5강 / 20강

CCR7 나침반 — 조직을 헤치고 림프절로

제13장 「CCR7이 상향 조절됐다. 이것이 림프절을 향한 나침반이었다」

수지상세포가 성숙했습니다. 이제 떠나야 합니다.

그런데 세포가 어떻게 길을 알까요? 지도도 없고 눈도 없습니다.

답 — 냄새가 짙어지는 쪽으로 기어간다

림프절은 CCL19 · CCL21 이라는 케모카인을 꾸준히 뿜습니다. 멀수록 옅고 가까울수록 짙습니다. 농도 기울기가 생깁니다.

성숙한 수지상세포는 표면에 CCR7 이라는 수용체를 깝니다. CCR7 은 그 케모카인을 감지합니다. 그러면 세포는 짙어지는 쪽으로 기어갑니다.

고등학생세포는 지도를 갖고 있지 않다

수지상세포가 림프절로 가야 합니다. 그런데 어떻게 길을 알까요?

눈도 없고, 지도도 없고, 뇌도 없습니다.

답 — 냄새가 짙어지는 쪽으로 갑니다

림프절이 어떤 물질을 계속 뿜습니다. 가까울수록 짙고 멀수록 옅어요.

세포는 앞쪽이 뒤쪽보다 조금 더 짙은가? 만 확인하면 됩니다. 짙으면 그쪽으로 한 걸음. 그걸 반복하면 도착합니다.

비유	실제
눈 감고 빵 냄새를 따라간다	케모카인 농도 기울기
코	CCR7 수용체

목적지를 아는 것이 아니라, 어느 쪽이 조금 나은지만 압니다

나침반을 바꿔 다는 것이 이 이야기의 반복되는 수법이다

세포가 목적지를 기억하는 것이 아닙니다. 지금 무엇을 감지할 수 있는가가 바뀔 뿐입니다.

세포	언제	다는 수용체	따라가는 것	가는 곳
수지상세포	성숙 후	CCR7	CCL19·CCL21	림프절
나이브 T세포	평소	CCR7·CD62L	같은 것	림프절
활성 CTL	클론 확장 후	CCR7↓ CXCR3↑	CXCL9·CXCL10	염증·종양

가운데 줄에 주목하세요. 수지상세포와 나이브 T세포가 같은 나침반을 답니다. 그래서 같은 곳에서 만납니다. 우연이 아니라 설계입니다.

셋째 줄은 19강입니다 — 다 만든 군대가 나침반을 바꿔 달고 종양으로 떠납니다.

고등학생나침반을 바꿔 달면 목적지가 바뀐다

이 강의 전체에서 세 번 반복되는 수법입니다.

세포	다는 것	가는 곳
수지상세포 (성숙 후)	CCR7	림프절
나이브 T세포	CCR7 (같다!)	림프절
다 자란 CTL (19강)	CXCR3	종양

가운데 줄이 핵심입니다

수지상세포와 T세포가 같은 나침반을 답니다. 그러니 같은 곳에 모입니다.

서로를 찾아다니는 게 아니에요. 둘 다 같은 장소로 불려 오는 겁니다. 그리고 그 장소가 만남을 위해 지어진 건물(6강)입니다.

만남을 우연에 맡기지 않는 방법 — 둘 다 같은 곳으로 부른다

조직은 빈 공간이 아니다

방향은 정해졌습니다. 그런데 갈 수가 없습니다.

조직 안은 콜라겐 그물이 빽빽하게 얽혀 있습니다. 세포가 지나가려면 그물을 잘라야 합니다.

무엇	하는 일
MMP-2 · MMP-9	세포외기질을 자르는 가위. 길을 낸다
아메바 운동	몸의 모양을 바꿔 가며 좁은 틈으로 비집고 나간다

소설의 표현 — "자르고, 밀고, 몸의 모양을 바꿔 가며 기어간다. 정해진 길은 없다."

그리고 목적지가 림프 모세관입니다. 거기 들어가면 림프 흐름을 타고 서혜부 림프절까지 실려 갑니다. 걷는 구간은 조직 안까지고, 그다음은 물살에 맡깁니다.

고등학생위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

세포가 기울기를 얼마나 따라가는지를 0에서 0.5까지 바꿔 가며 실제 경로를 그렸습니다.

따라가는 정도	결과
0 (완전 무작위)	제자리를 맴돈다
0.15 (아주 조금)	도착한다
0.5	곧장 도착

둘째 줄이 놀랍습니다

15%만 기울기를 따라가도 도착합니다. 나머지 85%는 무작위인데도요.

세포가 정밀할 필요가 없다는 뜻입니다. 아주 약한 편향만 있어도 수천 걸음이면 목적지에 닿습니다.

방향을 조금만 알아도, 오래 걸으면 도착합니다

완전한 무작위(0.0)는 제자리를 맴돕니다. 약한 편향만 있어도 도착합니다.

Python 브라우저에서 실행

# 기울기를 따라가는 것만으로 정말 도착하는가 -- 화학주성을 흉내내 봅니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(7)
TARGET = np.array([100.0, 0.0])          # 림프절 위치 (um)

def chemokine(p):
    d = np.linalg.norm(p - TARGET)
    return np.exp(-d/60.0)               # 가까울수록 짙다

def walk(bias, steps=600, step=1.0, seed=1):
    r = np.random.default_rng(seed)
    p = np.array([0.0, 0.0]); path = [p.copy()]
    for _ in range(steps):
        # 기울기를 국소적으로 감지 (앞뒤 차이)
        g = np.zeros(2)
        for k in range(2):
            e = np.zeros(2); e[k] = 1.0
            g[k] = chemokine(p + e) - chemokine(p - e)
        n = np.linalg.norm(g)
        g = g/n if n > 1e-12 else np.zeros(2)
        rand = r.normal(size=2); rand /= np.linalg.norm(rand)
        d = bias*g + (1-bias)*rand
        d /= np.linalg.norm(d)
        p = p + d*step
        path.append(p.copy())
    return np.array(path)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.5, 3))
print(f'{"기울기 의존도":>14}{"도착 거리":>12}{"판정":>10}')
for bias, c in ((0.0, "tab:gray"), (0.15, "tab:orange"), (0.5, "tab:green")):
    path = walk(bias)
    ax.plot(path[:,0], path[:,1], lw=1.2, color=c, label=f"bias {bias}")
    dist = np.linalg.norm(path[-1] - TARGET)
    print(f"{bias:>14.2f}{dist:>11.1f}um{'  도착' if dist < 20 else '  헤맴':>10}")
ax.scatter(*TARGET, s=90, marker="*", color="crimson", zorder=5)
ax.set_xlabel("x (um)"); ax.legend(fontsize=8); plt.tight_layout(); plt.show()
print()
print("기울기를 아주 조금만 따라가도(0.15) 방향이 잡힙니다.")
print("세포는 '어디로 갈지' 를 알 필요가 없습니다. 어느 쪽이 조금 더 짙은지만 알면 됩니다.")

🤔 확인 문제

성숙한 수지상세포가 림프절을 찾아가는 방식으로 가장 정확한 것은?

🤔 확인 문제

나이브 T세포도 수지상세포와 같은 CCR7 을 발현합니다. 이것의 의미는?