20강 / 20강
무엇을 말할 수 있고 무엇을 말할 수 없나
지도 한 장에서 여기까지
1강에서 지도 한 장을 열었습니다. 픽셀이 세 가지 색이었고, 붉은 것이 림프구였죠. 그 뒤로 스무 강 동안 우리는 결정을 하나씩 내려 왔습니다.
| 강 | 결정한 것 | 다르게 정하면 |
|---|---|---|
| 2 | 분모를 조직 조각으로 | 순위가 뒤집힌다 |
| 3 | 문턱을 어디에 긋나 | 값이 700배까지 움직인다 |
| 4 | 조각 크기 50 µm | 45.7% 가 88.8% 가 된다 |
| 10 | "침윤 있음" 의 문턱 | brisk 환자 수가 배로 바뀐다 |
| 12 | 환자당 슬라이드 한 장 | 독립성이 깨진다 |
| 15 | 자를 자리 | 없던 결과가 생긴다 |
| 17 | 어느 집단 안에서 견주나 | 부호가 뒤집힌다 |
이 결정들은 대부분 논문 본문에 적히지 않습니다. 방법 섹션 한 줄, 혹은 보충자료에만 있어요. 그런데 결과는 이 결정들이 정합니다.
5,201장의 지도, 조직 총면적 약 116 m² — 테니스 코트 반쪽쯤 되는 조직을 셌습니다.
Python
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말할 수 있는 것
- 침윤률의 분포는 암종마다 뚜렷이 다르다. 포도막흑색종 0.0% 부터 위암 12.3% 까지. 알려진 조직학과 잘 맞습니다.
- 같은 암종 안에서는, 침윤이 많은 쪽이 오래 사는 경향이 있다. 층화 로그순위 z = −3.97 (p = 7.3×10⁻⁵).
- 그 경향이 개별 암종에서 다중검정 보정 뒤에도 남는 것은 두 곳뿐이다 — 흑색종(q = 1.4×10⁻⁴)과 자궁경부암(q = 0.024).
- 조직 크기는 이 자료에서 교란이 아니다. ρ = 0.047.
말할 수 없는 것
- "이 환자의 TIL 은 5%다" — 같은 환자의 다른 슬라이드를 떴다면 22.8% 의 확률로 판정이 뒤집힙니다.
- "TIL 이 많으면 예후가 좋다" (암종을 밝히지 않고) — 섞어서 재면 부호가 뒤집힙니다 (z = +3.75).
- "기관 A 의 환자는 침윤이 높다" — 염색·스캔 차이와 환자 구성 차이를 가를 수 없습니다 (p = 4.6×10⁻⁷).
- "침윤이 생존을 늘린다" — 이 자료에 무작위 배정이 없습니다. 관찰된 것은 연관이지 인과가 아닙니다.
- "림프구가 종양 안으로 들어왔다" — 지도에는 종양 경계가 없어 "조직 안" 까지만 말할 수 있습니다.
다음에 할 수 있는 것
- Cox 회귀 — 침윤률을 자르지 않고 연속값 그대로, 나이·병기·암종과 함께. 15강의 함정을 피하는 가장 곧은 길입니다.
- 공간 통계 — 8·9강에서 만든 덩어리와 깊이를 제대로 다루면 "종양-면역 경계" 같은 개념에 다가갈 수 있습니다. 다만 18강에서 봤듯 모델 버전에 민감합니다.
- 다른 자료와 엮기 — 같은 TCGA 환자의 발현·변이 자료가 공개되어 있습니다. 석박사의 유전자탐색 첫걸음과 단일세포 면역지도 첫걸음이 그 길을 갑니다.
- 검증 — 여기서 얻은 결과를 다른 코호트에서 다시 봅니다. 이 강의가 가르친 어떤 기법보다 강력한 방법입니다.
마지막 그림. 붉은 점이 p < 0.05 인 암종입니다.
Python
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🤔 확인 문제
이 강의에서 배운 것을 한 문장으로 하면?
해설 분모 · 문턱 · 조각 크기 · 자를 자리 · 비교 집단 — 이 결정들이 결과를 만듭니다. 결정을 모르면 숫자를 읽을 수 없어요.
🤔 확인 문제
"TIL 이 높은 환자가 오래 산다" 는 문장을 정직하게 고치면?
해설 어느 집단 안에서(암종), 어떻게 잰(이 방법으로), 무엇을 관찰했는지(경향, 인과 아님) — 세 가지를 밝히는 것이 정직한 문장입니다.
🤔 확인 문제
다음 연구에서 가장 먼저 해야 할 일로 이 강의가 꼽은 것은?
해설 재현은 어떤 통계 기법보다 강력합니다. 15·16강의 함정도, 18강의 배치 효과도 독립적인 자료에서 다시 확인하면 대부분 드러납니다.