3강 / 20강

한 사람에게서 셋을 뜬다

논문 Methods · Samples · 환자 11명

암 연구에서 가장 흔한 설계는 이렇습니다.

암 환자 50명의 조직 vs 건강한 사람 50명의 조직

이 설계에는 큰 구멍이 있습니다. 두 무리는 사람이 다릅니다. 나이도, 성별도, 유전 배경도, 흡연력도 다릅니다. 그래서 발현 차이가 나와도 암 때문인지 사람 때문인지 알기 어렵습니다.

고등학생한 사람에게서 셋을 뜬다

이 연구의 핵심 설계입니다. 같은 환자에게서 세 가지 조직을 얻습니다.

조직	무엇인가
정상	병변 옆의 멀쩡한 점막
양성 (반전유두종)	아직 암이 아닌 혹
악성 (편평세포암)	암이 된 부분

한 사람 안에 세 단계가 다 있다는 것 자체가 특별합니다. 대개는 양성이 다 암이 되거나, 양성만 있거나 둘 중 하나거든요.

이 논문은 다르게 했습니다.

🟢

정상 점막

암에서 멀리 떨어진 코곁굴 점막. 병리의사가 이상세포가 없음을 확인했습니다.

🟡

반전유두종

같은 수술에서 나온 혹 조직.

🔴

침습암

같은 수술에서 나온 암 조직.

셋 다 같은 사람, 같은 날, 같은 수술에서 나왔습니다. 논문은 이것을 동시 채취(synchronously collected) 라고 씁니다.

고등학생짝짓기가 없애 주는 잡음

사람마다 유전자 발현이 다릅니다. 나이, 성별, 흡연, 유전적 배경 때문에요. 서로 다른 사람의 조직을 비교하면 이 차이가 잡음이 됩니다.

사람끼리 비교	한 사람 안에서 비교
유전적 배경이 다름	같음
나이·성별이 다름	같음
흡연·환경 노출이 다름	같음
시료 처리 시점이 다름	대개 같음

차이가 나는 것은 병변의 단계뿐 — 그것이 짝지은 설계의 힘입니다.

쌍둥이 연구가 강력한 이유와 같은 원리입니다. 배경을 맞춰 놓고 관심 있는 변수만 다르게 하는 것이죠.

사람 사이 편차(3.0)가 진짜 효과(0.8)보다 훨씬 큽니다. 짝을 지어야만 그 편차가 빠집니다.

Python 브라우저에서 실행

# 짝지음이 왜 힘이 센가 — 숫자로 봅니다.
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(7)

n = 11                       # 논문과 같은 사람 수
사람차 = rng.normal(0, 3.0, n)   # 사람마다 다른 기저 발현량 (큰 편차)
진짜효과 = 0.8                    # 혹 -> 암 에서 실제로 오르는 양 (작다)

정상 = 사람차 + rng.normal(0, 0.4, n)
암   = 사람차 + 진짜효과 + rng.normal(0, 0.4, n)

from scipy import stats
t1, p1 = stats.ttest_ind(암, 정상)      # 짝을 무시하고 두 무리로 봄
t2, p2 = stats.ttest_rel(암, 정상)      # 같은 사람끼리 짝지어 봄

print(f"진짜 효과 크기        {진짜효과}")
print(f"사람 사이 편차        {사람차.std():.2f}")
print()
print(f"짝을 무시하면   t={t1:6.2f}   p={p1:.4f}")
print(f"짝을 지으면     t={t2:6.2f}   p={p2:.4f}")
print()
print("같은 자료인데 답이 다릅니다. 사람 사이의 편차가 신호보다 클 때 이런 일이 납니다.")

고등학생11명 × 3조직

항목	수
환자	11명
조직 유형	3가지
이론상 표본	33개

실제로는 조직을 다 못 얻은 환자가 있어 숫자가 조금 줄어듭니다. 병변이 작아 DNA를 충분히 못 뽑거나, 정상 조직이 부족한 경우가 있어요.

그리고 층이 있는 자료가 됩니다 — 표본이 환자 안에 묶여 있어요. 이런 구조는 일반 통계로 다루면 안 되고, 7강의 혼합선형모형이 필요합니다.

11명은 어떤 사람들이었나

논문 Supplementary Table 1 에 있는 것 중 본문이 밝힌 것만 옮깁니다.

항목	값
환자 수	11명 · 전부 치료 전(treatment-naive)
각질화 · 코곁굴에서 생긴 것	9명
비각질화 · 코안(비강)에서 생긴 것	2명
HPV16 양성	1명 — 그중 가장 젊은 환자, 비강 종양
WES 를 돌린 사람	10명 (한 명은 DNA 가 모자랐습니다)
모든 환자에게 있던 것	SNSCC · IP · 짝지은 정상 점막 셋 다

'치료 전' 이 중요합니다. 방사선이나 항암제를 맞은 조직은 유전자 발현이 크게 흔들립니다. 11명 전부 치료를 받기 전에 얻은 조직입니다.

고등학생짝지은 설계의 한계

한계	내용
표본을 못 얻는 경우	세 조직이 다 있는 환자가 드묾
'정상'의 정체	병변 옆 조직 — 이미 영향을 받았을 수 있음
공간적 이질성	같은 병변 안에서도 부위마다 다름
시간이 아님	한 시점의 세 부위 — 시간 경과를 직접 본 것은 아님

마지막 줄이 중요합니다 — 세 단계를 동시에 본 것이지 한 병변이 변해 가는 것을 지켜본 게 아닙니다.

양성 부분과 악성 부분이 정말 한 핏줄인지도 확인해야 해요. 14강에서 그 질문에 답합니다.

🤔 확인 문제

이 논문이 '동시 채취(synchronously collected)' 설계를 쓴 가장 큰 이득은?

🤔 확인 문제

짝지음으로도 지워지지 않는 것은?