17. 전장이냐 다중 에피토프냐 — 두 갈래의 값 · Dr. Son's mRNA Vaccine Design, First Steps I

표적을 정했습니다. 그런데 질문이 하나 더 남습니다 — 그 단백질을 통째로 쓸 것인가, 쓸모 있는 조각만 골라 이어 붙일 것인가.

전장(full-length) CDS

스파이크 1273 아미노산 전부를 넣는다. 실제 예: BNT162b2 · mRNA-1273

다중 에피토프 구조체(MEVC)

고른 에피토프만 링커로 이어 붙인다. 이 논문이 지은 것 — 309 아미노산

이 선택은 Step 3 에서 조립되지만, 방향은 Step 1 에서 정해집니다. 무엇을 표적으로 삼았고 무엇을 지키려 하는지가 갈래를 정하기 때문입니다.

논문이 적어 둔 맞바꿈

	전장 CDS	다중 에피토프 구조체
예	BNT162b2 · mRNA-1273	이 논문이 지은 것
장점	넓은 면역 유도 · B세포와 T세포 둘 다	특이성이 높고 부작용 위험이 낮다
약점	원치 않는 면역반응 위험	좁다
변이 대응	느리다	빠르다

마지막 줄이 이 논문의 동기입니다. 변이가 나왔을 때 조각을 갈아 끼우는 쪽이 통째로 다시 설계하는 쪽보다 빠릅니다.

지키고 싶은 것을 밀어 보세요. 넓이 · 변이 대응 속도 · 부작용 회피 가운데 무엇을 중히 두느냐가 갈래를 정합니다.

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같은 자로 재고, 길이로 나눠 다시 봅니다. 그러면 무엇이 진짜 달라졌는지 보입니다.

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# 두 갈래를 같은 자로 재 본다. 값은 전부 논문에서 온 예측값이다.
import pandas as pd

rows = [
    ("전장 CDS", 1273, 3819, 0.47, 0.81, 50.35, -1231.20),
    ("MEVC",      309,  927, 1.70, 0.83, 53.61,  -299.50),
]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["무엇", "aa", "nt", "항원성", "CAI", "GC%", "MFE"])
df["nt/aa"] = (df["nt"] / df["aa"]).round(2)
df["MFE/nt"] = (df["MFE"] / df["nt"]).round(4)
print(df.to_string(index=False))
print()

short, long_ = df.iloc[1], df.iloc[0]
print("길이 비율      %.1f%%  (MEVC 가 전장의 4 분의 1 토막이다)"
      % (short["nt"] / long_["nt"] * 100))
print("항원성 비율    %.2f 배" % (short["항원성"] / long_["항원성"]))
print("염기당 MFE     %.4f vs %.4f  -> 길이로 나누면 거의 같다"
      % (long_["MFE/nt"], short["MFE/nt"]))
print()
print("MFE 원값은 4 배 차이지만 염기당으로 보면 차이가 거의 사라진다.")
print("9 강에서 말한 그대로다 - MFE 는 길이에 따라 커진다.")
print()
print("항원성만 4 배 가까이 올랐다. 이것이 MEVC 를 만드는 이유다.")
print("다만 이 0.47 과 1.70 은 VaxiJen 이라는 프로그램의 점수다. 측정값이 아니다.")

MEVC 쪽을 고르면 Step 1 이 해야 할 일이 하나 늘어난다

전장을 쓰면 Step 1 의 산출물이 그대로 Step 4 로 갑니다. 조각을 쓰면 그 사이에 고르고 이어 붙이는 일이 끼어듭니다 — III 권의 일입니다.

갈래	Step 1 이 넘기는 것	그다음
전장	1273 aa 서열 한 줄	바로 Step 4 코돈 최적화
MEVC	같은 서열 + 구조 주소 6VXX	Step 2 주석 → Step 3 거르기·조립 → Step 4

MEVC 쪽은 구조가 필요합니다(11강). 입체 에피토프를 고르려면 구조가 있어야 하기 때문입니다. 그래서 Step 1 에서 갈래를 알고 있어야 무엇을 챙길지 정해집니다.

🤔 Check yourself

MEVC 쪽이 전장보다 나은 점으로 논문이 든 것은?

🤔 Check yourself

MFE 값 −1231.20 과 −299.50 을 염기 수로 나누면 거의 같아지는 것이 뜻하는 바는?

🤔 Check yourself

MEVC 갈래를 고르면 Step 1 에서 더 챙겨야 하는 것은?