17. 항원이 줄어드는 것이 신호다 · 손박사의 mRNA백신 설계 첫걸음 V

소방이 잘 됐는지 어떻게 압니까. 소방차 대수를 세지 않습니다. 불이 꺼졌는지 봅니다.

면역 시뮬레이션에서 그에 해당하는 것이 항원 제거입니다. 항체가 얼마나 올랐는지보다, 항원이 줄었는지가 더 곧은 신호입니다.

모형입니다. 읽을 것은 높이가 아니라 내려가는 모양입니다.

Python 브라우저에서 실행

# '접종마다 항원이 줄어드는' 모양을 손으로 그려 본다.
# 주의: 이 곡선은 설명용 모형이다. C-ImmSim 출력이 아니고 논문에 이런 수치는 없다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 120, 600)

def antigen(t, doses, clear_rate):
    y = np.zeros_like(t)
    for d in doses:
        bump = np.where(t >= d, np.exp(-(t - d) * clear_rate), 0.0)
        y = y + bump
    return y

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.4, 3.8))

for label, doses, rate in [
        ("single dose", [0], 0.12),
        ("three doses, slow clearance", [0, 28, 56], 0.06),
        ("three doses, fast clearance", [0, 28, 56], 0.25)]:
    ax.plot(t, antigen(t, doses, rate), lw=2, label=label)

for d in [0, 28, 56]:
    ax.axvline(d, color="0.75", ls=":", lw=1)

ax.set_xlabel("time (days, schematic)")
ax.set_ylabel("antigen level (schematic)")
ax.set_title("SCHEMATIC ONLY - not C-ImmSim output")
ax.legend(fontsize=8)
ax.grid(alpha=.25)
plt.tight_layout()
plt.show()

print("세 곡선의 차이를 숫자로 적어 본다 (전부 모형 값):")
for label, doses, rate in [
        ("단회 · 보통",   [0], 0.12),
        ("3회 · 느린 제거", [0, 28, 56], 0.06),
        ("3회 · 빠른 제거", [0, 28, 56], 0.25)]:
    y = antigen(t, doses, rate)
    half = t[np.argmax(y < y.max() * 0.5)] if (y < y.max() * 0.5).any() else float("nan")
    print("  %-14s 최고값 %.2f · 절반으로 떨어지는 시점 %.1f 일" % (label, y.max(), half))
print()
print("읽는 법:")
print("  곡선이 '내려가는' 것이 신호다. 얼마나 높이 올랐는지가 아니다.")
print("  논문이 쓴 모델은 맨 위 '단회' 다.")

접종 횟수와 제거 속도를 밀어 보세요. 항원 곡선이 내려가는 모양이 바뀝니다.

불러오는 중…

왜 항원 제거가 곧은 신호인가

항체 수치는 중간 지표입니다. 항체가 많아도 엉뚱한 곳에 붙으면 소용없습니다. 그런데 항원이 줄었다면, 어쨌든 일이 됐다는 뜻입니다.

📈

항체 수치

중간 지표 — 많다고 곧 좋은 것은 아닙니다

📉

항원 수치

결과 지표 — 줄었다면 뭔가 작동했다는 뜻

⚠️

다만

여기서 줄어든 항원은 시뮬레이터 안의 항원입니다

중간 지표와 결과 지표

어떤 일이 잘 됐는지 잴 때, 지표는 두 갈래로 나뉩니다.

	중간 지표	결과 지표
면역	항체 수치 · 세포 수	항원이 줄었는가
소방	출동한 소방차 대수	불이 꺼졌는가
공부	푼 문제 수	시험 점수

중간 지표가 나쁜데 결과가 좋을 수도, 그 반대일 수도 있습니다. 그래서 둘을 함께 봅니다. Fig. 11C 가 항원과 항체를 같은 그림에 그린 까닭입니다.

정리 — 그리고 다음 강 예고

17강까지 출력 넷을 다 읽었습니다. 정리하면 이렇습니다.

강	그림	논문이 보고한 것
14	Fig. 11C	IgM → IgG1·IgG2 계열전환
15	Fig. 11A·B	B세포 증식 · 기억 형성 · 도움/세포독성 T세포 활성화
16	Fig. 11D	IFN-γ·IL-2 상승, IL-4·IL-6·TNF-α 동반
17	Fig. 11C	빠른 항원 제거

넷 다 모양에 대한 보고이고, 넷 다 수치가 없습니다. 그리고 넷 다 시뮬레이터 안에서 일어난 일입니다.

다음 강에서 이 사실을 정면으로 다룹니다. 이 권에서 가장 중요한 강입니다.

🤔 확인 문제

논문이 "효과적인 면역반응의 표시" 로 든 것은?

🤔 확인 문제

이 신호를 해석할 때 반드시 붙여야 할 단서는?