4강 / 20강
접시 위의 병 — 세포가 질문을 정한다
실제 스크린 조건 셋 · Rest · Stim8hr · Stim48hr
스크린 설계에서 가장 비싼 결정은 라이브러리도, 시퀀싱 깊이도 아닙니다. 어떤 세포에서 하느냐입니다.
이유는 단순합니다. 세포가 그 질문에 답할 수 있는 상태가 아니면, 아무리 잘 껐어도 아무 일도 일어나지 않습니다. 그리고 그 침묵을 "이 표적은 쓸모없다" 로 읽게 됩니다.
같은 세포라도 상태가 다르면 답이 다릅니다. 이 스크린은 조건을 셋 두었습니다.
ZAP70 은 Rest 에서 83개, Stim8hr 에서 5,022개를 흔듭니다. 60배 차이입니다 — 같은 유전자, 같은 넉다운인데요.
Python
브라우저에서 실행
세포 모델을 고르는 실제 기준
| 고를 것 | 언제 | 대가 |
|---|---|---|
| 암 세포주 (K562 · RPE1) | 방법을 다듬을 때 · 유전체 규모 | 사람 질환과 먼 상태 |
| 사람 1차 세포 | 면역 · 혈액 질환 | 공여자 차이 · 배양 기간 짧음 |
| iPSC 유래 | 신경 · 심장 · 간 | 분화가 오래 걸리고 미숙한 상태로 남는다 |
| 오가노이드 | 상피 · 종양 · 조직 구조가 중요할 때 | 비싸고 세포 수가 적다 |
규칙은 하나입니다. 질문이 살아 있는 세포를 고른다. 그 세포에서 질환 신호를 만들 수 없다면, 그 스크린은 표적을 못 만듭니다.
🤔 확인 문제
건강한 T세포 스크린에서 WRN 을 껐는데 아무 일도 없었습니다. 옳은 해석은?
해설 세포는 1,800개 가까이 있었고 넉다운도 확실했습니다. WRN 의존성은 MSI-H 암세포에서 나타납니다. 실험이 아니라 세포가 질문에 맞지 않았습니다.
🤔 확인 문제
ZAP70 이 Rest 에서 83개, Stim8hr 에서 5,022개를 흔든 이유로 가장 알맞은 것은?
해설 세포 수는 141 대 144 로 거의 같고 넉다운도 둘 다 유의했습니다. 차이는 세포의 상태입니다 — 신호 회로가 돌아갈 때만 그 회로의 부품을 뺀 효과가 보입니다.