Lesson 18 of 20

【실습】 순환 단핵구가 정말 억제성인가 — 네 축으로 검증한다

논문 Fig. 7F · 순환논증을 피하는 법

17강에서 우리는 Vcan 과 Ly6a 로 '순환 단핵구' 라는 이름표를 붙였습니다. 그리고 논문은 이 무리가 면역억제 환경을 만든다고 주장합니다.

이 주장을 확인하려면 조심할 것이 있습니다.

피해야 할 순환논증
"Vcan 이 높은 세포를 순환 단핵구라 부른다" → "순환 단핵구는 Vcan 이 높다" → 아무것도 증명하지 않았습니다.

옳은 검증
"Vcan 으로 이름을 붙인다" → "이름에 쓰지 않은 다른 유전자로 억제 기능을 잰다" → "그 무리가 정말 높은가?"

논문 Fig. 7F 는 네 축을 씁니다. 어느 축에도 Vcan 과 Ly6a 가 들어 있지 않습니다. 그래서 독립적인 검증이 됩니다.

High school순환논증을 피하는 법

17강에서 Vcan 과 Ly6a 로 '순환 단핵구' 라는 이름표를 붙였다. 이제 그 세포가 정말 억제성인지 확인한다.

순환논증이란

잘못된 절차
1. 억제 표지(Arg1 등)가 높은 세포를 고름
2. 그 세포를 "억제성 단핵구" 라 부름
3. 그 세포가 Arg1 이 높다고 보고

3번은 1번의 반복 이다. 아무것도 확인한 것이 없다.

정의에 쓴 것으로 검증하면 언제나 참이 나온다 — 그것은 검증이 아니다

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# 네 축의 유전자 - 이름에 쓴 것이 섞여 있지 않은지 먼저 확인
import mye

이름표지 = set(mye.fig7_markers()["순환 단핵구"])
print("순환 단핵구 이름에 쓴 유전자:", 이름표지)
print()
for ax, gl in mye.SUPPRESS.items():
    겹 = 이름표지 & set(gl)
    print(f"  {ax:<14}{' · '.join(gl)}")
    print(f"  {'':14}겹치는 유전자: {겹 if 겹 else '없음'}")
print()
print("겹치는 것이 없습니다 - 독립적인 검증이 성립합니다.")

네 축 가운데 몇 개에서 순환 단핵구가 1위인지 세어 보세요.

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# 여섯 아형의 네 축 점수
import mye

t = mye.axis_by_subtype(mye.SUPPRESS)
print(t.to_string())
print()
for ax in t.columns:
    최고 = t[ax].idxmax()
    print(f"  {ax:<14} 1위: {최고}  ({t.loc[최고, ax]:.3f})")

High school독립적인 축 네 개

정의에 안 쓴 다른 축 으로 검사해야 한다.

축	재는 것	정의에 썼나
계통	Vcan · Ly6a	썼음 — 검증에 못 씀
억제 기능	Arg1 · Il10 · Nos2	안 씀
항원제시	H2-Ab1 · Cd74	안 씀
염증	Il1b · Tnf	안 씀

네 축을 함께 보면

'순환 단핵구' 로 배정된 세포가 억제 축이 높고 항원제시 축이 낮으면 이름값을 하는 것이다.

네 축이 다 비슷하면 구별되지 않는 것이다.

이름표를 검증하려면 이름을 붙일 때 쓰지 않은 것을 봐야 한다

High school'억제성' 을 전사체로 잴 수 있나

더 근본적인 문제가 있다. 억제 기능은 기능이지 발현이 아니다.

발현으로 아는 것	기능으로 확인할 것
Arg1 mRNA 가 높다	아르지닌을 실제로 고갈시키나
Il10 mRNA 가 높다	IL-10 단백질을 분비하나
Nos2 mRNA 가 높다	NO 를 만드나

궁극적 검증은 공배양

그 세포를 분리해서 T세포와 함께 배양하고, T세포 증식이 억제되는지 를 본다.

이것이 MDSC 의 표준 정의 실험이다(15강). 전사체로는 여기까지 갈 수 없다.

전사체는 그 세포가 무엇을 할 수 있는지를 말하지 무엇을 했는지는 말하지 않는다

두 유전자로 만든 축인데 하나가 거의 0 이면, 그 축은 나머지 하나의 다른 이름일 뿐입니다.

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# 어긋난 축을 자세히 - Tgfb1 과 Il10 을 따로 본다
import mye

d = mye.mono()
S, lab = mye.fig7_label(d)
print(f"{'아형':<16}{'Tgfb1':>9}{'Il10':>9}{'세포수':>9}")
for k in mye.fig7_markers():
    m = (lab == k).values
    print(f"{k:<16}{d.loc[m,'Tgfb1'].mean():>9.3f}{d.loc[m,'Il10'].mean():>9.3f}{m.sum():>9,}")
print()
print("Il10 은 어느 아형에서도 거의 안 잡힙니다.")
print("그래서 이 축은 사실상 Tgfb1 하나로 정해집니다 - 축이 부실합니다.")

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# 그리고 반대 방향 - 순환 단핵구가 실제로 줄었을 때 억제 환경도 줄었나
import mye

d = mye.mono()
억제 = mye.score(["Entpd1", "Nt5e", "Adora2b", "Vsir", "Havcr2", "Lgals9"], d)
p = mye.fig7_pct()

print(f"{'조건':<26}{'순환 단핵구%':>13}{'억제 축 (전체)':>15}")
for s in mye.ORDER:
    m = (d["표본"] == s).values
    print(f"{mye.COND[s]:<26}{p.loc['순환 단핵구', s]:>13.2f}{억제[m].mean():>15.3f}")
print()
print("순환 단핵구가 절반이 된 KD_CTRL 에서 억제 축도 함께 내려갑니다.")

High school이 실습이 남기는 것

확인할 수 있는 것	없는 것
이름표가 독립 축과 일관되나	실제 억제 기능
배정이 안정적인가	인과
조건 간 비율 변화의 방향	유의성 (n=1)

이런 검증이 왜 필요한가

논문에서 새 세포 아형이 발표될 때 이름이 곧 기능을 뜻하는 것처럼 읽히기 쉽다.

"억제성 순환 단핵구가 늘었다" 는 문장은 세 가지 주장 을 담고 있다 — 억제성이다, 순환에서 왔다, 단핵구다.

각각을 따로 확인해야 한다.

복합적인 이름은 여러 주장의 묶음이다 — 하나씩 확인한다

🤔 Check yourself

이름을 붙인 유전자로 그 이름을 검증하면 왜 안 되나?

Answer Vcan 이 높은 세포를 골라 놓고 '이 세포들은 Vcan 이 높다' 고 말하는 것은 동어반복입니다. 독립된 잣대가 있어야 검증입니다.

🤔 Check yourself

Il10 이 거의 안 잡히는 축을 두고 취할 태도는?

🤔 Check yourself

네 축 중 셋에서만 1위가 나온 것을 어떻게 보고해야 하나?