Lesson 6 of 20

뺄셈 — 종양에는 있고 혈액에는 없는 것

제6장 「뺄셈이다. 그리고 이 뺄셈이 이 장의 전부다」 · 코드랩 4단계

드디어 뺄셈입니다. 코드랩 4단계가 하는 일을 말로 옮기면 이렇습니다.

종양 BAM 으로 VCF 를 만든다
정상 BAM 으로 VCF 를 만든다
종양에는 있고 정상에는 없는 자리만 남긴다

말은 세 줄인데, 3번에 조건 넷이 숨어 있습니다.

체세포로 부르려면 네 가지가 모두 참이어야 한다

조건	왜	어기면
종양의 변이 리드가 충분히 많다	오류와 구별	거짓 양성
종양의 깊이가 충분하다	비율을 믿을 수 있게	VAF 가 흔들린다
정상의 변이 리드가 거의 없다	생식세포 배제	생식세포를 체세포로 부른다
정상의 깊이가 충분하다	'없다'를 말할 자격	못 본 것을 없다고 한다 — 5강

네 번째가 가장 자주 빠집니다. 그리고 가장 조용히 틀립니다.

이 스무 줄이 소설의 4,847개를 만든 논리 전부입니다. 실제 Mutect2 는 더 정교하지만 뼈대는 같습니다.

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# 뺄셈을 손으로 — 코드랩 4단계가 하는 일
tumor = {   # 자리: (참조리드, 변이리드)
    47258004: (10, 51),   47258120: (26, 29),  47258301: (58,  2),
    47258455: ( 3,  1),   47258610: (40, 18),  47258880: (55,  1),
}
normal = {
    47258004: (31,  0),   47258120: (14, 14),  47258301: (30,  0),
    47258455: (29,  0),   47258610: ( 4,  0),  47258880: (33,  0),
}

MIN_T_ALT, MIN_T_DP = 5, 20
MAX_N_VAF, MIN_N_DP = 0.03, 10

print(f"{'자리':>10}{'종양 AD':>12}{'T VAF':>8}{'정상 AD':>12}{'N VAF':>8}   판정")
somatic = []
for pos in sorted(tumor):
    tr, ta = tumor[pos]; nr, na = normal[pos]
    tdp, ndp = tr + ta, nr + na
    tvaf = ta / tdp if tdp else 0
    nvaf = na / ndp if ndp else 0
    if   ta < MIN_T_ALT:      why = "종양 증거 부족"
    elif tdp < MIN_T_DP:      why = "종양 깊이 부족"
    elif ndp < MIN_N_DP:      why = "정상 깊이 부족 — 판정 불가"
    elif nvaf > MAX_N_VAF:    why = "생식세포"
    else:                     why = "체세포 ★"; somatic.append(pos)
    print(f"{pos:>10}{f'{tr},{ta}':>12}{tvaf:>8.3f}{f'{nr},{na}':>12}{nvaf:>8.3f}   {why}")

print()
print("체세포로 부른 자리:", somatic)
print()
print("47258610 을 보세요. 종양 VAF 0.31 로 그럴듯한데 정상 깊이가 4× 뿐입니다.")
print("'정상에 없다' 고 말할 자격이 없는 자리입니다.")

뺄셈이 놓치는 두 가지

정상 오염 (tumour-in-normal)

정상 시료에 종양세포가 조금 섞여 있으면, 진짜 드라이버가 정상에서도 몇 리드 보입니다. 문턱을 넘으면 지워집니다 — 거짓 음성.
I 권 8강: 비만세포종 IV 기는 말초혈액 침범이 정의에 들어 있습니다

클론성 조혈 (CH)

나이 든 개체의 혈액에는 혈액 자체의 체세포 변이가 있습니다. 종양에는 없고 정상에만 있으므로 뺄셈에는 안 걸리지만, 반대 방향으로 부르면 가짜 종양 변이가 됩니다

로지는 열 살이었습니다. 사람으로 치면 예순이 넘습니다.

거짓 음성이라 아무도 눈치채지 못합니다. 결과 표에 줄이 하나 없을 뿐입니다.

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# 정상 오염이 드라이버를 지우는 경계
tumor_alt, tumor_dp = 51, 61
normal_dp = 31

print(f"{'정상 오염':>10}{'정상 변이 리드':>16}{'정상 VAF':>12}   판정 (문턱 0.03)")
for contam in (0.00, 0.02, 0.05, 0.10, 0.20):
    # 종양 VAF 0.84 짜리 변이가 오염된 정상에서 보이는 비율
    n_vaf = 0.847 * contam
    n_alt = n_vaf * normal_dp
    verdict = "체세포 ★" if n_vaf <= 0.03 else "생식세포로 오판 — 드라이버가 지워진다"
    print(f"{contam:>9.0%}{n_alt:>16.1f}{n_vaf:>12.3f}   {verdict}")
print()
print("정상에 종양세포가 4% 만 섞여도 이 드라이버는 사라집니다.")
print("Mutect2 가 --f1r2 / contamination 추정을 따로 두는 이유입니다 — 7강.")

🤔 Check yourself

체세포 변이로 부르기 위한 조건 가운데 가장 자주 빠뜨리는 것은?

🤔 Check yourself

정상 시료에 종양세포가 5% 섞여 있으면 VAF 0.847 짜리 드라이버는 어떻게 됩니까?

🤔 Check yourself

종양 쪽과 정상 쪽의 문턱을 비대칭으로 거는 이유는?