16강 / 20강

실제로 약을 받은 1,661명

MSK-IMPACT · Samstein 2019 · 11개 암종

지금까지는 TCGA — 수술로 떼어낸 종양의 자료였습니다. 면역치료를 받은 사람들이 아닙니다. 이제 자료를 바꿉니다. MSK-IMPACT 코호트는 실제로 면역관문억제제를 받은 1,661명의 패널 TMB 와 생존 기록입니다.

고등학생실제로 약을 받은 1,661명

지금까지는 TCGA 자료였다 — 면역치료를 안 받은 환자들.

이제 실제 치료 자료를 본다

자료	내용
출처	MSK-IMPACT · Samstein 2019
환자 수	1,661명
암종	11개
치료	면역관문 억제제
결과	전체 생존

지표의 예측력을 확인하려면 실제로 그 치료를 받은 환자 자료가 필요하다

비소세포폐암 350명, 흑색종 320명, 방광암 215명. PD-1/PD-L1 억제제가 대부분입니다.

Python 브라우저에서 실행

import tmb

k = tmb.msk()
print("환자", len(k), "명")
print()
print("암종")
print(k["cancer_type"].value_counts().head(8).to_string())
print()
print("받은 약")
print(k["drug"].value_counts().to_string())

중앙값 5.87. 패널로 잰 값이라 전엑솜 자료와 눈금이 다릅니다 — 11강에서 본 그대로입니다.

Python 브라우저에서 실행

import tmb

k = tmb.msk()
print("쓴 패널")
print(k["panel"].value_counts().to_string())
print()
t = k["tmb"]
print("TMB 분포 (패널로 잰 값)")
print("  중앙값", round(t.median(), 2), "· 1사분위", round(t.quantile(.25), 2),
      "· 3사분위", round(t.quantile(.75), 2))
print("  상위 20% 문턱", round(t.quantile(.80), 2))
print("  최댓값", round(t.max(), 2))

고등학생13강에서 본 것이 여기서도

암종별 TMB 분포가 이 자료에서도 다르다.

확인할 것	왜
암종별 TMB 중앙값	13강과 비슷한가
암종별 생존	암종 자체가 예후를 정함
둘의 관계	교란 여부

세 번째가 핵심이다

TMB 가 높은 암종이 예후도 좋다 면, "TMB 가 높으면 생존이 좋다" 는 관찰이 암종 차이 일 수 있다.

TIL 강의 17강의 심슨의 역설 과 같은 구조다.

암종을 통제하지 않으면 암종 간 차이가 TMB 의 효과로 보인다

고등학생이 자료의 성격

성질	내용
관찰 연구	무작위 배정이 아님
단일 기관	MSK 한 곳
대조군 없음	모두 면역치료를 받음
여러 암종	이질적

세 번째가 중요한 제약이다

면역치료를 안 받은 대조군 이 없다. 그러면 예측 인자와 예후 인자 를 못 가른다.

종류	뜻
예후 인자	치료와 무관하게 결과를 예측
예측 인자	이 치료가 들을지 를 예측

TMB 가 예측 인자 인지 확인하려면 치료를 안 받은 군과 비교해야 한다.

대조군 없이는 예후 인자와 예측 인자를 구별할 수 없다

같은 문턱 10 을 대면, 유전자를 더 많이 보는 패널 쪽이 조금 유리해집니다.

Python 브라우저에서 실행

import tmb

k = tmb.msk()
for name, g in k.groupby("panel"):
    print(f"{name:<12} {len(g):>4}명 · TMB 중앙 {g['tmb'].median():>6.2f} · "
          f"상위 20% 문턱 {g['tmb'].quantile(.80):>6.2f}")
print()
print("패널마다 눈금이 조금씩 다릅니다. 문턱 하나로 자르면 어느 패널로 검사받았는지가 판정에 섞여 듭니다.")

암종마다 다른 눈금 — 다시

13강에서 본 것이 여기서도 그대로 나타납니다. 암종 안에서 상위 20% 를 자르면 그 문턱이 암종마다 이렇게 다릅니다.

암종	상위 20% 문턱 (mut/Mb)
대장암	51.9
흑색종	29.4
방광암	16.4
비소세포폐암	13.7
두경부암	9.1
신장세포암 · 신경교종 · 유방암	5.9

대장암에서 상위 20% 에 들려면 51.9 를 넘어야 하고, 신장암에서는 5.9 면 됩니다. 절대 문턱 10 은 대장암 환자 대부분을 놓치고, 신장암 환자를 넘치게 고릅니다.

고등학생그래도 이 자료가 값어치 있는 이유

얻는 것	내용
규모	1,661명 — 큰 편
실제 치료 결과	대리 지표가 아님
여러 암종	일반성 확인 가능
공개됨	재분석 가능

그리고 우리가 할 수 있는 것

암종을 통제하고 볼 수 있다. 암종 안에서 TMB 가 생존을 가르는지 확인한다.

그러면 암종 간 차이 라는 교란을 배제할 수 있다.

대조군이 없어도 교란을 통제하면 말할 수 있는 것이 늘어난다

🤔 확인 문제

이 코호트가 TCGA 자료보다 TMB 의 임상적 값어치를 시험하기에 나은 까닭은?

🤔 확인 문제

한 표에 세 가지 패널의 TMB 가 섞여 있을 때 생기는 문제는?