17강 / 20강
차등 아그레토프 — 야생형보다 강하게
코드랩 5단계 · 잘 붙는 것만으로는 모자란다
16강에서 펩타이드에 점수를 매겼습니다. 그런데 점수가 높다고 좋은 신생항원은 아닙니다.
야생형도 잘 붙는다면, 정상 세포도 그 조각을 내걸고 다닙니다. T세포는 그것을 이미 자기 것으로 배웠습니다(흉선에서 걸러졌습니다).
좋은 신생항원 = 변이형은 잘 붙고, 야생형은 못 붙는다
이 차이를 차등 아그레토프성(differential agretopicity) 이라고 부릅니다. 아그레토프(agretope)는 펩타이드에서 MHC 쪽을 향한 면입니다.
변이가 어느 자리에 있느냐가 모든 것을 정한다
변이가 닻 자리(P2 · PΩ)에
붙는 세기가 통째로 달라진다.
야생형은 못 붙고 변이형만 붙는다면 가장 좋은 신생항원.
다만 T세포가 보는 면은 그대로다
야생형은 못 붙고 변이형만 붙는다면 가장 좋은 신생항원.
다만 T세포가 보는 면은 그대로다
변이가 가운데에
붙는 세기는 비슷하다. 둘 다 제시된다.
대신 T세포에게 다르게 보인다 — TCR 이 알아볼 수 있다
대신 T세포에게 다르게 보인다 — TCR 이 알아볼 수 있다
둘 다 쓸모가 있습니다. 다만 다른 이유로 쓸모가 있습니다.
- 닻 변이 — 제시 자체가 새로 생긴다. 면역계가 전에 본 적이 없다
- 가운데 변이 — 제시는 원래 되고 있었다. TCR 이 차이를 알아봐야 한다
실무 파이프라인은 둘 다 봅니다 — 결합 예측(닻)과 TCR 인식 예측(가운데).
노트북의
CLINICAL_PANEL 세 줄을 그대로 넣었습니다. 워크숍에서 나오는 값과 같습니다.
Python
브라우저에서 실행
세 관문 — 결합은 그중 하나뿐이다
소설 8장이 신생항원의 조건 셋을 적습니다.
| 관문 | 무엇 | 예측할 수 있나 |
|---|---|---|
| 1. 발현 | 그 유전자가 실제로 만들어지는가. 만들지 않는 단백질은 잘릴 것도 없다 | RNA-seq 가 필요하다. 로지에게는 없었다 |
| 2. 절단 | 프로테아솜이 하필 그 변이를 포함하도록 잘라 주는가 | 예측기가 있지만 정확도가 낮다 |
| 3. 결합 | 잘린 조각이 MHC 홈에 들어맞는가 | 여기가 예측이 개입하는 자리 — 16·17강 |
세 관문 가운데 하나만 진지하게 예측하고 있다는 것을 알아야 합니다. 그리고 1번은 로지에게 자료 자체가 없었습니다 — WGS 만 했고 RNA-seq 는 안 했습니다.
그래서 표적 셋 가운데 하나가 발현되지 않는 유전자일 가능성이 남아 있습니다. KIT 은 비만세포종의 드라이버이므로 발현이 확실하지만, TP53 과 NRAS 는 그렇지 않습니다.
🤔 확인 문제
좋은 신생항원의 조건으로 가장 정확한 것은?
해설 야생형도 잘 붙는다면 정상 세포도 그 조각을 내걸고 있고, T세포는 이미 그것을 자기 것으로 배웠습니다. 변이형과 야생형의 결합 차이를 차등 아그레토프성이라고 하고, 이것이 신생항원 선별의 핵심 기준입니다.
🤔 확인 문제
변이가 펩타이드의 가운데에 있을 때 (닻 자리가 아닐 때) 무엇이 달라집니까?
해설 닻 자리(P2·PΩ)는 홈을 향하고, 가운데는 위쪽 T세포를 향합니다. 가운데가 바뀌면 제시는 원래대로 되지만 TCR 이 차이를 알아볼 수 있습니다. 실무 파이프라인은 결합 예측과 TCR 인식 예측을 둘 다 봅니다.
🤔 확인 문제
신생항원의 세 관문(발현 · 절단 · 결합) 가운데 로지의 자료로 확인할 수 없었던 것은?
해설 로지는 WGS 만 했습니다. DNA 에 변이가 있어도 그 유전자가 발현되지 않으면 펩타이드가 만들어지지 않습니다. KIT 은 비만세포종의 드라이버이므로 발현이 확실하지만, TP53·NRAS 는 확인할 방법이 없었습니다. 실무 신생항원 파이프라인이 RNA-seq 를 함께 요구하는 이유입니다.