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DIGGIT ④ — Regulator score, 그리고 논문과의 정면 대조

프로토콜 Phase I-3 결과 · 우리는 어디까지 재현했나

DIGGIT ④ — Regulator score, 그리고 논문과의 정면 대조
재현 연구의 결론은 맞았다/틀렸다가 아니라 어디까지 맞았고 왜 그만큼인가 입니다.

마지막 조립입니다. 후보 유전자 하나마다 이렇게 셉니다.

Regulator score
핵심 전사인자 하나하나에 대해, 아래 세 조건을 모두 만족하면 1점

  ① MINDy  — 그 TF 의 표적 관계를 유의하게 변조한다
  ② aQTL   — 조절자의 복제수가 그 TF 의 활성과 연동된다
  ③ 독립성 — 조절자가 그 TF 자신과 강하게 상관되어 있지 않다
              (상관되어 있으면 '변조'가 아니라 '동반 조절'일 수 있다)

Regulator score = 1점을 받은 핵심 TF 의 개수

③ 이 왜 필요한지 짚어 둡시다. 조절자 M 이 전사인자 T 와 강하게 상관되어 있다면, M 으로 표본을 가르는 것은 사실상 T 로 표본을 가르는 것과 같습니다. 그러면 T—표적 관계가 달라지는 것이 당연하고, 변조의 증거가 되지 못합니다.

전체 DIGGIT 은 브라우저에 무거워서, 결과는 위젯에 담아 두었습니다.
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우리가 얻은 순위표

아래 위젯에서 우리 결과와 논문 Table S2A 를 나란히 볼 수 있습니다. 먼저 결론부터 정직하게 적어 둡니다.

재현된 것

· 논문이 발표한 마스터 조절자 목록이
  우리 순위표 위쪽에 유의하게 몰려 있다
(Mann-Whitney p = 0.0015)
· DDX54 는 후보 768개 중 62위 — 상위 8%
· DDX54 의 발현이 면역 사막에서 유의하게 높다
  (log2FC +0.25, p = 0.025) — 논문 Fig 2D 와 일치

재현되지 않은 것

· DDX54 가 1위로 나오지는 않았다
· 우리 상위권은 세포주기·복제 관련 유전자가 차지
· 논문 상위 10개 중 일부(PCNA, RAP1B, CDK4)는
  우리 순위에서 한참 아래

이것을 실패라고 부르지 않습니다. 부분 재현이라고 부르고, 왜 그만큼인지를 따지는 것이 재현 연구의 본체입니다.

① 을 숫자로 재 본다 — 우리 선과 논문 선은 얼마나 다른가

여섯 갈래 중 첫째만은 직접 잴 수 있습니다. 4강에서 TCIA 의 TIL 지도 542장을 실어 두었으니까요.

논문의 brisk / non-brisk 는 병리의사가 지도를 눈으로 보고 붙인 라벨이라 우리에게 없습니다. 대신 지도에서 우리가 직접 센 TIL 비율에 5% 선을 그어 그 판정을 흉내 냅니다. 폐선암 458장에서 이 5% 선은 논문의 병리 라벨을 81% 맞히고 AUC 는 0.896 입니다 — 완벽하지는 않지만, 병리의사의 눈을 대신 세우기에는 충분한 자입니다.

<b>셋 중 하나가 어긋납니다.</b> 논문과 우리는 79명 중 26명을 반대쪽 무리에 넣고 시작한 셈입니다. 이 표본으로 만든 시그니처 → 네트워크 → 활성 → 순위가 논문과 똑같이 나오는 편이 오히려 이상하죠.
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왼쪽 환자는 <b>우리가 면역 사막이라 부른</b> 사람인데 조직의 절반이 붉습니다. 오른쪽 환자는 <b>우리가 면역 염증이라 부른</b> 사람인데 붉은 조각이 하나도 없습니다. 논문이라면 두 사람의 자리가 서로 바뀌었을 겁니다.
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🎮 순위표 대조

우리 결과와 논문 Table S2A 를 나란히 놓고, 논문의 마스터 조절자들이 우리 순위표 어디에 있는지 표시합니다. DDX54 도 눈에 띄게 표시됩니다.

Regulator score — 우리 순위표와 논문 Table S2A 대조
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순위는 못 맞혔지만, 논문이 든 유전자들이 실제로 면역 사막에서 높다는 것은 확인됩니다.
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순위는 못 맞혔습니다. 그러면 생물학도 틀렸을까요?

여기서 멈추면 "재현 실패" 라고 쓰고 끝납니다. 하지만 우리가 실제로 못 맞힌 것은 순위 하나입니다. 논문의 진짜 주장은 순위가 아니라 이것이었어요 —

DDX54 가 높은 종양은 발암·면역회피 경로가 켜져 있다

이건 DIGGIT 없이도 물어볼 수 있는 질문입니다. 표본을 DDX54 발현으로 가르고, 그 두 무리 사이에서 경로가 움직였는지만 보면 되니까요. 논문 저자들도 정확히 그렇게 했습니다 — SI Fig. S4 입니다.

그리고 중요한 점: 저자들은 그 확인을 TCGA 가 아닌 다른 자료로 했습니다. 같은 자료로 같은 결론을 다시 내면 그건 확인이 아니라 메아리니까요.

코호트무엇표본단위
GSE81089스웨덴 우메오 NSCLC 코호트종양 197FPKM
GSE171415Sherlock-Lung (NCI) 폐암종양 35TPM
TCGA-LUAD우리가 3강부터 써 온 조각종양 512RSEM

둘 다 GEO 에서 그대로 받아, 우리가 쓰는 1,807 유전자 조각으로 줄여 실어 두었습니다. 줄였기 때문에 치를 대가가 있는데, 그건 곧 보게 됩니다.

서로 다른 나라 · 다른 시퀀싱 · 다른 정규화. 그래도 DDX54 는 환자마다 다릅니다.
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이제 각 코호트에서 DDX54 상위 3분의 1 과 하위 3분의 1 을 갈라, 그 사이에서 경로 여섯 개가 움직였는지 봅니다. 농축 검정은 새로 짜지 않습니다 — 11강에서 만든 순위 농축을 그대로 씁니다.

gene.pathway_table(M) → DDX54 상위/하위로 가르고 · t 통계량으로 줄 세우고 · 여섯 경로를 순열검정
NES 가 +면 DDX54 가 높은 종양에서 그 경로가 켜져 있다는 뜻입니다.
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표본 512명에서는 신호가 더 크고, 35명에서는 대부분 사라집니다.
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세 코호트를 나란히 놓으면 이렇습니다.

경로GSE81089 (197)TCGA-LUAD (512)GSE171415 (35)논문
MYC_TARGETS+2.78 ✔+4.08 ✔−1.30 —증가
EMBRYONIC_STEM+2.85 ✔+4.21 ✔+1.38 —증가
TNFA_NFKB−1.80−1.46−1.77증가
EMT−1.78−2.22−1.15증가
IL6_JAK_STAT3+0.84−0.98−0.80증가
WNT_BETA_CATENIN검정할 수 없었다 — 아래 참조증가

둘은 표본이 넉넉한 두 코호트에서 크고 일관되게 재현되고, 셋은 오히려 반대 방향입니다. 이것이 우리가 실제로 얻은 결과이고, 그대로 적는 것이 재현 연구입니다.

코호트와 경로와 문턱을 바꿔 보세요. 표본이 줄면 같은 신호가 어떻게 사라지는지.
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