17강 / 20강

【실습】 DDX54 상·하위군에서 회피 경로를 견준다

TCGA-LUAD 407 표본 · 상위 3분의 1 대 하위 3분의 1

14강에서는 H&E 이름표(사막/염증)로 갈랐습니다. 그런데 6강에서 봤듯이 그 이름표는 침윤 자체이고, 침윤은 여러 유전자에 섞여 들어옵니다.

이번에는 다르게 가릅니다 — DDX54 발현의 상위 3분의 1과 하위 3분의 1. 표본이 407개 전부라 훨씬 많고, 침윤 이름표에 기대지 않습니다.

고등학생이름표를 바꿔서 다시 본다

14강에서는 H&E 이름표(사막/염증)로 갈랐다. 그런데 6강에서 봤듯이 그 구분에는 침윤량이 섞여 있다.

그래서 다른 기준으로 갈라 본다

이번에는 DDX54 발현 으로 407 표본을 줄 세우고, 상위 3분의 1 과 하위 3분의 1 을 비교한다.

	14강	17강
가르는 기준	면역 침윤 (사막/염증)	DDX54 발현
섞인 교란	침윤량	다른 것 (아래)

같은 물음을 다른 기준으로 묻는 이유

두 기준에서 같은 답이 나오면 그 답이 기준에 의존하지 않는다는 뜻이다. 다르면 기준이 결과를 만들고 있었다 는 뜻이다.

같은 결론이 다른 분할에서도 나오는지 보는 것이 민감도 분석이다

Python 브라우저에서 실행

# 어떻게 갈랐나
import esc

F = esc.facts()["path"]["ddx54_cut"]
print(f"DDX54 상위 3분의 1  {F['n_high']}개")
print(f"DDX54 하위 3분의 1  {F['n_low']}개")
print()
print("가운데 3분의 1은 뺐습니다 - 경계에서 흐려지는 것을 피하려고요.")

Python 브라우저에서 실행

# 경로를 채점한다
import esc

h = esc.hallmark("ddx54")
print(h.to_string())
print()
print("t 가 양수 = DDX54 높은 쪽에서 높음")

고등학생여기서도 MYC 만 강하게 살아남는다

14강에서 MYC 만 강하게 나왔다. 17강에서도 MYC 만 강하게 나온다.

두 가지 읽기

읽기	논리	확인 방법
MYC 가 진짜 연결고리	기준을 바꿔도 살아남음 — 튼튼함	실험이 필요
공통 교란이 있다	두 기준 모두 증식·순도와 얽혀 있음	순도 보정

두 번째를 의심해야 하는 이유

사막형 종양과 DDX54 높은 종양이 둘 다 암세포 비율이 높다면, 두 분할이 사실은 같은 축 을 다른 이름으로 자른 것일 수 있다.

그러면 "다른 기준에서도 재현되었다" 는 독립적인 확인이 아니다. 같은 교란을 두 번 본 것뿐이다.

서로 다른 분할이 같은 교란을 공유하면 재현은 확인이 아니다

두 방식이 서로를 확인해 줍니다 - 한쪽 방식의 편향으로 생긴 결과가 아니라는 뜻이에요.

Python 브라우저에서 실행

# 14강(이름표로 가르기)과 17강(DDX54 로 가르기)을 나란히
import esc

a = esc.hallmark("desert_vs_inflamed")["t"]
b = esc.hallmark("ddx54")["t"]
print(f"{'경로':<38}{'사막-염증':>10}{'DDX54 상-하':>13}{'같은 방향?':>11}")
for k in b.index:
    if k not in a.index:
        continue
    같 = "예" if a[k] * b[k] > 0 else "아니오"
    print(f"{k:<38}{a[k]:>+10.2f}{b[k]:>+13.2f}{같:>11}")
print()
print("MYC 와 G2M 만 두 방식에서 모두 '사막/DDX54 높음' 쪽입니다.")

고등학생종양 순도라는 교란

이 강의에서 계속 나오는 문제를 이제 이름 붙여 정리한다.

