10강 / 20강

종양 순도와 배수성 — VAF 를 흔드는 셋

제6장 「종양 조직에는 정상 세포가 섞여 있다」

소설의 한 문장이 이 강의 전부입니다.

"그리고 종양 조직에는 정상 세포가 섞여 있다. 혈관, 면역세포, 결합조직. 그래서 종양 세포 전부가 가진 변이라도 리드 비율은 100퍼센트가 되지 않는다."

비만세포종은 이 문제가 특히 큽니다. 2강에서 본 대로 탈과립이 주변을 붓게 하고 면역세포를 불러들이기 때문입니다. 덩어리의 상당 부분이 종양이 아닐 수 있습니다.

순도 20% 짜리 시료로 '이 종양에는 subclone 이 없다' 고 말할 수 없습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 순도가 VAF 를 어떻게 깎나 — 그리고 문턱에 걸리는 지점
MIN_VAF = 0.05      # 흔한 문턱

print(f"{'순도':>6}{'클론 변이 VAF':>15}{'40% subclone':>15}{'10% subclone':>15}")
for pu in (1.0, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2, 0.1):
    def v(cf):
        return pu * cf / (pu * 2 + (1 - pu) * 2)
    a, b, c = v(1.0), v(0.4), v(0.1)
    mark = lambda x: f"{x:.3f}" + ("" if x >= MIN_VAF else " ✘")
    print(f"{pu:>5.0%}{mark(a):>15}{mark(b):>15}{mark(c):>15}")
print()
print(f"✘ 는 VAF 문턱 {MIN_VAF} 아래로 떨어져 목록에서 사라진 것입니다.")
print()
print("순도가 낮은 시료에서는 subclone 이 통째로 안 보입니다.")
print("드라이버(클론 변이)는 마지막까지 살아남습니다 — 다행이지만,")
print("'subclone 이 없었다' 가 아니라 '못 봤다' 입니다.")

순도를 어떻게 아는가 — 세 가지 길

방법	어떻게	개에서
병리 소견	슬라이드를 보고 종양세포 비율을 눈으로 매긴다	된다. 다만 슬라이드 한 장이 조각 전체를 대표하지 않는다
클론 변이의 VAF	드라이버처럼 모든 종양세포가 가진 변이의 VAF 로 역산	된다. 다만 사본 상태를 알아야 한다 (9강)
BAF 갈라짐	LOH 구간에서 두 무리가 벌어진 정도로 잰다	가장 믿을 만하다. 외부 자원이 필요 없다 — 9강

사람에서는 ASCAT·FACETS·PURPLE 같은 도구가 이것을 자동으로 합니다. 개에서도 원리는 그대로 쓸 수 있습니다. 필요한 것이 이 개체 자신의 자료뿐이기 때문입니다.

순도를 알면 8강의 VAF 를 세포의 이야기로 옮길 수 있습니다.

Python 브라우저에서 실행

# BAF 갈라짐으로 순도를 되찾는다
def baf_split(purity):
    "LOH 구간에서 두 무리의 기대 BAF"
    hi = (purity + (1 - purity)) / (purity + (1 - purity) * 2)
    lo = ((1 - purity)) / (purity + (1 - purity) * 2)
    return lo, hi

print(f"{'순도':>7}{'낮은 무리':>12}{'높은 무리':>12}{'벌어짐':>10}")
for pu in (0.3, 0.5, 0.7, 0.85, 0.95, 1.0):
    lo, hi = baf_split(pu)
    print(f"{pu:>6.0%}{lo:>12.3f}{hi:>12.3f}{hi-lo:>10.3f}")
print()
print("관측된 벌어짐이 0.70 이라면 순도는 약 85% 입니다.")
print()
print("이 방법의 좋은 점 — 조직을 다시 보지 않아도 되고, 슬라이드 한 장에 기대지 않고")
print("유전체 전체에서 잰다는 것입니다.")

배수성 — 분모가 통째로 바뀔 때

많은 종양이 유전체를 통째로 두 배로 만듭니다(whole-genome doubling). 그러면 기본 사본 수가 2 가 아니라 4 가 됩니다.

이배체 종양

이형접합 변이 → VAF 0.5
정상 사본 소실 → VAF 1.0

사배체 종양

사본 하나에만 변이 → VAF 0.25
배가 이전에 생긴 변이는 두 사본에 → VAF 0.5

그래서 배수성을 모르고 VAF 를 읽으면 사건의 순서를 거꾸로 읽습니다. VAF 0.5 인 변이가 "절반의 세포에만 있다" 가 아니라 "배가 전에 생겨 두 사본 모두에 있다" 일 수 있습니다.

배수성을 무시하면 결론이 정반대가 됩니다. 늦게 생긴 변이와 가장 일찍 생긴 변이를 뒤바꾸는 것입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 배수성이 VAF 의 뜻을 바꾼다
def vaf(alt_copies, total_copies, purity=1.0):
    return purity * alt_copies / (purity * total_copies + (1 - purity) * 2)

print("이배체 종양 (총 사본 2)")
for a in (1, 2):
    print(f"   변이 사본 {a} → VAF {vaf(a,2):.3f}")
print()
print("사배체 종양 (총 사본 4) — 유전체가 통째로 두 배가 된 뒤")
for a, when in [(1, "배가 <이후>에 생긴 변이"), (2, "배가 <이전>에 생긴 변이 (두 사본이 함께 복사됨)"),
                (4, "배가 이전 + 정상 사본 모두 소실")]:
    print(f"   변이 사본 {a} → VAF {vaf(a,4):.3f}   {when}")
print()
print("사배체 종양에서 VAF 0.5 를 보고 'subclone 절반' 이라고 읽으면 틀립니다.")
print("배가 이전에 생긴 <가장 이른> 변이 — 오히려 드라이버 후보입니다.")

🤔 확인 문제

종양 순도 40% 인 시료에서 종양세포의 10%만 가진 subclone 변이의 VAF 는 대략?

🤔 확인 문제

사배체(WGD) 종양에서 VAF 0.5 인 변이를 어떻게 읽어야 합니까?

🤔 확인 문제

종양 순도를 재는 방법 가운데 개에서 가장 다루기 쉬운 것은?