Lesson 18 of 20

약물 표적 — 좋은 표적과 나쁜 표적

Zhu, Dann et al. (2026) Discussion — translational implications

신약 개발에는 약 20억 달러와 10~15년이 걸립니다. 실패하는 가장 큰 이유는 표적을 잘못 골랐기 때문입니다. 이 스크린은 표적을 고르는 데 강력한 도구가 됩니다.

유전자를 끄면 그 유전자를 약으로 억제하는 것과 비슷합니다. 하류에서 바뀌는 유전자 수 = 예상 부작용의 범위입니다.

High school좋은 표적과 나쁜 표적

11강에서 파장이 큰 것이 좋은 표적은 아니라고 했습니다. 그럼 무엇이 좋은 표적일까요?

좋은 신호	나쁜 신호
병이 활동할 때만 중요	모든 조건에서 필수
파장이 특정 경로에 집중	파장이 온 세포에 퍼짐
Rest에서 무해	Rest에서도 세포가 흔들림
질환 GWAS와 연결	연결 없음
세포가 죽지 않음	세포 수가 급감

✅ 좋은 표적 — STAT6

DE 유전자: 233개 (집중적)
질병: 천식, 아토피 피부염
Th2 프로그램에만 영향 → 부작용 적을 것으로 예측

⚠️ 위험한 표적 — STAT3

DE 유전자: 1,370개 (광범위)
질병: 크론병, RA 등 다수
너무 많은 유전자에 영향 → 부작용 많을 것으로 예측

High school세포 수 감소를 어떻게 읽나

어떤 유전자를 끄면 세포가 확 줄어듭니다. 항암제라면 좋은 소식일 수 있지만, 자가면역 치료라면 나쁜 소식이에요.

목적	세포 감소는
암 치료 (T세포가 표적이 아님)	부작용 — 면역이 약해짐
자가면역 치료	과한 억제 — 감염 위험
T세포 백혈병 치료	원하는 효과
CAR-T 제조	피해야 함 — 세포를 키워야 하니까

같은 관찰이 목적에 따라 좋은 소식도 나쁜 소식도 됩니다.

유전자	DE 유전자 수 (8hr)	질병 연결	표적 평가
STAT6	233	천식, 아토피	✅ 좋은 후보 — 집중적
CTLA4	1	암 면역관문	✅ 이미 약(이필리무맙)
JAK1	4	다양한 자가면역	✅ 이미 약(토파시티닙)
STAT3	1,370	크론병, RA 등	⚠️ 부작용 우려
TADA2B	5,920	—	❌ 너무 광범위

High school유전자를 끄는 것과 약으로 막는 것

중요한 차이가 있습니다. 이 스크린은 유전자를 껐지 단백질을 막은 것이 아니에요.

	CRISPRi	약
대상	유전자 전사	단백질 기능
결과	단백질이 사라짐	단백질은 있고 기능만 막힘
시간	며칠에 걸쳐 서서히	몇 시간 안에
정도	70~90%	용량에 따라
비효소 기능	같이 사라짐	남아 있음

마지막 줄이 중요합니다. 어떤 단백질은 효소 활성 말고 자리를 차지하는 것 자체가 기능이에요. 약은 그걸 못 막습니다.

DE 유전자가 적을수록 정밀한 표적 — 부작용이 적을 것으로 예측됩니다

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import matplotlib.pyplot as plt

targets = ['CTLA4', 'JAK1', 'SOCS1', 'STAT6', 'IRF4', 'GATA3', 'STAT3', 'CD28', 'TADA2B']
de_counts = [1, 4, 5, 233, 567, 1239, 1370, 1506, 5920]
colors = ['#3fb950' if d < 50 else '#1ABFB0' if d < 500 else '#E8A838' if d < 1500 else '#f85149' for d in de_counts]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 5))
bars = ax.barh(targets, de_counts, color=colors, height=0.6)
ax.axvline(500, color='#8b949e', linestyle='--', alpha=0.5, label='500개 경계')
for bar, v in zip(bars, de_counts):
    ax.text(bar.get_width() + 80, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
            f'{v:,}', va='center', fontsize=9)
ax.set_xlabel('DE 유전자 수 (Stim 8hr)')
ax.set_title('약물 표적 후보 — 적을수록 정밀한 스위치')
ax.legend()
ax.spines[['top','right']].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

High school이 자료를 표적 평가에 쓰는 법

물음	이 자료가 답하는가
이 표적이 T세포에서 중요한가	예
어느 상태에서 중요한가	예 — 세 조건
막으면 T세포가 죽나	부분적 — 세포 수로 추정
어느 경로를 건드리나	예 — 클러스터
병에 듣나	아니오
약으로 막았을 때도 같나	아니오
사람에서 안전한가	아니오

이 자료는 세포 수준의 우선순위를 정해 줍니다 — 그 이상은 다른 실험의 몫입니다.

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