18강 / 20강

이게 정말 체세포인가 — VAF 와 gnomAD 필터

실제 982줄 · VAF 중앙값 0.319 · 0.5 근처에 249줄

변이 하나를 100번 읽었는데 그중 32번에서 변이가 보였다면 VAF(변이 대립유전자 비율) 가 0.32 입니다.

이 숫자 하나가 많은 것을 말해 줍니다.

VAF	무엇일 가능성
~1.0	생식세포 동형접합, 또는 정상 대립유전자를 잃은 종양
~0.5	생식세포 이형접합 — 또는 순도 100%인 종양의 체세포 변이
0.1~0.4	정상 세포가 섞인 종양의 체세포 변이 — 가장 흔한 모양
<0.05	작은 하위집단, 또는 잡음

고등학생이게 정말 체세포인가

VAF(Variant Allele Frequency)는 그 자리의 읽기 중 변이 염기의 비율입니다. 이 숫자가 변이의 정체를 알려 줘요.

VAF	가능한 해석
0.5 근처	이형접합 생식세포 변이 · 또는 순도 100% 종양의 체세포 변이
1.0 근처	동형접합 생식세포 변이
0.1~0.4	체세포 변이 (종양이 일부만 섞임)
0.05 미만	서브클론 · 또는 인공물

체세포 변이의 VAF는 종양 순도 × 사본 비율에 좌우됩니다.

중앙값 0.319 입니다. 종양에 정상 세포가 섞여 있으니 0.5보다 낮은 것이 정상입니다.

Python 브라우저에서 실행

import mut

v = mut.VAF
print("이 MAF 의 VAF 분포 (", v["n"], "줄 )")
print(f"  10% 분위  {v['q10']}")
print(f"  25% 분위  {v['q25']}")
print(f"  중앙값    {v['median']}")
print(f"  75% 분위  {v['q75']}")
print(f"  90% 분위  {v['q90']}")
print()
print(f"  0.40~0.60 사이 {v['near_half']:>4}줄 — 생식세포 이형접합과 같은 모양")
print(f"  0.10 미만     {v['low']:>4}줄 — 하위집단이거나 잡음")

고등학생실제 자료 — 중앙값 0.319, 0.5 근처에 249줄

관찰	해석
중앙값 0.319	체세포 변이답게 0.5보다 낮음 — 정상 세포가 섞임
0.5 근처에 249줄	일부는 생식세포 변이일 수 있음 — 확인 필요

982줄 중 249줄이면 4분의 1입니다. 다 생식세포는 아니겠지만, 그냥 넘어가기에는 많아요.

VAF 하나로는 못 가릅니다 — 순도가 100%에 가까운 종양이면 체세포도 0.5가 나옵니다.

tumor-only 파이프라인의 표준 거르기

정상 짝이 없을 때 쓰는 순서입니다. 앞의 강의들이 전부 여기서 만납니다.

좌표를 정규화한다              ← 9강
빌드를 맞춘다                  ← 7강
gnomAD 인구 빈도로 거른다       ← 흔하면 생식세포
VAF 가 0.45~0.55 에 몰리면 의심  ← 이 강의
알려진 체세포 핫스팟은 되살린다   ← 11·12강
패널 밖 유전자는 판단 보류       ← 17강

3번이 이 강의에 없는 조각입니다. gnomAD 레코드가 없으니까요. 그런데 나머지 다섯은 전부 여기서 만들었습니다.

고등학생gnomAD 필터

가장 확실한 보조 도구입니다. 일반 인구에 흔한 변이는 체세포일 리 없어요.

gnomAD 빈도	판정
1% 이상	흔한 다형성 — 체세포 아님, 제외
0.1~1%	드문 다형성 — 대개 제외
매우 낮거나 없음	체세포 가능 — 남김

다만 조심할 것이 있습니다. gnomAD도 인구 구성에 편향이 있어요. 어떤 인구집단에서는 흔한데 gnomAD에는 드물게 나올 수 있습니다.

인구집단별 빈도(popmax)를 보는 것이 더 안전합니다.

VAF 만 보고 자르면 KRAS G12C 같은 것들이 함께 버려집니다. 예외 규칙이 필요한 이유입니다.

Python 브라우저에서 실행

import mut

# 0.5 근처인 줄 중에 알려진 재발 자리가 얼마나 있나
rows = [r for r in mut.rows() if r["vaf"] is not None]
near = [r for r in rows if 0.45 <= r["vaf"] <= 0.55]

# 이 코호트에서 5번 이상 반복된 자리 = 알려진 체세포 자리로 본다
hot = {r["gkey"] for r in mut.recurrence(min_n=5)}
rescued = [r for r in near if r["gkey"] in hot]

print("VAF 0.45~0.55 인 줄:", len(near))
print("  그중 재발 5회 이상인 자리:", len(rescued))
print()
print("되살려야 할 것들")
for r in rescued[:8]:
    print(f"  {r['gene']:<8} {r['hgvsp']:<10} VAF {r['vaf']:.3f}  {r['gkey']}")
print()
print(f"→ 이 {len(rescued)}줄을 생식세포로 오해해 버리면 드라이버를 버립니다.")

고등학생여러 신호를 겹쳐서 판단

신호	체세포를 가리킴	생식세포를 가리킴
VAF	0.5보다 낮음	0.5 또는 1.0 근처
gnomAD	없거나 극히 드묾	인구에 존재
정상 조직	없음	있음
COSMIC	암에서 보고됨	—
유전자	알려진 암 유전자	알려진 유전질환 유전자

어느 하나로 결정하지 않고 여러 신호가 같은 방향인지 봅니다.

그리고 애매한 것은 애매하다고 적습니다 — "체세포 가능성 높음"과 "체세포로 확정"은 다른 말이에요.

🤔 확인 문제

종양의 체세포 변이 VAF 가 대개 0.5보다 낮은 이유는?

🤔 확인 문제

VAF 0.5 근처를 전부 생식세포로 버리면 생기는 문제는?