8. 0.47 에서 1.70 으로 — 모으면 점수가 오른다 · Dr. Son's mRNA Vaccine Design, First Steps III

스파이크 전체를 VaxiJen 에 넣으면 0.47 이 나옵니다. 문턱 0.4 를 겨우 넘습니다.

그 스파이크에서 뽑은 에피토프로 만든 구조체를 넣으면 1.70 이 나옵니다. 문턱의 네 배가 넘습니다.

전체 CDS 0.47 → MEVC 1.70

같은 단백질에서 나온 조각인데 점수가 3.6배가 됐습니다. 왜일까요.

전체에서 에피토프 비율을 밀어 보세요. 왜 농축이 점수를 올리는지 보입니다.

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희석 모형으로 거꾸로 풀면 0.28 이 나오고 길이 비는 0.24 입니다 — 크기의 감이 맞습니다.

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# 왜 모으면 점수가 오르나 — 평균의 희석을 산수로 본다
L_full = 1273          # 스파이크 아미노산 수 (논문)
L_mevc = 309           # MEVC 아미노산 수 (논문)

print("길이만 견주어도")
print("  전체 CDS %4d 아미노산" % L_full)
print("  MEVC     %4d 아미노산  (전체의 %.1f %%)" % (L_mevc, L_mevc / L_full * 100))
print()

# 아주 단순한 모형 — 점수를 '에피토프 자리의 평균 기여' 로 본다 (교육용 어림)
score_full, score_mevc = 0.47, 1.70
print("VaxiJen 항원성 (논문 값)")
print("  전체 CDS : %.2f" % score_full)
print("  MEVC     : %.2f   -> %.2f 배" % (score_mevc, score_mevc / score_full))
print()

print("단순 희석 모형으로 거꾸로 풀어 보면")
print("  전체 안에서 '항원성 있는 자리' 의 비율을 f 라 하고")
print("  그 자리의 고유 점수를 s, 나머지를 0 으로 두면")
print("    전체 점수 = f x s     MEVC 점수 = s")
f_est = score_full / score_mevc
print("  f = 0.47 / 1.70 = %.3f" % f_est)
print("  즉 전체의 약 %.0f%% 만이 점수를 만들고 있었다는 뜻이 됩니다." % (f_est * 100))
print("  길이로는 %.0f%% 이니 크기의 감이 비슷합니다." % (L_mevc / L_full * 100))
print()
print("주의 — 이 희석 모형은 교육용 어림입니다.")
print("VaxiJen 은 이렇게 계산하지 않습니다. 인용하지 마십시오.")
print("논문이 준 값은 0.47 과 1.70, 그리고 1273 과 309 뿐입니다.")

전체 CDS 0.47 이 주는 또 하나의 정보

0.47 은 문턱 0.4 를 겨우 넘었습니다. 이것은 스파이크 전체를 그대로 쓰는 전략 — BNT162b2 나 mRNA-1273 같은 — 에 대해 무엇을 말할까요.

이렇게 읽으면 틀린다

“전장 백신은 항원성이 낮으니 MEVC 가 더 좋은 백신이다”

이렇게 읽어야 한다

“VaxiJen 점수는 에피토프 밀도에 민감하다. 전장 서열은 밀도가 낮아 점수가 낮게 나온다”

전장 백신 둘은 실제로 사람에게서 작동합니다. 그 백신들의 VaxiJen 점수가 0.47 이라는 사실은 그것을 조금도 흔들지 못합니다. 이 점수가 재는 것이 그것이 아니기 때문입니다.

두 전략이 갈리는 자리

0.47 과 1.70 은 사실 두 가지 백신 전략의 숫자입니다.

	전장(full-length) CDS	MEVC
예	BNT162b2 · mRNA-1273	이 논문이 지은 것
장점	넓은 면역 유도 — B세포와 T세포 둘 다	특이성이 높고 부작용 위험이 낮다
약점	원치 않는 면역반응의 위험	좁다
변이 대응	느리다	빠르다
항원성 점수	0.47	1.70

마지막 줄만 보면 MEVC 의 압승처럼 보입니다. 그런데 위의 네 줄은 점수로 안 나옵니다. “좁다” 는 약점은 어떤 계산기도 벌점으로 매기지 않습니다.

숫자가 나오는 축만 보면 숫자가 나오지 않는 축을 잊습니다. 이것이 자를 하나만 쓸 때 생기는 가장 흔한 사고입니다.

🤔 Check yourself

전체 CDS 0.47 과 MEVC 1.70 의 차이를 만드는 가장 큰 까닭은?

🤔 Check yourself

“전장 백신은 VaxiJen 0.47 이니 MEVC 보다 못한 백신이다” 라는 말이 틀린 까닭은?

🤔 Check yourself

0.47 → 1.70 에 대해 말할 수 있는 문장은?