Lesson 9 of 20

【실습】 논문의 Cd47 을 네 조건에서 다시 잰다

논문 Fig. 6E · GSE268555 — 그리고 왜 검증이 안 되는가

논문은 이렇게 주장합니다 — Ddx54 를 내리면 Cd47 이 내려간다. Fig. 6E 의 웨스턴블롯이 근거입니다.

우리에게는 네 조건의 단일세포 자료가 있습니다. 직접 재 봅시다.

High school네 조건에서 다시 잰다

논문의 주장을 공개 단일세포 자료 로 확인해 본다.

확인할 것
Cd47 이 어느 세포에서 발현되나
조건 사이에 차이가 있나
Ddx54 와 함께 움직이나

시작하기 전에 예상을 적어 두자

Cd47 은 거의 모든 세포 에 있다. 그러니 차이가 잘 안 보일 것이다.

예상을 미리 적으면, 결과가 나왔을 때 예상대로인지 아닌지 를 판단할 수 있다.

예측을 먼저 쓰는 것이 확인과 사후 합리화를 가른다

값이 1.366 → 1.317 → 1.231 → 1.230 으로 나옵니다. Ddx54 상태만으로 갈리지 않습니다.

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# 네 조건에서 Cd47 평균 - 논문 주장을 직접 재 본다
import mye

d = mye.cells()
print(f"{'조건':<26}{'Cd47 (전체)':>13}{'Cd47 (단핵구계열)':>18}")
m = mye.mono()
for s in mye.ORDER:
    a = d[d["표본"] == s]["Cd47"].mean()
    b = m[m["표본"] == s]["Cd47"].mean()
    print(f"{mye.COND[s]:<26}{a:>13.3f}{b:>18.3f}")
print()
print("Ddx54 를 내린 두 조건(KD_CTRL · KD_PD1)이 낮기는 합니다.")
print("그런데 항-PD1 단독(WT_PD1)도 비슷하게 낮습니다.")

High school왜 검증이 안 되는가 — 첫째 이유

Cd47 은 거의 모든 세포에 있다.

세포	Cd47
적혈구	있음
면역세포	있음
상피세포	있음
암세포	있음 (더 많다는 주장)

그래서 변동이 작다

어디에나 있고 늘 있는 유전자는 표본 간 변동이 작다.

변동이 작으면 상관을 잴 수 없다. 통계적으로 보이지 않는다.

항상 켜져 있는 것은 없는 것과 통계적으로 구별되지 않는다

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# 구성이 바뀐 것인가, 세포마다 발현이 바뀐 것인가
import mye

d = mye.cells()
print("세포형별 Cd47 평균")
for ct, v in d.groupby("세포형")["Cd47"].mean().sort_values(ascending=False).items():
    print(f"  {ct:<18}{v:>7.3f}")
print()
print("세포형마다 Cd47 이 다릅니다.")
print("그러니 조건마다 세포 구성이 달라지면 전체 평균도 저절로 달라집니다.")

이 표가 이 강의에서 가장 중요한 표 가운데 하나입니다. 전체 평균의 차이는 대부분 구성 차이였습니다.

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# 같은 세포형 안에서만 견주면 - 구성 효과를 뺀다
import mye

d = mye.cells()
print(f"{'세포형':<18}" + "".join(f"{s:>10}" for s in mye.ORDER))
for ct in ["단핵구", "대식세포 (Arg1+)", "대식세포 (C1q+)", "대식세포 (M2형)", "호중구"]:
    t = d[d["세포형"] == ct]
    vals = [t[t["표본"] == s]["Cd47"].mean() for s in mye.ORDER]
    print(f"{ct:<18}" + "".join(f"{v:>10.3f}" for v in vals))
print()
print("같은 세포형 안에서도 조건에 따라 조금씩 다르지만,")
print("Ddx54 상태(1·2 대 3·4)로 깔끔하게 갈리지는 않습니다.")

High school둘째 이유 — 자료에 암세포가 없다

논문의 주장은 암세포의 Cd47 에 관한 것이다. 그런데 이 자료는 CD45 양성 세포만 골랐다.

필요한 세포	이 자료에
암세포	없음
면역세포	있음

이것이 결정적이다

아무리 잘 분석해도 없는 세포의 이야기 는 못 한다. 방법의 문제가 아니라 자료와 질문의 불일치 다.

망원경으로 세균을 보려는 것과 같다.

분석이 안 될 때는 방법을 고치기 전에 자료가 그 질문에 맞는지 본다

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# 받는 쪽 - Sirpa 는 우리 자료로 잴 수 있다
import mye

m = mye.mono()
print(f"{'조건':<26}{'Sirpa':>9}{'Cd24a':>9}{'세포수':>9}")
for s in mye.ORDER:
    t = m[m["표본"] == s]
    print(f"{mye.COND[s]:<26}{t['Sirpa'].mean():>9.3f}{t['Cd24a'].mean():>9.3f}{len(t):>9,}")
print()
print("Sirpa 는 병용에서 가장 높고, Cd24a 는 병용에서 크게 낮습니다.")
print("둘 다 우리 자료 안의 세포에서 잰 값입니다 - 이건 말할 수 있습니다.")

High school그럼 이 실습의 성과는

얻은 것
Cd47 이 면역세포 전반에 고르게 있다는 것
덩어리·단일세포에서 Cd47 신호가 왜 안 보이는지
공개 자료로 논문을 검증할 때의 현실
어떤 자료가 있어야 검증할 수 있는지

마지막 줄이 실질적 결과물이다

이제 정확히 말할 수 있다 — "같은 모델에서 Cd45 음성 암세포를 포함한 단일세포 자료, 그리고 Ddx54 조작이 들어간 조건 비교가 필요하다."

그리고 정직한 결론

"이 자료로는 확인할 수 없었다" 가 정확하다. "논문이 틀렸다" 도 "맞다" 도 아니다.

검증에 실패했으면 무엇이 있어야 검증할 수 있는지를 적는다

🤔 Check yourself

이 강에서 배운 가장 중요한 점은?

🤔 Check yourself

전체 평균의 차이가 '구성 효과' 일 수 있다는 것을 확인하는 방법은?

🤔 Check yourself

Sirpa 는 잴 수 있고 Cd47 은 못 잰다고 한 이유는?

Answer Cd47 값 자체는 자료에 있습니다. 다만 논문이 주장한 대상(암세포)이 자료에 없습니다. Sirpa 는 받는 쪽이고 골수세포에 있으므로 우리가 가진 세포에서 직접 잽니다.