19강 / 20강

처음부터 다시 — 유전 증거로 표적을 고른다

1강부터 18강까지를 한 번에

이 강의에서 내린 결정들을 모읍니다.

강	결정	다르게 정하면
3	형질을 '발병 위험' 으로 좁힌다	발병 나이·생존기간이 섞이면 다른 물음이 된다
4	p < 5×10⁻⁸	느슨하게 하면 유령이, 엄하게 하면 진짜가 빠진다
5	OR 과 beta 를 갈라 본다	안 가르면 '오즈비 중앙값 0.06' 이 나온다
7	MAPPED_GENE 을 그대로 믿지 않는다	믿으면 FTO 를 표적으로 삼게 된다
10	조상 구성을 확인한다	유럽인에게 중요한 유전자만 목록에 오른다
13	체세포 변이를 길이로 나눈다	TTN 이 KRAS 보다 위에 온다
14	핫스팟 쏠림을 본다	운전자와 승객을 못 가른다
15	방향을 확인한다	반대로 밀면 병이 나빠진다

고등학생처음부터 다시 — 결정의 목록

1강부터 18강까지를 한 번에 돌려 봅니다. 그러면 우리가 몇 번이나 결정을 내렸는지 보여요.

결정	이 강의의 선택	다른 선택
p 문턱	5×10⁻⁸	1×10⁻⁵ · 1×10⁻⁹
형질 범위	병 자체만	발병연령·생존까지 포함
유전자 배정	MAPPED_GENE	eQTL · 거리 창 · fine-mapping
체세포 보정	길이만	dN/dS · MutSigCV
증거 합산	단순 순위 합	가중 합산

어느 조합도 정답이 아닙니다. 알고 싶은 건 어떤 유전자가 조합을 바꿔도 남는가예요.

고등학생손잡이를 돌리면 뭐가 흔들리나

손잡이를 이렇게	결과
p 문턱을 느슨하게	후보 급증 · 가짜 증가 · 희귀병 정보는 늘어남
형질을 넓게	발병연령 히트가 섞임 — 표적 의미가 달라짐
eQTL로 유전자 배정	MAPPED_GENE과 상당수 불일치 — 후보 목록이 크게 바뀜
체세포 보정을 정교하게	승객이 더 잘 걸러짐 · 순위 상위는 대체로 유지

세 번째 줄이 가장 크게 흔듭니다. 유전자 배정 방법을 바꾸면 목록의 절반이 바뀔 수 있어요. 7강에서 본 대로 MAPPED_GENE은 근사값이니까요.

가장 불확실한 단계가 결과를 가장 크게 흔듭니다 — GWAS에서는 변이→유전자 단계입니다.

위 위젯의 자료는 전부 실제 값입니다. GWAS 카탈로그와 TCGA 에서 그대로 왔어요.

1️⃣

OR 문턱을 올리기

1.5 로 올리면 대부분의 히트가 사라집니다 — 중앙값이 1.14 니까요

2️⃣

코딩 변이만

7.3% 만 남습니다. 대신 유전자가 분명해져요

3️⃣

체세포 밀도로 정렬

TTN 이 아래로 내려가고 KRAS·TP53 이 올라옵니다

4️⃣

핫스팟 쏠림 조건

기능획득 표적만 남습니다 — 막는 약이 가능한 것들

합치는 방법과 없는 것의 해석이 가장 자주 빠집니다.

Python 브라우저에서 실행

# 이 분석을 재현하려면 적어 둬야 하는 것들.
recipe = [
    ("자료 · 판본",   "GWAS 카탈로그 배포판 / cBioPortal TCGA PanCancer Atlas"),
    ("받은 날",       "2026-08-30"),
    ("형질 선택",     "발병 위험만. 발병 나이·생존기간은 제외"),
    ("p 문턱",        "5e-8 (전장유전체 유의수준)"),
    ("효과 크기",     "OR 만 쓴다 — 95% CI 텍스트로 beta 를 걸러 낸다"),
    ("유전자 지목",   "MAPPED_GENE 은 후보일 뿐. 코딩 변이나 eQTL 로 뒷받침"),
    ("조상",          "표본의 조상 구성을 기록. 유럽인 편중 여부를 밝힌다"),
    ("체세포 보정",   "아미노산 길이로 나눈다 (배경 변이율은 보정 안 함)"),
    ("운전자 판정",   "핫스팟 쏠림과 절단 비율을 함께 본다"),
    ("방향",          "기능획득/기능상실을 판정하고 약 전략을 적는다"),
    ("증거 합치기",   "중복 증거를 두 번 세지 않는다"),
    ("없는 것",       "'유전 증거 없음' 을 반대 증거로 쓰지 않는다"),
]
for k, v in recipe:
    print(f"{k:14s} : {v}")
print()
print("열두 줄입니다. 마지막 두 줄이 가장 자주 빠져요 —")
print("그리고 그 둘이 가장 큰 오류를 만듭니다.")

고등학생핵심 집합과 경계선

손잡이를 다 돌려 보면 유전자가 세 무리로 나뉩니다.

무리	성격	다음 행동
어떤 설정에서도 남음	핵심 — 증거가 여러 겹	바로 검증 실험
설정에 따라 들락날락	경계선	추가 증거를 찾은 뒤 판단
느슨한 설정에서만 나옴	약한 후보	보류 · 새 자료를 기다림

ALS의 C9orf72 지역과 IPF의 MUC5B는 첫 무리에 확고히 들어갑니다. 어떤 문턱을 써도 나와요. 그게 이 두 신호가 교과서에 실린 이유입니다.

고등학생손으로 돌려 보는 이유

Open Targets 같은 사이트에 가면 표적 점수가 이미 계산되어 있습니다. 그럼 왜 직접 할까요?

남의 점수만 보면	직접 돌려 보면
어느 증거가 그 점수를 만들었는지 모름	분해해서 봄
가중치가 내 목적에 맞는지 모름	내 목적에 맞게 바꿈
업데이트되면 점수가 바뀌는데 이유를 모름	무엇이 바뀌었는지 앎
없는 병은 손도 못 댐	카탈로그만 있으면 직접 함

공개 점수는 출발점이지 결론이 아닙니다 — 그 안을 열어 볼 줄 알아야 합니다.

🤔 확인 문제

OR 문턱을 1.5 로 올리면 GWAS 히트 대부분이 사라지는 이유는?

🤔 확인 문제

이 강의의 레시피에서 가장 자주 빠지면서 가장 큰 오류를 만드는 두 줄은?