Lesson 17 of 20

열한 명 중 한 명만 HPV 였다

논문 Methods · HPV detection · 두 조건

두경부암에서 HPV 는 큰 이야기입니다. 구인두암에서는 HPV 양성이냐 아니냐가 예후와 치료를 가릅니다. 양성인 쪽이 훨씬 잘 낫습니다.

코곁굴암에서도 HPV 가 관련된다는 보고가 있습니다. 그래서 이 논문도 확인했습니다. 결과는 11명 중 1명 이었습니다.

어떻게 검출했나 — RNA 로

여기가 중요한 선택입니다. HPV 는 DNA 바이러스인데, 이 논문은 RNA-seq 으로 찾았습니다.

DNA 로 찾으면

바이러스가 거기 있다는 것을 압니다.
그런데 그냥 스쳐 지나간 것인지 일을 하고 있는지는 모릅니다.

RNA 로 찾으면

바이러스 유전자가 실제로 읽히고 있다는 것을 압니다.
특히 E6 · E7 이 읽히면 발암에 관여하는 중입니다.

E6 는 p53 을 분해시키고, E7 은 RB 를 무력화합니다. 이 둘이 읽히고 있어야 HPV 가 이 암을 만들고 있다고 말할 수 있습니다.

High schoolHPV가 암을 만드는 방식

바이러스 단백질	하는 일
E6	TP53을 분해로 보냄 — 브레이크 제거
E7	RB를 무력화 — 액셀 밟기

흥미로운 점이 있습니다. HPV 양성 암은 TP53 변이가 드물어요. 바이러스가 이미 TP53 단백질을 없애니까 변이가 따로 필요 없거든요.

같은 목적지에 이르는 두 가지 길 — 유전자를 망가뜨리거나, 단백질을 없애거나.

그래서 HPV 상태를 알면 다른 것들이 설명됩니다. HPV 음성인데 TP53 변이가 있다면 그것이 그 암의 브레이크 제거 방식이에요.

파이프라인

단계	내용
기준 서열	사람 유전체(GRCh38) + 고위험 HPV 유전체 를 합쳐서 하나로
실은 HPV	HPV16 `K02718.1` · HPV18 `X05015.1` · HPV31 `J04353.1` · HPV33 `M12732.1` · HPV35 `X74477.1`
주석	GenBank 기록에서 손으로 만듦
정렬	STAR v2.7.10b
세기	`samtools idxstats` 로 바이러스 유전체별 리드 수
유전자별	STAR 의 `ReadsPerGene.out.tab` 에서 E6·E7·E1·E2·E4·E5·L1·L2

첫 줄이 요령입니다. 사람과 바이러스 유전체를 같이 놓고 정렬하면, 사람 유전체와 비슷한 서열이 바이러스로 잘못 붙는 일이 줄어듭니다. 따로 정렬하면 사람 것이 바이러스 쪽에 흘러들 수 있습니다.

High school왜 두 조건으로 검사했나

이 논문은 HPV 검출에 두 가지 조건을 씁니다. 하나만 쓰면 놓치거나 과다 검출될 수 있어서예요.

기준	느슨하면	엄격하면
읽기 수 문턱	오염도 양성으로	진짜 감염을 놓침
유형	저위험형도 포함	고위험형만
통합 여부	일시적 감염도 포함	유전체에 통합된 것만

마지막 줄이 중요합니다 — 있는 것과 암을 만든 것은 다릅니다.

HPV는 흔한 바이러스입니다. 조직에 조금 있다고 그것이 암의 원인은 아니에요. 유전체에 통합되어 E6/E7이 계속 발현돼야 발암에 기여합니다.

조건 하나만 쓰면 판정이 달라집니다. '기능 조건' 이 있어서 스쳐 지나간 바이러스가 걸러집니다.

Python Runs in your browser

# 두 조건이 각각 얼마나 걸러 내나.
# 아래 값은 예시입니다. 규칙만 논문 그대로입니다.
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(13)
n = 11

# 대부분 음성, 한 명만 진짜 양성이라고 가정
총리드 = rng.poisson(2.0, n)          # 잡음 수준의 교차정렬
e6e7  = np.zeros(n, dtype=int)

총리드[3] = 4820                       # 진짜 양성인 환자
e6e7[3]  = 310
총리드[7] = 14                          # 애매한 환자 - 리드는 있는데 E6/E7 은 0
e6e7[7]  = 0

print(f"{'환자':>4} {'HPV 리드':>10} {'E6/E7':>8} {'리드>=10':>9} {'E6E7>=1':>9} {'판정':>6}")
print("-" * 52)
for i in range(n):
    c1 = 총리드[i] >= 10
    c2 = e6e7[i] >= 1
    판정 = "양성" if (c1 and c2) else "음성"
    print(f"{i+1:>4} {총리드[i]:>10,} {e6e7[i]:>8} {str(c1):>9} {str(c2):>9} {판정:>6}")

print()
print("8번 환자를 보세요. 리드 조건은 통과했지만 E6/E7 이 0 이라 음성입니다.")
print("첫 조건만 썼다면 양성이 2명이 되었을 것입니다.")
print("논문의 결과: 11명 중 1명 (HPV16)")

High school임상적으로 왜 중요한가

HPV 양성 두경부암	HPV 음성
예후가 좋음	예후가 나쁨
방사선·항암에 잘 반응	반응이 덜함
치료 강도를 낮추는 시도	표준 강도
백신으로 예방 가능	예방법이 제한적

이 암은 대부분 HPV 음성이니, 오른쪽 열에 해당합니다. 예후가 나쁘고 예방도 어려워요.

1강의 낮은 생존율(40%)이 이 표의 오른쪽 열과 이어집니다 — 그래서 표적 치료가 절실합니다.

🤔 Check yourself

이 논문이 HPV 를 DNA 가 아니라 RNA-seq 으로 검출한 이유는?

🤔 Check yourself

11명 중 1명이 HPV16 양성이었다는 결과로 말할 수 없는 것은?