20. 말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것 · Prof. Jeong's mRNA Vaccine Design, First Steps II

스무 강을 지나왔습니다. 에피토프 스무 개에서 419잔기 단백질 하나가 나왔고, 그 단백질의 모양을 예측했고, 그 예측이 쓸 만한지 셋으로 쟀습니다.

이제 선을 그을 차례입니다.

이 권에서 확인된 것은 무엇인가

말할 수 있는 것

무엇	근거
구조물은 419잔기 · 44.37 kDa · pI 9.56 이다	논문 + 우리가 세 번 검산
우리가 복원한 서열이 맞다	세 값이 모두 일치 (6·13강)
본문에 없는 42잔기가 있다	우리가 센 것 — 본문 검색 0건 (7강)
HTL 에피토프 하나가 Table 2 보다 한 잔기 짧다	419·44.37 이 14잔기판에서만 나온다 (8강)
C말단 꼬리에 염기성 잔기가 없다	서열에서 바로 (9강)
링커 모티프가 에피토프 넷 안에 있다	우리가 센 것 (10강)
반감기 30h 는 N말단 한 글자의 표 조회다	ProtParam 의 방식 (12강)
라마찬드란 90.1% 는 PROCHECK 기준을 0.1 차이로 넘는다	두 기준 비교 (17강)
ElliPro 최고 점수 구간의 87%가 보조제·링커다	우리가 얹은 것 (19강)

말할 수 없는 것

무엇	왜 말할 수 없나
이 구조물이 실제로 이 모양으로 접힌다	실험 구조가 없다. 품질 지표는 정확도를 못 잰다 (18강)
프로테아좀이 설계대로 자른다	절단 예측도 실험도 없다 (3강)
한 잔기 짧은 에피토프가 결합을 잃는다	다시 돌린 기록이 없다. core 가 남을 수도 있다 (8강)
왜 42잔기가 본문에 빠졌는지	논문에 설명이 없다 (7강)
C말단 꼬리가 왜 그 서열인지	논문에 설명이 없다 (9강)
보조제를 향한 항체가 실제로 생기는지	ElliPro 는 예측이고, 실험이 없다 (19강)
이 백신이 면역을 일으키는지	이 권의 어떤 강도 그것을 재지 않았다

오른쪽 칸이 왼쪽 칸보다 짧아 보이지만, 무게는 오른쪽이 무겁습니다.

스무 강에서 나온 주장들을 '확인됨 · 예측일 뿐 · 모름' 세 칸에 넣어 보세요.

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이 권에 나온 열네 개의 수치 가운데 실험으로 잰 것은 하나도 없습니다.

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# 이 권에서 나온 수치를 근거의 종류로 나눈다.
rows = [
    ("419 잔기",            "계산",   "서열을 세면 나온다"),
    ("44.37 kDa",           "계산",   "원자량을 더하면 나온다"),
    ("pI 9.56",             "계산",   "전하 방정식을 풀면 나온다"),
    ("지방족 지수 70.31",   "계산",   "공개된 식"),
    ("불안정 지수 25.81",   "표 조회", "이합체 가중치 표 (대장균 표본)"),
    ("반감기 30시간",       "표 조회", "N말단 잔기 한 개"),
    ("용해도 0.515",        "모형",   "Protein-Sol - 평균 0.45"),
    ("나선 31% 가닥 25.5%", "모형",   "PSIPRED - 정확도 약 80~84%"),
    ("3차 구조",            "모형",   "RoseTTAFold - MSA 가 얕다"),
    ("MolProbity 2.006",    "지표",   "다듬은 뒤의 물리적 깔끔함"),
    ("라마찬드란 90.1%",    "지표",   "어느 기준이냐에 달렸다"),
    ("ProSA Z -7.54",       "지표",   "실험 구조 분포의 가장자리"),
    ("ERRAT 93.052",        "지표",   "원자 이웃 분포"),
    ("입체 B에피토프 4개",  "모형",   "ElliPro - 구조물의 51%를 덮는다"),
]

kinds = {}
for name, kind, why in rows:
    kinds.setdefault(kind, []).append((name, why))

for kind in ["계산", "표 조회", "모형", "지표"]:
    items = kinds[kind]
    print("[%s]  %d 개" % (kind, len(items)))
    for name, why in items:
        print("    %-22s %s" % (name, why))
    print()

print("실험으로 잰 값:  0 개")
print()
print("이것이 이 논문의 성격이다. 나쁘다는 뜻이 아니라,")
print("어떤 종류의 주장을 할 수 있는지를 정한다는 뜻이다.")

저자들이 스스로 적은 한계

Limitations 절에서 저자들이 밝힌 것들입니다. 우리가 찾아낸 것이 아니라 논문에 적혀 있는 것입니다.

🧪

실험이 없다

"실험 검증의 부재가 이 연구의 핵심 한계"

🔧

도구가 치우친다

적은 수의 도구에 기대면 체계적 편향이 생길 수 있다

🔀

도구끼리 다르다

같은 자료에 대해 도구마다 다른 답을 낼 수 있다

읽을 때 이 세 문장을 먼저 읽고 나머지를 읽으면 톤이 달라집니다.

다음 권에서

III 권은 검증이라 불리는 것들을 봅니다. 이 권에서 만든 구조물을 TLR 수용체에 도킹하고, 면역 시뮬레이션을 돌리고, 인구 적용범위를 재고, mRNA 로 바꿉니다.

그리고 같은 질문을 계속 던집니다 — 이것은 무엇을 재고 있는가.

이 권에서 되풀이된 한 문장

이 도구는 무엇을 재고 있는가

스무 강에서 같은 질문을 계속 던졌습니다. 그리고 거의 매번 답이 기대보다 좁았습니다.

숫자	재는 것처럼 보이는 것	실제로 재는 것
반감기 30h	세포 안에서 버티는 시간	N말단 잔기의 갈래
용해도 0.515	응집하지 않음	평균 0.45 보다 0.065 위
라마찬드란 90.1%	구조가 맞음	뼈대 각도가 있을 법함
MolProbity 2.006	모형이 좋음	원자 배치가 깔끔함
ProSA −7.54	단백질로서 정상	에너지가 실험 구조 범위 가장자리
입체 에피토프 4개	항체가 붙을 자리	타원체 밖으로 튀어나온 구간

가운데 칸으로 읽으면 이 백신은 잘 설계된 것처럼 보입니다. 오른쪽 칸으로 읽으면 아직 아무것도 확인되지 않았습니다. 둘 다 같은 논문을 읽은 결과입니다.

🤔 Check yourself

이 권에서 실험으로 측정된 값은 몇 개인가요?

🤔 Check yourself

구조 품질 지표가 모두 좋았다는 사실로 말할 수 있는 것은?

🤔 Check yourself

이 권이 찾아낸 어긋남들을 어떻게 다뤄야 하나요?