종양 순도 = 조직 안 암세포의 비율

순도가 높으면	순도가 낮으면
암세포 유전자가 높게 보임	면역·기질 유전자가 높게 보임
증식 · MYC 점수 높음	EMT · 염증 점수 높음
'사막' 처럼 보임	'염증' 처럼 보임

그러면 이 강의에서 본 많은 결과가

사실은 순도의 축 을 여러 이름으로 부른 것일 수 있다. 사막/염증, DDX54 상/하위, MYC 고/저, EMT 고/저.

이것은 이 강의만의 문제가 아니라 TCGA 를 쓰는 수많은 논문의 공통 함정 이다. 그래서 요즘 논문들은 순도를 보정하거나 순도와의 상관을 함께 보고한다.

덩어리 종양 자료에서 가장 큰 변동 축은 대개 순도다

Python 브라우저에서 실행

# 개별 방패 유전자는 어떤가 - 논문의 CD47·CD38
import numpy as np
import esc
from scipy import stats

d = esc.expr()
ddx = d["DDX54"]
q1, q3 = np.percentile(ddx, [33.3, 66.7])
hi, lo = (ddx > q3).values, (ddx < q1).values
print(f"{'유전자':<10}{'DDX54 상':>10}{'DDX54 하':>10}{'t':>8}{'p':>10}")
for g in ["CD47", "CD38", "CD274", "MYC", "NT5E", "CD24"]:
    t, p = stats.ttest_ind(d[g][hi], d[g][lo])
    print(f"{g:<10}{d[g][hi].mean():>10.3f}{d[g][lo].mean():>10.3f}{t:>+8.2f}{p:>10.4f}")
print()
print("논문은 DDX54 가 CD47 과 CD38 을 함께 올린다고 했습니다.")
print("사람 자료에서 그 방향이 나오는지 직접 확인하세요.")

논문의 CD47·CD38 주장은 사람 자료에서 재현되지 않습니다

CD47 — DDX54 상위 11.738 · 하위 12.253 · t = −5.48 · p < 0.0001.
논문은 DDX54 가 CD47 을 올린다고 했는데, 사람 LUAD 에서는 DDX54 가 높은 쪽이 오히려 낮습니다. 방향이 반대이고 유의합니다.

CD38 — t = −0.44 · p = 0.66. 차이가 없습니다.

이것을 어떻게 읽어야 하나. 논문은 마우스 LLC1 암세포를 배양접시에서 녹다운하고 웨스턴블롯으로 단백질을 쟀습니다. 우리는 사람 종양 조직 전체의 mRNA 를 봅니다. 종(種) · 세포 · 분자 · 조작 여부가 모두 다릅니다.

어긋난다고 논문이 틀린 것은 아닙니다. 다만 이 자료로는 그 주장이 지지되지 않는다는 것을 적어야 합니다. 지지되는 것은 MYC 축 하나입니다.

고등학생논문의 CD47·CD38 주장은 사람 자료에서 재현되지 않는다

9강에서 예고한 결론이 여기서 확정된다.

논문	이 자료
DDX54 → CD38 · CD47 상승	DDX54 와 이들의 상관이 약하거나 없음

가능한 이유를 다시 정리하면

이유	강
덩어리에서 CD38 은 면역세포의 것	9강
CD47 은 모든 세포에 있어 신호가 묻힘	10강
종·모델이 다름	10강
세포주 조작 vs 자연 종양	—

그래서 어떻게 결론지어야 하나

"이 방법으로는 확인할 수 없었다" 가 정확한 서술이다. "논문이 틀렸다" 도 "맞다" 도 아니다.

확인하려면 사람 종양의 암세포만 분리한 자료 가 필요하다. 단일세포나 공간전사체. 그것이 다음에 할 일이다.

검증에 실패했으면 무엇이 있어야 검증할 수 있는지를 적는다

🤔 확인 문제

이름표 대신 DDX54 발현으로 표본을 가른 이유는?

🤔 확인 문제

두 방식에서 MYC 만 같은 방향으로 나온 것의 값어치는?

🤔 확인 문제

EMT 가 두 방식에서 모두 논문과 반대로 나온 것을 어떻게 적어야 하나?