Lesson 6 of 20

스크린 설계 — 11,526개 유전자를 한 번에

Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 1a,b — library design

11,526개 유전자를 하나씩 끄려면 11,526가지 다른 가이드 RNA가 필요합니다. 이것들을 하나의 라이브러리로 묶어 세포에 넣습니다. 세포 하나에는 가이드 하나만 들어가도록 — 낮은 감염 다중도(MOI)를 씁니다.

High school유전자 11,526개를 한 번에

스크린을 설계할 때 정해야 할 것들이 있습니다.

결정	이 스크린의 선택
어느 유전자를 겨냥할까	T세포에서 발현되는 11,526개
유전자당 가이드 몇 개	여러 개 — 10강의 일치 검사에 필요
대조군은	아무 데도 안 붙는 가이드 (non-targeting)
세포를 몇 개나	수백만

첫 줄이 중요합니다. 2만 개 전부가 아니라 이 세포에서 켜져 있는 것만 골랐어요. 안 켜진 유전자는 꺼 봐야 아무 일도 안 생기니까요.

📚

라이브러리

11,526개 주소가 적힌 쿠폰 묶음

✉️

낮은 MOI

세포 하나에 쿠폰 한 장만 들어간다

🔖

바코드

나중에 어떤 쿠폰이 들어갔는지 읽는 표시

High school왜 유전자당 가이드를 여러 개 쓰나

가이드 하나가 실패할 수 있습니다. 설계가 나빠 잘 안 붙거나, 엉뚱한 자리에도 붙거나요.

가이드 수	얻는 것
1개	싸다 · 실패하면 그 유전자는 통째로 잃음
2~3개	서로 확인 가능 — 일치하면 신뢰
5개 이상	더 확실 · 세포와 비용이 그만큼 더 필요

같은 질문을 다른 방식으로 두 번 물어 답이 같으면 믿는다 — 10강의 논리입니다.

실험의 흐름을 정리하면 이렇습니다.

단계	내용	규모
1. 혈액 채취	건강한 성인 기증자	4명
2. CD4+ T세포 분리	혈액에서 CD4+ T세포만 추출	수천만 개/기증자
3. CRISPRi 장착	dCas9-KRAB 발현 유도	—
4. 가이드 라이브러리 감염	세포당 가이드 1개 (낮은 MOI)	11,526 유전자 × 2 가이드
5. 배양	3가지 조건 (휴식/자극8h/자극48h)	3 × 4 = 12 조합
6. scRNA-seq	세포마다 전사체 + 가이드 바코드 읽기	~210만 세포

High school라이브러리를 세포에 넣기

가이드 RNA는 렌티바이러스에 실어 세포에 넣습니다. 여기서 중요한 규칙이 있어요.

규칙	왜
세포당 가이드 하나	둘이면 어느 쪽 효과인지 모름
감염률을 낮게 (20~30%)	대부분의 세포가 0개 또는 1개를 받도록
대조군 가이드를 넉넉히	비교 기준 — 많을수록 안정

감염률을 낮추면 세포 대부분이 아무것도 안 받습니다. 낭비 같지만, 두 개 받은 세포가 섞이는 것보다 낫습니다.

확률의 문제입니다 — 감염률이 높아질수록 2개 이상 받는 세포의 비율이 빠르게 늘어납니다.

스크린의 숫자를 계산합니다

Python Runs in your browser

import numpy as np

genes = 11526
guides_per_gene = 2
donors = 4
conditions = 3
cells_total = 2_100_000

print("=== 스크린 설계 요약 ===")
print(f"표적 유전자:     {genes:,}개")
print(f"가이드 수:       {genes * guides_per_gene:,}개")
print(f"기증자:          {donors}명")
print(f"조건:            {conditions}가지")
print(f"기증자×조건 조합: {donors * conditions}개")
print(f"세포 총수:       ~{cells_total:,}개")
print(f"유전자당 평균 세포: ~{cells_total // genes}개")
print()
print("유전자 하나당 약 180개 세포 — 충분한 통계적 검정력을 줍니다.")

High school설계가 결과의 한계를 정한다

설계 선택	나중에 생기는 한계
T세포 발현 유전자만	다른 조직 유전자는 답이 없음
세 조건	조건마다 세포가 3분의 1 — 15강
CRISPRi	부분 억제 — 완전 결손과 다를 수 있음
1차 T세포	기증자 수가 제한적
단일 유전자 교란	유전자 쌍의 상호작용은 못 봄

마지막 줄이 흥미로운 한계입니다. 합성치사처럼 두 유전자를 동시에 꺼야 보이는 관계는 이 설계로 못 잡아요. 그건 조합 스크린이 따로 필요합니다.

설계 단계에서 정해진 것은 분석으로 되돌릴 수 없습니다.

🤔 Check yourself

세포당 가이드가 하나만 들어가도록 하는 이유는?

🤔 Check yourself

이 스크린에서 유전자 하나당 평균 몇 개의 세포가 배정되나요?