3강 / 20강

센서가 산소를 재는 방법 — 산소를 써 버린다

PHD 세 아형 EGLN1 · EGLN2 · EGLN3 · Open Targets 표적 기록

2강에서 PHD 를 "센서" 라고 불렀습니다. 그런데 온도계가 온도를 재듯이 재는 것이 아닙니다. PHD 는 산소를 재료로 써서 일합니다.

효소 하나가 일을 한 번 할 때마다 산소 분자 하나가 소모됩니다. 그러니 산소가 적으면 일이 느려지고, 아주 적으면 아예 멈춥니다. 재는 것과 쓰는 것이 같은 행동인 셈입니다.

이것이 왜 좋은 설계인지 생각해 봅시다. 따로 센서를 두면 센서가 고장 날 수 있습니다. 그런데 이 방식은 고장 날 수가 없습니다 — 산소가 없으면 효소가 멈추는 것이 물리적으로 당연하니까요.

이름이 여럿입니다 — 미리 익혀 둡시다

이 효소는 부르는 이름이 여럿입니다. 자료마다 다르게 적혀 있어서 10강에서 논문을 셀 때 실제로 문제가 됩니다.

유전자 이름	단백질로 부를 때	또 다른 이름	주로 어디에
EGLN1	PHD2	HIF-PH2	거의 모든 조직 · 주력
EGLN2	PHD1	HIF-PH1	고환 · 장
EGLN3	PHD3	HIF-PH3	심장 · 근육

숫자가 엇갈립니다 — EGLN1 이 PHD2 입니다. 발견 순서와 유전자 이름 붙인 순서가 달랐던 탓입니다. 이 강의에서는 자료에 적힌 대로 EGLN1 · EGLN2 · EGLN3 을 씁니다.

먼저 자료를 두드려 봅시다. 이 페이지 안에서 파이썬이 바로 돕니다. 설치할 것은 없습니다. ot 는 Open Targets 를 두드리는 꾸러미입니다.

고등학생반응에 필요한 것들

필요한 것	역할	이것이 부족하면
산소 (O₂)	수산기의 원천	PHD가 멈춤 — 저산소 감지
2-옥소글루타르산	보조기질 (TCA 회로 물질)	대사 상태가 PHD에 영향
철 (Fe²⁺)	활성부위 금속	철 결핍이 PHD를 늦춤
비타민 C	철을 환원 상태로 유지	효율 저하

두 번째 줄이 흥미롭습니다. 2-옥소글루타르산은 세포 대사의 중간 산물이에요. 그러니 PHD는 산소만이 아니라 대사 상태도 반영합니다. 암세포처럼 대사가 뒤틀린 세포에서는 이 회로도 뒤틀려요.

세 번째 줄 때문에 약 설계에 요령이 생깁니다. 대부분의 PHD 억제제가 철에 달라붙어 활성부위를 막는 방식이에요.

세 아형의 신원 확인. n_diseases 는 Open Targets 가 이 표적과 이어 둔 질환의 개수입니다.

Python 브라우저에서 실행

import ot

# 이 꾸러미가 어디서 왔는지부터 봅니다
print(ot.source())
print()

# 자세한 기록을 뜬 표적들
print("기록이 있는 표적:", ot.targets())
print()

for g in ["EGLN1", "EGLN2", "EGLN3"]:
    t = ot.target(g)
    print(g, "=", t["name"])
    print("   ensembl :", t["ensembl"])
    print("   uniprot :", t["uniprot"])
    print("   이어진 질환 수 :", t["n_diseases"])
    print()

기능 설명도 자료에 들어 있습니다. 영어 원문 그대로예요 — 자료가 실제로 무엇을 담고 있는지 보는 것이 목적이니 번역하지 않고 그대로 읽습니다.

고등학생아형이 셋 — EGLN1 · EGLN2 · EGLN3

PHD는 하나가 아니라 셋입니다. 그리고 이름이 여럿이라 헷갈려요.

유전자 이름	단백질 별칭	주로 어디에
EGLN1	PHD2, HIF-PH2	온몸 — 가장 중요
EGLN2	PHD1, HIF-PH1	고환, 장 등
EGLN3	PHD3, HIF-PH3	심장, 신경 등

주의 — 유전자 번호와 단백질 번호가 어긋나 있습니다. EGLN1 = PHD2입니다.

이 어긋남 때문에 문헌을 읽을 때 실수하기 쉽습니다. 10강에서 논문을 셀 때, 이름 하나만 검색하면 놓치는 것이 생겨요.

UniProt 의 기능 설명입니다. 'oxygen sensor' 라는 말이 실제로 들어 있는지 보세요.

Python 브라우저에서 실행

import ot
import textwrap

t = ot.target("EGLN1")
print("EGLN1 —", t["name"])
print("-" * 60)
print(textwrap.fill(t["function"], 78))

세 아형이 하는 일은 같습니다. 그런데 몸에서 맡은 몫이 다릅니다.

EGLN1 이 압도적인 주력입니다. 사람 세포에서 HIF 를 버리는 일의 대부분을 이것이 합니다. EGLN2 와 EGLN3 은 조직에 따라 거들어요.

이 불균형이 이 강의의 두 번째 고비입니다. 13~15강에서 "약이 셋 중 어느 것을 막는가" 를 물을 텐데, 자료가 그 물음에 답을 못 합니다.

고등학생셋이 하는 일이 다르다

셋 다 HIF를 끄지만, 강조점이 조금씩 다릅니다.

아형	알려진 특징	이 강의에서
EGLN1 (PHD2)	HIF 조절의 주력 · 없으면 치명적	11강 — 적혈구증가증
EGLN2 (PHD1)	장에서 역할 · 없앤 쥐가 대장염에 강함	12강 — 장질환 근거
EGLN3 (PHD3)	신경·심장 · 세포사멸 관여	—

두 번째 줄이 1강의 장질환 이야기의 뿌리입니다. 그런데 여기서 문제가 생겨요 — 현재의 PHD 억제제들은 셋을 구분하지 못합니다. 활성부위가 너무 닮았거든요.

장을 노리려면 PHD1만 막고 싶은데, 약은 셋을 다 막습니다 — 이것이 이 계열의 숙제입니다.

그리고 5~8강에서 볼 텐데, 자료베이스도 셋을 잘 구분하지 못합니다. 그것이 순위를 왜곡시켜요.

🤔 확인 문제

PHD 가 '산소 센서' 로 잘 작동하는 근본 이유는?

🤔 확인 문제

EGLN1 을 단백질로 부를 때의 이름은?