손박사의 TNIK 발견 따라하기

논문이 0편인 유전자를
어떻게 1등으로 올렸나

특발성 폐섬유증의 표적 후보는 4,591개입니다. 근거를 모아 줄을 세우면 텔로미어 유전자들이 위로 오고, 그 아래 열 자리는 이미 약이 있는 표적들이 채웁니다.
실제로 약이 된 TNIK 은 그 목록에 없습니다 — 300등 안에도요. PubMed 로 세면 발견 당시 IPF 논문이 0편입니다.
살아 있는 API 셋을 파이썬으로 두드려 그 순위를 직접 다시 매깁니다. 그리고 인과를 확인하러 Perturb-seq 로 갔다가 틀린 세포를 만납니다.

🐍 Python🫁 폐섬유증🎯 표적 발굴 🔌 실제 API 셋📚 PubMed🧬 Perturb-seq🇰🇷 한국어
1강 시작하기 →

이렇게 배웁니다

🔌살아 있는 API 셋을 씁니다

Open Targets · PubMed · Perturb-seq. 세 꾸러미 전부 진짜 계약을 그대로 지킵니다.

🔢0 을 직접 셉니다

TNIK 의 IPF 논문 수를 PubMed 로 셉니다. 발견 당시 값이 0 입니다.

🎚️손잡이 하나를 돌립니다

같은 자료 · 같은 코드인데 1등이 바뀝니다. 답을 정한 것은 계산이 아닙니다.

🧫틀린 세포를 만납니다

TNIK 을 껐는데 유전자 11개만 흔들립니다. 실험은 완벽했고 틀린 것은 세포입니다.

전체 커리큘럼

01
이름 안에 “모른다” 가 들어 있다
특발성 폐섬유증 · Open Targets EFO_0000768 · 연관 표적 4,591개
✓
02
이미 있는 약 둘 — 늦출 뿐 멈추지 못한다
INPULSIS 1,066명 · ASCEND 555명 · 둘 다 52주
✓
03
표적 하나가 나머지 전부를 정한다
4,591 → 1 · 그 사이에 있는 규칙들
✓
04
무엇을 근거라고 부를 것인가 — 일곱 갈래
Open Targets datatypeScores · 유전학 · 문헌 · 동물 · 발현 · 경로 · 임상
✓
05
【실습】 Open Targets 를 두드린다 — 후보 4,591개에 줄을 세운다
GraphQL 한 번 · 상위 300개 · 표적 143개의 자세한 기록
✓
06
순위가 이미 오염되어 있다 — 5등부터 15등까지의 정체
상위 30개 중 10개가 “이미 약이 있어서” 올라왔다
✓
07
TNIK 은 이 목록에 없다 — 300등 안에도
TNIK 의 연관 질환 382개 · 그중 IPF 는 없다
✓
08
【실습】 새로움을 센다 — TNIK 은 논문이 0편이었다
PubMed E-utilities · [tiab] · 2020년으로 자른 이유
✓
09
【실습】 손잡이 하나 — 확신과 새로움을 곱한다
같은 자료 · 같은 계산 · 손잡이 하나로 갈리는 1등
✓
10
환자를 봐도 안 나온다 — 발현 자료의 사각지대
GEO 시리즈 4개 · IPF 102명 대 정상 40명 · 상위 600 안에 TNIK 없음
✓
11
【실습】 Perturb-seq API — 껴 보고 무슨 일이 나는지 읽는다
http://192.168.219.45:8500 · 엔드포인트 여섯 · 유전자 11,526개
✓
12
【실습】 상관에서 인과로 — 후보를 전부 껴 본다
Open Targets 상위 12개를 Perturb-seq API 에 그대로 넣는다
✓
13
TNIK 이라는 유전자 — Wnt 위에 앉은 인산화효소
TRAF2 and NCK interacting kinase · TCF7L2 · SMAD1 Thr-322 · 형제 아홉
✓
14
【실습】 잡을 홈이 있는가 — 여기서 1등이 탈락한다
Open Targets tractability · 저분자 여덟 칸
✓
15
【실습】 TNIK 을 껐다. 아무 일도 없었다
세포 1,082개 · 녹다운 −21.4 · 흔들린 유전자 4개
✓
16
침묵의 세 종류 — 세포가 곧 질문이다
스크린에 없음 36 · 눌리지 않음 21 · 눌렸는데 조용함
✓
17
이 스크린이 실제로 답하는 것 — 자료를 탓하지 않기
클러스터 112개 · 자가면역 17종 · 유의한 연관 185건
✓
18
이름에서 분자로 — 18개월, 그리고 78명
Ren F, et al. Nat Biotechnol 43:63–75 (2025) · NCT05154240
✓
19
【실습】 2a상 71명 — +98.4 mL 을 어디까지 읽을 수 있나
Xu Z, Ren F, et al. Nat Med 31:2602–2610 (2025) · NCT05938920
✓
20
정리 — 말할 수 있는 것과 없는 것, 그리고 진짜 API 로
자료 셋 · 계산 넷 · 빈칸 둘
✓