Lesson 4 of 20

무엇을 근거라고 부를 것인가 — 일곱 갈래

Open Targets datatypeScores · 유전학 · 문헌 · 동물 · 발현 · 경로 · 임상

Open Targets 는 “유전자 X 와 질환 Y 가 관련 있다” 는 근거를 한 덩어리로 주지 않습니다. 종류별로 쪼개서 줍니다. 일곱 가지입니다.

High school무엇을 근거라고 부를 것인가

Open Targets는 근거를 일곱 갈래로 나눕니다. 각각 다른 종류의 증거예요.

갈래	무엇을 세나	강도
유전학	GWAS·희귀변이	강함 — 인과에 가까움
체세포 변이	암의 변이	암에서 강함
약물 (임상)	이미 약이 있나	순환 위험 — 6강
경로	알려진 경로 소속	간접
문헌	논문에 함께 언급	약함 — 유행에 좌우
동물모델	녹아웃 표현형	중간
발현	병든 조직에서 달라짐	약함 — 상관

일곱 갈래의 값이 서로 아주 다릅니다. 다음 셀에서 그 차이를 봅니다.

Python Runs in your browser

import ot

ko = {
    "genetic_association": "사람 유전학 — GWAS · 희귀변이. 사람에게서 직접 나온 증거",
    "genetic_literature":  "유전학 문헌 — 논문에 보고된 변이",
    "clinical":            "이미 약이 있다 — 그 표적을 치는 약이 승인/임상 중",
    "literature":          "문헌 동시언급 — 초록에 유전자와 병이 같이 나온 횟수",
    "animal_model":        "동물 모형 — 생쥐를 건드렸더니 비슷한 것이 생겼다",
    "affected_pathway":    "경로 — 이미 아는 경로 안에 있다",
    "rna_expression":      "발현 — 환자 조직에서 양이 달랐다",
}
for k in ot.DATATYPES:
    print("%-20s %s" % (k, ko[k]))

High school강도가 왜 다른가

핵심 질문은 하나입니다 — 이 증거가 인과에 얼마나 가까운가.

증거	인과와의 거리
발현이 달라짐	멀다 — 원인일 수도 결과일 수도
논문에 함께 나옴	더 멀다 — 연구 유행일 수도
동물에서 껐더니 병이 덜함	가깝다 — 개입 실험
사람 변이가 위험을 바꿈	가깝다 — 자연의 개입

"같이 움직인다"보다 "움직이게 만든다"가 언제나 강한 증거입니다.

그런데 목록 안에 아주 이상한 칸이 하나 있습니다. clinical 입니다.

“이 표적을 치는 약이 이미 임상에 있다.” 이것이 근거로 세어집니다. 말이 되는 것 같지만, 잠깐 생각해 보면 순환입니다 — 누군가 이미 그 표적을 골랐다는 사실이, 그 표적을 고를 근거가 됩니다.

High school점수를 합치는 문제

일곱 갈래의 점수를 하나로 합칩니다. 그런데 가중치를 누가 정할까요?

가중치를 이렇게 주면	상위에 오는 것
문헌을 높게	많이 연구된 유명 유전자
유전학을 높게	GWAS 히트가 있는 유전자
임상을 높게	이미 약이 있는 표적 — 6강의 문제

"객관적 점수"처럼 보이지만 가중치는 사람이 정한 주관입니다.

상위 30개 중 열 개가 “이미 약이 있어서” 올라와 있습니다. 6강에서 그 열 개의 이름을 봅니다.

Python Runs in your browser

import ot

t = ot.table(30)
share = (t["clinical"] > 0.9).sum()
print("IPF 연관 표적 상위 30개 중")
print("  '이미 약이 있다' 가 0.9 를 넘는 표적 :", share, "개")
print("  사람 유전학이 0.5 를 넘는 표적       :", (t["genetic_association"] > 0.5).sum(), "개")
print()
print("상위 30개에서 근거 종류별 평균 점수")
for c in ot.DATATYPES:
    print("  %-20s %.3f" % (c, t[c].mean()))

High school그래서 분해표를 본다

총점만 보면 안 됩니다. 어느 갈래에서 왔는지를 봐야 해요.

같은 총점 0.7	실제 내용	표적으로서
유전자 A	문헌만 높음	연구가 많을 뿐
유전자 B	임상만 높음	이미 약이 있음 — 순환
유전자 C	여러 갈래가 고르게	가장 좋음

총점은 정렬 도구이고, 판단은 분해표로 합니다.

🤔 Check yourself

사람 유전학(genetic_association) 근거가 발현(rna_expression) 근거보다 무겁게 다뤄지는 이유는?

🤔 Check yourself

clinical 근거가 순환적이라는 말의 뜻은?