공간 자료의 함정 — 눈에 보이기 때문에 더 위험하다

공간전사체의 그림은 아름답고 직관적입니다. 그래서 위험합니다. UMAP 은 "이건 추상적인 요약이야" 라고 스스로 말해 주지만, 조직 지도는 진짜 조직처럼 보입니다. 의심이 잘 안 들죠.

여기 모은 여덟 가지는 제가 실제로 빠졌거나 남이 빠지는 것을 본 함정들입니다.

① 분할 오류 — 세포는 그려진 것이다

9강에서 봤습니다. 세포 경계는 측정된 것이 아니라 추정된 것입니다. 분할이 바뀌면 세포 수도, 행렬도, 유형 비율도 바뀝니다. 대처: 면적·핵 비 분포를 확인하고, 결론이 분할 세부에 의존하지 않는지 본다.

② 새어 나감(spillover) — 이웃의 분자가 내 것으로

10강에서 봤습니다. 붙어 있는 세포끼리는 분자가 섞입니다. "Cd3e 를 켠 종양세포" 같은 유령이 생기죠. 대처: 세포 하나의 저발현 유전자로 판단하지 않는다. 이상하면 이미지를 연다.

③ 절편은 3차원의 한 단면

5 µm 두께 절편 하나는 종양 전체가 아닙니다. 다른 높이에서 자르면 다른 그림이 나옵니다. 특히 드문 구조(작은 면역 덩어리, 혈관 분기)는 절편에 걸리느냐 마느냐가 운입니다. 대처: 절편 여러 장, 또는 다른 방법으로 확인.

④ 조직 가장자리 효과

가장자리 세포는 한쪽에 이웃이 없습니다. 이웃 구성이 자동으로 왜곡되죠. 조직 조각이 둘인데 묶어서 계산하면 존재하지 않는 이웃이 생깁니다(15강). 대처: 조각마다 따로 계산하고, 가장자리 세포를 표시해 두거나 제외한다.

⑤ 격자 크기가 결론을 바꾼다

"종양 구역" 을 격자로 정의할 때 격자를 크게 잡으면 모든 것이 섞이고, 작게 잡으면 잡음투성이가 됩니다. 그리고 그 중간 어디쯤에서 원하는 답이 나옵니다. 대처: 여러 격자 크기로 돌려 보고 결론이 유지되는 범위를 보고한다.

⑥ 밀도 차이를 관계로 착각

16강의 나눗셈을 빼먹는 실수입니다. 흔한 세포는 그냥 자주 이웃이 됩니다. 대처: 언제나 기대치로 나눈다.

⑦ 패널에 없는 것을 '없다'고 말하기

8강입니다. Krt8 이 안 보이는 이유는 발현이 없어서가 아니라 패널에 없어서입니다. 대처: 결론을 쓰기 전에 패널 목록을 다시 확인한다.

⑧ 저발현 유전자로 공간 패턴 주장하기

7강입니다. 세포당 거짓 분자가 0.31개인데, 세포당 2개 잡히는 유전자로 "이 구역에 이 유전자가 높다" 고 말하면 잡음의 지도를 그린 것일 수 있습니다. 대처: 그 유전자의 총 검출 수를 먼저 확인한다.