18강 / 20강

무장 — 무기가 넷인 데는 이유가 있다

제13장 「퍼포린 · 그랜자임 B · FasL · TRAIL」

분열하면서 동시에 분화합니다. 나이브 T세포가 CD8⁺ 세포독성 T 림프구(CTL) 로 바뀝니다.

분화란 무기를 만든다는 뜻입니다. 세포독성 과립이 만들어지고 그 안이 채워집니다.

무기	방식	어떻게 죽이나
퍼포린	구멍을 뚫고 독을 넣는다	표적 세포막에 지름 5~20 nm 구멍
그랜자임 B	구멍을 뚫고 독을 넣는다	그 구멍으로 들어가 카스파아제를 자른다
FasL	스위치를 누른다	표적의 Fas 수용체에 붙어 스스로 죽게 만든다
TRAIL	스위치를 누른다	같은 방식, 다른 수용체

고등학생무기를 넷이나 갖는 이유

분열하면서 동시에 무기를 만듭니다. 네 가지예요.

방식	무기	어떻게
구멍 뚫기	퍼포린 + 그랜자임	막에 구멍 내고 독을 넣는다
스위치 누르기	FasL · TRAIL	상대 표면의 자폭 스위치를 누른다

왜 두 가지 방식인가요

종양이 한쪽을 막기 때문입니다.

종양 세포도 진화합니다. 자폭 스위치를 없애 버리는 놈이 살아남아요. 그런데 방식이 둘이면 다른 쪽이 남습니다.

잠금장치가 하나면 열쇠 하나로 열립니다

왜 두 방식인가 — 종양이 한쪽을 막기 때문

소설이 답합니다.

"무기가 넷인 데는 이유가 있다. (…) 종양 세포는 자주 한쪽을 망가뜨려 피한다. 두 방식을 함께 갖고 있으면 한쪽이 막혀도 다른 쪽이 남는다."

종양의 회피	막히는 것	남는 것
Fas 수용체를 잃는다	FasL · TRAIL	퍼포린 경로
세린 프로테아제 억제제(serpin)를 만든다	그랜자임 B	Fas 경로
MHC I 을 낮춘다	둘 다 — 표적을 못 알아본다	NK세포가 맡는다

마지막 줄이 흥미롭습니다. MHC I 을 없애면 CTL 을 피할 수 있는데, NK세포는 MHC I 이 없는 세포를 오히려 죽입니다. 양쪽을 동시에 피하기 어렵게 만든 구조입니다 — /innate 강의가 다룹니다.

안전장치 — 자기 몸을 안 뚫는 법

퍼포린은 막에 구멍을 뚫습니다. 그런데 CTL 자신의 막은요?

소설의 설명 —

"퍼포린 하나로는 아무 일도 못 한다. 열댓 개가 모여 고리를 이뤄야 구멍이 된다. 그리고 그 모임에는 칼슘이 필요하다. 칼슘은 세포 바깥에는 많고 안에는 적다. 그러니까 퍼포린은 CTL 안에 있는 동안에는 뭉치지 못하고, 바깥으로 나온 뒤에야 뭉친다."

"제 몸을 뚫지 않기 위한 잠금장치다."

환경의 차이를 안전장치로 쓴다

/endo 16강의 이온화 지질과 같은 발상입니다 — 분자 자체에 스위치를 다는 대신, 어디에 있느냐로 켜고 끕니다. 거기서는 pH 였고 여기서는 칼슘 농도입니다.

안전장치가 하나 더 있습니다. 12강의 pSMAC 고리가 접촉면을 밀폐해 퍼포린이 옆으로 새지 않게 합니다. 그리고 MTOC 가 총구를 겨눕니다.

세 겹 — 칼슘 잠금 · 밀폐 · 조준

고등학생제 몸을 안 뚫는 법

퍼포린은 막에 구멍을 뚫습니다. 그런데 자기 막은요?

영리한 잠금장치가 있습니다

사실	결과
퍼포린 하나로는 구멍이 안 된다	열댓 개가 모여야 한다
모이려면 칼슘이 필요하다	—
칼슘은 세포 밖에 많고 안에 적다	밖에 나가야 뭉친다

그러니 CTL 안에 있는 동안은 절대 뭉치지 못합니다.

환경의 차이를 안전장치로 씁니다

/endo 강의의 이온화 지질과 같은 발상이에요. 거기서는 pH 로 켰고 여기서는 칼슘 으로 켭니다.

분자에 스위치를 다는 대신 어디에 있느냐로 켜고 끄는 거죠.

무기를 늘리면 회피가 어려워집니다. 다만 인식 단계가 막히면 무기 수는 소용없습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 무기를 여러 개 갖는 것이 얼마나 유리한가 -- 회피 확률로 셈합니다.
import numpy as np, pandas as pd

WEAPONS = ["퍼포린/그랜자임", "FasL", "TRAIL"]
p_evade = {"퍼포린/그랜자임": 0.35, "FasL": 0.45, "TRAIL": 0.50}   # 각각 회피할 확률

def kill_prob(active):
    # 하나라도 통하면 죽는다
    p_all_evade = np.prod([p_evade[w] for w in active])
    return 1 - p_all_evade

rows = []
for k in range(1, len(WEAPONS)+1):
    from itertools import combinations
    for combo in combinations(WEAPONS, k):
        rows.append((" + ".join(combo), k, f"{kill_prob(list(combo)):.3f}"))
print(pd.DataFrame(rows, columns=["가진 무기","개수","죽일 확률"]).to_string(index=False))
print()
print("무기 하나면 절반쯤 놓칩니다. 셋이면 92% 를 잡습니다.")
print()
print("그런데 이건 '독립적으로 회피한다' 는 가정 위의 계산입니다.")
print("종양이 MHC I 을 낮추면 -- 무기와 상관없이 전부 막힙니다.")
print("표적을 못 알아보니까요.")
print()
p_mhc_loss = 0.25
print(f"MHC I 소실이 {p_mhc_loss:.0%} 확률로 일어난다면:")
print(f"  무기 셋을 다 가져도 실제 살상률 = {kill_prob(WEAPONS)*(1-p_mhc_loss):.3f}")
print()
print("무기를 늘리는 것보다 '알아보는 단계' 가 막히는 것이 더 치명적입니다.")
print("그래서 NK세포라는 다른 계통이 그 구멍을 맡습니다.")

고등학생위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

무기를 몇 개 가졌느냐에 따라 죽일 확률이 어떻게 달라지는지 계산했습니다.

무기 수	죽일 확률
1개	절반쯤
3개	92%

쓴 계산

"하나라도 통하면 죽는다" 이므로 —
죽일 확률 = 1 − (전부 막힐 확률) 입니다.

각각 막힐 확률이 0.4쯤이면 셋 다 막힐 확률은 0.4³ = 0.064. 그러니 92%는 죽습니다.

그런데 마지막 계산이 중요합니다

종양이 MHC 를 없애면 — 무기가 몇 개든 소용없습니다. 못 알아보니까요.

그래서 알아보는 단계가 막히는 게 가장 치명적입니다.

🤔 확인 문제

퍼포린이 CTL 자신의 세포막은 뚫지 않는 이유는?

해설 환경의 차이를 안전장치로 씁니다. 칼슘은 세포 밖에 많고 안에 적으므로, 퍼포린은 분비된 뒤에야 뭉칩니다. /endo 의 이온화 지질이 pH 로 켜지는 것과 같은 발상입니다.

🤔 확인 문제

CTL 이 서로 다른 두 방식(퍼포린/그랜자임, FasL/TRAIL)의 무기를 함께 갖는 이유는?