11강 / 20강
같은 환자, 두 장 — 이 숫자는 얼마나 흔들리나
모든 결과의 바닥에 놓이는 값
지금까지 우리는 지도에서 숫자를 뽑는 법을 다뤘습니다. 이제 그 숫자를 환자와 엮으려 합니다. 그 전에 반드시 물어야 할 것이 있어요.
이 숫자는 얼마나 믿을 만한가?
운 좋게도 이 자료에는 그것을 잴 방법이 있습니다.
TCGA 에는 같은 환자에게서 슬라이드를 두 장 이상 만든 경우가 있거든요
(…-DX1, …-DX2).
같은 종양, 같은 시각, 같은 병원. 다른 것은 어느 부위를 잘랐는가 뿐입니다.
슬라이드 이름 끝의
DX1·DX2 가 같은 환자의 다른 조각입니다.
Python
브라우저에서 실행
순위는 제법 유지되지만(rho 0.73), 이분 판정은 다섯 중 하나꼴로 뒤집힙니다.
Python
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가장 심한 예를 봅시다. 췌장암 환자 TCGA-XD-AAUI 는 한 슬라이드에서 15.6%, 다른 슬라이드에서 65.1% 였습니다. 같은 사람, 같은 종양입니다.
왜 이렇게 다를까요? 세 가지가 섞여 있습니다.
- 종양 안이 균일하지 않다 — 이것은 자료의 잘못이 아니라 생물학입니다. 종양은 부위마다 다릅니다(종양 내 이질성).
- 어디를 잘랐는가 — 병리사가 종양 가운데를 잘랐는지 가장자리를 잘랐는지.
- 슬라이드 만듦새 — 고정 시간, 염색 진하기, 스캔 상태.
①은 진짜 신호이고 ②③은 잡음입니다. 그런데 우리는 이 셋을 가를 수 없습니다. 가를 수 없으니, 전부 합쳐 1.8%p 라는 흔들림으로 안고 갈 수밖에 없어요.
가장 크게 어긋난 여덟 명. 췌장암과 폐선암이 눈에 띕니다 — 이질성이 큰 암종이에요.
Python
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🤔 확인 문제
같은 환자의 두 슬라이드에서 침윤률이 다른 이유로 이 강의가 꼽지 않은 것은?
해설 같은 환자이므로 나이는 같습니다. 나머지 셋은 실제 원인이고, 문제는 우리가 이 셋을 서로 가를 수 없다는 점입니다.
🤔 확인 문제
측정 오차가 1.8%p 라는 사실이 뒤 강의에서 쓰이는 방식은?
해설 오차는 빼서 없앨 수 있는 것이 아닙니다. 다만 이보다 작은 차이는 말하지 않는다 는 기준선을 줍니다. 12강의 병기별 차이에서 바로 써먹습니다.