Lesson 8 of 20

【실습】 세포용해 활성(CYT)을 TCGA 범암에서 잰다

유전자 둘로 만든 점수 · 그리고 그것이 H&E 와 얼마나 맞나

지금까지 마우스 자료였습니다. 이제 사람 종양 만 개로 갑니다.

CYT = √( log₂(GZMA+1) × log₂(PRF1+1) )

세포용해 활성(cytolytic activity) — 그랜자임 A 와 퍼포린의 기하평균입니다. 정의가 이렇게 단순한데도 널리 쓰입니다.

왜 기하평균인가? 둘 다 높아야 점수가 높습니다. 하나만 높으면 곱이 작아 뿌리를 씌워도 작아요 — '둘 다' 를 요구하는 셈입니다.

High school유전자 둘로 만든 점수

세포용해 활성(CYT) 점수는 유전자 두 개 로 만든다 — GZMA(그랜자임 A)와 PRF1(퍼포린).

CYT = √(GZMA 발현 × PRF1 발현)

왜 이 둘인가

단백질	하는 일
퍼포린	표적 세포막에 구멍을 냄
그랜자임	그 구멍으로 들어가 세포사를 유도

둘이 함께 있어야 죽일 수 있다. 그래서 곱한 뒤 제곱근을 취한다 — 기하평균.

왜 산술평균이 아니라 기하평균인가

하나가 0 이면 전체가 0 이어야 한다. 둘 다 있어야 작동하는 시스템이니까. 기하평균은 그 성질을 갖는다.

둘 다 필요한 것을 요약할 때는 곱셈이 맞고, 하나면 되는 것은 덧셈이 맞다

정의와 출처를 먼저 적습니다. 이 강의가 계속 하는 일이에요.

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# 정의와 출처를 먼저
import inn

info = inn.cyt_info()
for k, v in info.items():
    print(f"  {k:<12}{v}")

평균을 고르는 것도 <b>가설을 담는 일</b>입니다.

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# 산술평균과 기하평균은 어떻게 다른가
import inn
import numpy as np

경우 = [(8.0, 8.0), (16.0, 0.5), (12.0, 4.0), (0.5, 0.5), (10.0, 6.0)]
print(f"{'GZMA':>7}{'PRF1':>7}{'산술평균':>10}{'기하평균':>10}")
for a, b in 경우:
    print(f"{a:>7.1f}{b:>7.1f}{(a+b)/2:>10.2f}{np.sqrt(a*b):>10.2f}")
print()
print("두 번째 줄을 보세요 - GZMA 만 높고 PRF1 이 낮으면")
print("산술평균은 8.25 로 첫 줄과 비슷한데, **기하평균은 2.83 으로 뚝 떨어집니다.**")
print()
print("죽이려면 **퍼포린으로 구멍을 내고 그랜자임을 넣어야** 합니다.")
print("하나만 있으면 소용없어요. 기하평균이 그 논리를 담고 있습니다.")

High school이 점수의 강점과 약점

강점	약점
단순 — 유전자 둘	어느 세포인지 모름 (NK? CD8 T?)
널리 쓰여 비교 가능	덩어리 자료라 세포 수를 반영
기전이 명확	실제 살상 활동이 아니라 발현
여러 암종에서 검증됨	세포당인지 세포 수인지 모름

두 번째 줄이 근본 제약이다

GZMA·PRF1 은 NK, CD8 T, γδ T 가 모두 만든다. CYT 가 높다는 것은 이들 중 무언가가 많거나 활발하다 는 뜻이지 어느 것인지는 모른다.

그래도 "세포독성 잠재력이 있다" 는 것은 말할 수 있다. 그것만으로도 임상적 의미가 있다.

단순한 지표가 오래 쓰이는 이유는 무엇을 재는지가 명확해서다

위쪽에 무엇이 있는지 보세요 — 면역치료가 잘 듣는 암종들입니다.

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# 암종마다 세포용해 활성이 얼마나 다른가
import inn

v = inn.cyt()
print(f"CYT 중앙값 — 높은 순 (표본 {inn.cyt_info()['n']:,}개)")
for 암종, x in v.items():
    print(f"  {암종:<10}{x:>6.2f}  {'█' * int((x - v.min()) * 4)}")

High schoolH&E 와 얼마나 맞나

CYT 점수는 RNA 로 잰 것이다. 병리학자가 현미경으로 센 림프구 수와 얼마나 맞을까?

두 측정이 다른 것을 잰다

	H&E TIL	CYT 점수
재는 것	림프구의 수	세포독성 유전자 발현
구별	형태로 — 세부 유형 구분 어려움	기능 유전자로
주관	있음	없음 (계산)
공간	있음 (어디에 있나)	없음

그래서 완벽히 안 맞는 것이 정상이다

림프구가 많아도 세포독성 유전자를 안 켰으면 CYT 는 낮다. 반대로 소수의 활발한 세포가 있으면 CYT 는 높다.

두 지표가 다르게 나오는 표본 이 오히려 흥미롭다 — "많은데 일을 안 한다" 는 상태를 가리키니까.

두 지표가 어긋나는 곳이 새로운 정보가 있는 곳이다

RNA 로 만든 점수를 <b>현미경 사진</b>으로 채점합니다 — 다른 자여야 뜻이 있습니다.

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# 그런데 이 점수가 **정말 침윤을 반영하나** - 다른 자로 채점한다
import inn

c = inn.facts()["cyt"]
print(f"CYT 와 H&E 로 잰 림프구 침윤(TIL)의 순위상관")
print(f"  전체 {c['n_til']:,} 표본 : {c['til_corr']}")
print()
print("암종 안에서만 다시 재면 (표본 100개 이상)")
r = sorted(c["til_corr_by_study"].items(), key=lambda x: -x[1])
for st, x in r:
    print(f"  {st:<10}{x:>7.3f}  {'█' * int(max(x,0)*40)}")
print()
import numpy as np
vals = np.array([x for _, x in r])
print(f"중앙값 {np.median(vals):.3f} · 최소 {vals.min():.3f} · 최대 {vals.max():.3f}")
print()
print("전체가 암종 안보다 높습니다 - **암종 차이가 상관을 부풀렸어요.**")
print("(`/checkpoint` 9강에서 본 것과 같은 함정입니다.)")

High school범암 비교에서 조심할 것

함정	내용
암종 간 기준선이 다름	흑색종은 원래 높고 뇌종양은 낮음
종양 순도	암세포 비율이 높으면 CYT 가 낮게
조직 채취 방식	가장자리를 많이 포함하면 높게
정규화 방법	어느 집합에서 표준화했나

두 번째가 가장 큰 교란이다

덩어리 자료에서 가장 큰 변동 축은 대개 종양 순도 다. 면역 유전자는 순도가 낮으면 자동으로 높게 나온다.

"CYT 가 높은 종양의 예후가 좋다" 는 관찰도 순도가 낮은 종양의 예후가 좋다 로 읽힐 수 있다. 둘을 가르려면 순도를 보정해야 한다.

덩어리 종양 자료에서 면역 지표를 볼 때는 늘 순도를 함께 본다

🤔 Check yourself

CYT 가 산술평균이 아니라 기하평균을 쓰는 이유는?

🤔 Check yourself

CYT 와 TIL 의 상관이 암종 안에서보다 전체에서 더 높은 것을 어떻게 읽어야 하나요?

🤔 Check yourself

CYT 가 높다는 것으로 말할 수 없는 것은?