13강 / 20강

EMT 와 줄기성 — 상태가 바뀌면 면역도 바뀐다

논문 Fig. 2F · Fig. 6B 「EMT」「cancer stemness」

EMT(상피-간엽 이행) 는 상피세포가 서로 붙들던 손을 놓고 움직이는 세포로 바뀌는 과정입니다. 원래는 발생과 상처 치유에 쓰이는 프로그램입니다.

	상피 상태	간엽 상태
붙는 힘	`CDH1`(E-cadherin) — 서로 꽉	내려감 — 떨어진다
움직임	거의 없음	기어다닌다 · 침습
전사인자	—	`SNAI1` `SNAI2` `ZEB1` `TWIST1`
골격	케라틴	`VIM`(비멘틴)
면역	—	MHC-I ↓ · PD-L1 ↑ · 억제 사이토카인 ↑

암에서 EMT 는 전이의 문법으로 잘 알려져 있지만, 면역 쪽 효과도 여럿 보고됐습니다 — MHC-I 을 내리고, PD-L1 을 올리고, TGF-β 를 뿜어 T세포를 재웁니다.

줄기성

암 줄기세포 성질도 EMT 와 붙어 다닙니다. SOX2 · POU5F1(OCT4) 같은 배아 유전자가 켜집니다. 논문의 Fig. 2F 에도 배아줄기세포 시그니처가 나옵니다.

논문의 논리는 이렇습니다 — 암이 배아 때 쓰던 프로그램을 다시 켠다. 그 프로그램은 원래 면역에 안 걸리도록 설계된 것입니다(15강의 태아 이야기).

고등학생상태가 바뀌면 면역도 바뀐다

EMT(상피-중간엽 전이)는 상피세포가 중간엽세포처럼 변하는 과정이다. 발생과 상처 치유에 쓰이는 정상 프로그램인데, 암이 이것을 훔쳐 쓴다.

	상피 상태	중간엽 상태
모양	서로 붙어 층을 이룸	흩어지고 이동성
표지	E-cadherin · EpCAM	Vimentin · N-cadherin
성질	고정 · 분화	이동 · 줄기성 · 약물 저항

면역과 무슨 상관인가

EMT 를 겪은 암세포는 면역 회피 성질도 함께 얻는다 — MHC 감소, PD-L1 증가, 면역억제 인자 분비.

하나의 상태 변화가 여러 형질을 동시에 바꾼다. 16강의 상위조절자 발상과 통하는 구조다.

회피는 유전자 하나가 아니라 세포 상태 전체의 문제일 수 있다

Python 브라우저에서 실행

# EMT 유전자들을 세 군에서 본다
import esc

d = esc.labelled()
print(f"{'유전자':<10}" + "".join(f"{esc.GROUP[g]:>10}" for g in esc.GORDER))
for x in esc.EMT:
    v = [d[d["군"] == g][x].mean() for g in esc.GORDER]
    print(f"{x:<10}" + "".join(f"{y:>10.2f}" for y in v))
print()
print("CDH1 은 방향이 반대입니다 - 상피 표지이므로 EMT 가 되면 내려갑니다.")

고등학생줄기성 — 또 하나의 상태

암 줄기성(stemness)도 비슷한 방식으로 면역 회피와 얽힌다.

줄기성 세포의 성질	면역학적 결과
분열이 느림	증식 표적 치료를 피함
분화 표지가 낮음	분화 항원이 적음 — 볼 것이 적음
MHC 낮음	인식 회피
Wnt · Notch 활성	11강의 T세포 배제와 연결

EMT 와 줄기성은 겹친다

EMT 를 유도하면 줄기성 표지도 올라간다. 두 개념은 서로 다른 관점에서 본 비슷한 상태 에 가깝다.

그래서 자료에서 EMT 점수와 줄기성 점수는 대개 상관이 높다. 둘을 독립적인 증거로 세면 이중 계산 이 된다.

이름이 다른 두 시그니처가 같은 것을 재고 있을 수 있다

못 재는 것을 못 잰다고 적는 것 - 이 강의가 되풀이하는 태도입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 줄기성은 어떤가 - 그리고 잴 수 있나
import esc

d = esc.labelled()
for g in ["SOX2", "POU5F1"]:
    v = d[g]
    print(f"{g:<9} 평균 {v.mean():>7.3f}   0 인 표본 {(v == 0).sum():>4}개 / {len(v)}")
print()
print("발현이 아주 낮습니다. 벌크로는 드문 줄기세포 집단을 잡기 어렵습니다.")
print("이 강의는 줄기성을 **개념으로만** 다루고 숫자로 주장하지 않습니다.")

고등학생EMT 점수의 근본적 문제

덩어리 자료에서 EMT 점수를 재면 무엇을 재게 되는가?

EMT 표지는 대부분 기질세포의 것이다

EMT 표지	종양 조직에서 주로 어느 세포
VIM (Vimentin)	섬유아세포 · 면역세포
COL1A1 등 콜라겐	섬유아세포
FN1 (Fibronectin)	섬유아세포
CDH2 (N-cadherin)	여러 세포

암세포가 EMT 를 겪지 않아도, 종양에 섬유아세포가 많으면 EMT 점수가 높게 나온다.

이것이 왜 심각한가

"EMT 가 높은 종양은 면역이 차갑다" 는 관찰이 있다고 하자. 그런데 그것은 "기질이 많은 종양은 T세포가 못 들어온다" 는 전혀 다른 이야기일 수 있다.

같은 이름의 EMT 를 서로 다른 대상에서 재고 있는 것이다. 세포주 실험의 EMT(암세포의 상태 변화)와 조직 자료의 EMT 점수(기질 비율)는 다른 것이다.

같은 이름표가 붙었다고 같은 것을 재고 있는 것은 아니다

고등학생다음 강에서 놀랄 준비를 해 두자

14강에서 사막군과 염증군의 경로 점수를 비교한다. 그때 EMT 점수가 예상과 다르게 나온다.

미리 생각해 둘 것

가능한 결과	어떻게 읽어야 하나
사막군에서 EMT 높음	기질 비율 때문일 수 있음
염증군에서 EMT 높음	면역세포도 VIM 을 발현함
차이 없음	두 효과가 상쇄됐을 수 있음

결과를 보기 전에 해석 틀을 세워 두는 이유

결과를 본 뒤에 설명을 만들면 어떤 결과든 설명할 수 있다. 그것은 설명이 아니라 사후 합리화다.

미리 "이런 결과가 나오면 이렇게 읽겠다" 를 적어 두면, 자기가 예상 못 한 결과가 나왔을 때 그것을 알아챌 수 있다.

해석 규칙을 미리 정해 두면 결과에 끌려다니지 않는다

🤔 확인 문제

EMT 가 면역회피와 이어지는 방식으로 이 강이 든 것이 아닌 것은?

🤔 확인 문제

SOX2·POU5F1 이 거의 0 인 것을 두고 취할 태도는?

🤔 확인 문제

CDH1 이 다른 EMT 유전자와 반대 방향인 이유는?

해설 EMT 점수를 만들 때 CDH1 은 부호를 뒤집어 넣거나 빼야 합니다. 그냥 평균에 넣으면 신호가 서로 상쇄됩니다.