자연이 이미 해 둔
실험을 읽는다
새 약의 표적을 골랐다면, 그것이 맞는지 사람에서 물어볼 방법이 하나 있습니다 — 이 유전자가 조금 다른 사람들은 이 병에 덜 걸리는가. 사람은 저마다 유전자가 조금씩 다르고, 어떤 대립유전자를 받을지는 수정 때 무작위로 정해졌어요. 자연이 이미 실험을 해 둔 셈입니다.
실제로 그런 유전 증거가 있는 표적은 임상 성공률이 두 배라고 합니다. 그런데 그 '뒷받침' 이 정확히 무엇일까요?
이 20강에서는 GWAS 카탈로그 연관 119만 건과 TCGA 암 체세포 변이를 직접 내려받아 뜯어봅니다. 오즈비 중앙값이 1.14 라는 것, 히트의 92.7% 가 단백질을 바꾸지 않는다는 것, 그리고 폐선암에서 TTN 이 KRAS 보다 자주 변이되는 착시까지요. 파이썬은 이 페이지 안에서 바로 실행됩니다.
이렇게 배웁니다
📍119만 건을 직접 센다
GWAS 카탈로그를 통째로 내려받아 셉니다. 오즈비 중앙값 1.14, 단백질을 바꾸는 히트 7.3%.
🧩히트는 유전자가 아니다
연관불평형 · MAPPED_GENE 함정 · 그리고 OR 과 beta 가 한 칸에 섞여 있는 문제.
🚗TTN 48% 의 착시
폐선암에서 TTN 이 KRAS 보다 자주 변이됩니다. 길이로 나누면 TP53 의 163분의 1이에요.
🧭그래서 어느 쪽으로 미나
핫스팟이면 막고, 절단이면 막을 게 없습니다. 방향을 거꾸로 읽으면 병이 나빠져요.
전체 커리큘럼
01
유전 증거가 있으면 성공률이 두 배
Nelson MR, et al. Nat Genet 47:856–860 (2015) · Minikel EV, et al. Nature 629:624–629 (2024)
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02
GWAS — 백만 자리를 환자와 대조에서 견준다
전장유전체 연관분석의 얼개
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03
GWAS 카탈로그 — 연관 119만 건, 형질 5만 4천 종
EBI GWAS Catalog · 2026-08-30 내려받은 실제 배포판
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04
5×10⁻⁸ 은 어디서 왔나 — 그리고 카탈로그는 이미 걸러진 것이다
전장유전체 유의수준 · 카탈로그 연관의 84.5%가 이 문턱을 넘는다
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05
오즈비 중앙값 1.14 — 대부분의 히트는 아주 작다
카탈로그의 OR 74,725건 실제 분포 · 그리고 OR 과 beta 가 한 칸에 섞여 있는 문제
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06
SNP 은 유전자가 아니다 — 연관불평형
히트가 가리키는 것은 자리이지 원인이 아니다
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07
MAPPED_GENE 는 '가장 가까운' 유전자일 뿐
코딩 변이는 카탈로그 전체의 7.3% · 인트론이 607,726건
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08
예외적인 히트 — MUC5B, 오즈비 5.06
rs35705950 · 특발성 폐섬유증 · 카탈로그의 실제 값
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09
C9orf72 — GWAS 가 반복확장을 간접으로 잡았다
ALS 카탈로그 상위 히트 · rs2453555 p=1×10⁻⁴³
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10
표본이 유럽인에 쏠려 있다
GWAS 카탈로그의 INITIAL SAMPLE SIZE 열이 말하는 것
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11
체세포 변이 — 태어난 뒤에 생긴 유전 증거
cBioPortal · TCGA PanCancer Atlas · 표본 2,731개
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12
TTN 이 48% — 그런데 승객이다
운전자와 승객 · 빈도만으로는 못 가른다
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13
길이로 나누면 — TP53 81.5, TTN 0.50
아미노산 1,000개당 변이 표본 비율 · 실제 계산
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14
어디에 몰려 있는가 — KRAS G12C 대 TTN 의 흩어짐
폐선암 실제 변이 위치 · KRAS G12C 70건
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15
켜야 하나 꺼야 하나 — 방향이 약을 정한다
기능획득과 기능상실 · 그리고 생식세포 증거의 방향
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16
증거를 표적 점수로 바꾼다
여러 종류의 근거를 한 줄에 세우는 법
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17
유전 증거가 없다고 표적이 아닌 것은 아니다
GWAS 가 볼 수 없는 것들 · 그리고 성공한 약들의 절반
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18
우리 두 병에 실제로 무엇이 있나 — ALS 와 IPF
카탈로그의 ALS 359건 · IPF 154건을 표적 눈으로 읽는다
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19
처음부터 다시 — 유전 증거로 표적을 고른다
1강부터 18강까지를 한 번에
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20
말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것
이 강의가 실제로 확인한 것과 그 한계
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