~16강

즉 탈출 효율 1~2% 라는 값은 이미 이 손실을 겪은 뒤의 숫자이거나, 아니면 이 손실까지 포함한 숫자입니다 — 논문마다 정의가 다릅니다. 그래서 서로 다른 논문의 '탈출 효율' 을 직접 비교하면 안 됩니다.

곱셈 사슬에서는 어느 칸을 올려도 효과는 같습니다. 그러니 올릴 여지가 큰 칸을 봐야 합니다.

Python Runs in your browser

# 어느 단계를 고치는 것이 가장 이득인가 -- 민감도를 계산해 봅니다.
import numpy as np, pandas as pd

base = {"삼켜짐": 0.03, "되나가지 않음": 0.35, "엔도솜 탈출": 0.015}

def yield_of(d):
    y = 1.0
    for v in d.values(): y *= v
    return y

y0 = yield_of(base)
print(f"기준 수율: {y0*100:.4f} %")
print()

rows = []
for k in base:
    for factor in (1.5, 2.0):
        d = dict(base)
        d[k] = min(d[k]*factor, 1.0)
        rows.append((k, f"{factor:.1f}배", f"{yield_of(d)/y0:.2f}배"))
print(pd.DataFrame(rows, columns=["고친 단계", "그 단계를", "전체 수율은"]).to_string(index=False))
print()
print("어느 단계를 2배로 올리든 전체는 똑같이 2배입니다 -- 곱셈이니까요.")
print()
print("그러니 '어디를 고칠까' 는 효과가 아니라 **얼마나 고칠 수 있는가** 로 정해집니다.")
print(f"  되나감  0.35 -> 0.70 : 물리적으로 가능한 여지 {0.70/0.35:.1f}배  (그러나 세포의 정상 기능)")
print(f"  탈출    0.015 -> 0.10 : 여지 {0.10/0.015:.1f}배  <- 여기가 가장 넓다")
print()
print("탈출 효율이 연구가 몰리는 자리인 이유입니다. 고칠 여지가 가장 크니까요.")

High school위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

"어느 단계를 고치는 게 가장 이득인가" 를 계산했습니다. 답이 뜻밖입니다.

어느 단계를 2배로 올리든 전체는 똑같이 2배

왜냐면 전부 곱셈이거든요. 0.03 × 0.35 × 0.015 에서 어느 숫자를 2배 하든 결과는 2배입니다.

그럼 어디를 고쳐야 하나

효과가 같다면 고치기 쉬운 곳을 고쳐야죠. 정확히는 — 얼마나 올릴 여지가 있는가 를 봅니다.

단계	지금	올릴 여지
되나감 막기	0.35	2배 (그런데 세포 정상 기능)
엔도솜 탈출	0.015	6배 이상 ← 가장 넓다

그래서 세계의 연구가 탈출에 몰려 있는 겁니다.

🤔 Check yourself

삼켜진 LNP 의 60~70% 가 재활용 엔도솜을 통해 세포 밖으로 되나가는 현상에 대해 옳은 설명은?

🤔 Check yourself

서로 다른 논문의 '엔도솜 탈출 효율' 을 직접 비교하면 안 되는 이유로 가장 중요한 것은?