15강 / 20강

이수성·FGA·MSI — 이름이 비슷한 세 숫자는 같은 것을 재지 않는다

aneuploidy · fraction genome altered · MSI sensor

LUAD 표에는 게놈이 얼마나 흐트러졌는지를 재는 숫자가 세 개 들어 있습니다. 이름만 보면 다 비슷해 보여요.

🔟

이수성 (aneuploidy)

염색체 팔 몇 개가 통째로 늘거나 줄었나. 0~39 사이 정수

📏

FGA

게놈 길이의 몇 퍼센트가 복제수 이상인가. 0~1 사이 소수

🔁

MSI sensor

짧은 반복서열이 얼마나 어긋났나. 수선 기능이 망가지면 커진다

세는 단위가 팔 · 길이 · 반복서열 로 전혀 다릅니다. 그러니 셋을 바꿔 쓰면 안 돼요. 이 강은 그것을 자료로 확인합니다.

고등학생이름이 비슷한 세 숫자

지표	재는 것
이수성 (aneuploidy)	염색체 팔 수준의 수 이상
FGA	유전체의 몇 %가 복제수 변화
MSI	반복 서열의 길이 불안정

셋 다 "불안정"이지만 다른 것을 잽니다.

이수성 65개, FGA 66개가 빈칸입니다. 그 가운데 55개는 같은 표본이에요 — 복제수 자료 자체가 없는 표본입니다.

Python 브라우저에서 실행

import pandas as pd

s = pd.read_csv("tcga_luad_sample.tsv", sep="\t", dtype={"tss": str})

print(s[["mutation_count", "tmb", "aneuploidy", "fga", "msi"]]
      .describe().round(3).to_string())
print()
print("빈칸")
for c in ["aneuploidy", "fga", "msi"]:
    print("   %-11s %3d 표본 (%.1f%%)" % (c, s[c].isna().sum(),
                                          100 * s[c].isna().mean()))

TMB 와 변이수는 0.985 — 사실상 같은 것입니다. 그런데 이수성과 TMB 는 0.26 밖에 안 돼요.

Python 브라우저에서 실행

import pandas as pd

s = pd.read_csv("tcga_luad_sample.tsv", sep="\t", dtype={"tss": str})
d = s[["mutation_count", "tmb", "aneuploidy", "fga", "msi"]].dropna()

print("스피어만 상관 (표본 %d개)" % len(d))
print()
print(d.corr(method="spearman").round(3).to_string())

고등학생기전이 다르다

지표	고장 난 것
이수성 · FGA	염색체 분리 (유사분열)
MSI	부정합 수선 (MMR)

MSI-H 종양은 대개 이수성이 낮습니다 — 서로 반대 경향이에요.

염색체 불안정형(CIN)과 미소부수체 불안정형(MSI)은 암의 두 가지 다른 길입니다.

고등학생임상적 의미도 다르다

지표	임상 연관
MSI-H	면역치료 반응 — 적응증
높은 이수성	대체로 나쁜 예후 · 면역 회피
높은 FGA	—

MSI-H는 변이가 많아 신항원이 많습니다 — 그래서 면역치료가 잘 들어요.

표본의 40% 넘게가 한 기준으로는 높고 다른 기준으로는 낮습니다. 어느 숫자를 쓰느냐에 따라 집단이 뒤바뀌어요.

Python 브라우저에서 실행

import pandas as pd

s = pd.read_csv("tcga_luad_sample.tsv", sep="\t", dtype={"tss": str})
d = s.dropna(subset=["tmb", "aneuploidy"]).copy()

높음 = d["tmb"] > d["tmb"].median()
많음 = d["aneuploidy"] > d["aneuploidy"].median()

print("            이수성낮음  이수성높음")
print("TMB 낮음    %9d %10d" % ((~높음 & ~많음).sum(), (~높음 & 많음).sum()))
print("TMB 높음    %9d %10d" % ((높음 & ~많음).sum(), (높음 & 많음).sum()))
print()
불일치 = (높음 != 많음).sum()
print("두 기준이 엇갈리는 표본: %d개 (%.0f%%)" % (불일치, 100 * 불일치 / len(d)))

고등학생순도가 이 지표들을 흔든다

10강에서 미룬 이야기입니다.

순도가 낮으면	결과
복제수 신호가 희석	FGA가 낮게 나옴
변이 VAF가 낮음	변이를 놓침 — TMB 저평가
발현이 정상 세포와 섞임	—

순도 지표를 함께 확인해야 합니다 — TCGA는 여러 순도 추정치를 제공해요.

🤔 확인 문제

TMB 와 이수성의 상관이 0.26 이라는 것이 뜻하는 바는?

🤔 확인 문제

LUAD 에서 MSI-H 군과 대조군을 나누려 한다면?