19강 / 20강

【실습】 논문 Fig. 5 의 '중심 침투' 주장을 채점한다

논문 Fig. 5B·E — 좌표로 판정할 수 있는가

논문의 주장을 다시 읽습니다.

"항-PD1 단독은 림프구를 불러오기는 하나 종양 조직의 중심으로 침투시키지 못한다. 반면 Ddx54 녹아웃 단독은 중심까지 효과적으로 들여보낸다."

이 문장은 두 개의 주장입니다. 따로 채점합니다.

#	주장	무엇을 재면 되나
A	항-PD1 이 림프구를 불러온다	림프구 수·비율이 대조보다 높은가
B	항-PD1 은 중심에 못 넣는다	둘레 종양비율이 대조와 비슷하거나 낮은가
C	Ddx54 녹아웃은 중심까지 넣는다	둘레 종양비율이 대조보다 높은가

고등학생'중심 침투' 주장을 채점한다

논문의 주장은 이것이다 — "치료가 T세포를 늘리지만 중심부 침투는 유도하지 못한다."

이 문장을 쪼개면 세 주장

주장	필요한 증거
1. T세포가 늘어난다	개수 · 비율
2. 중심부에는 안 들어간다	거리 · 둘레 조성
3. 치료가 그 원인이다	조건 비교 · 반복

복합적인 주장은 여러 주장의 묶음이다 — 하나씩 확인한다

Python 브라우저에서 실행

# 채점표를 만든다
import trf

t = trf.claim_table()
print(t.to_string())
print()
print("열 뜻")
print("  림프구 비율    전체 세포 중 림프구 %")
print("  종양거리 중앙값 가장 가까운 종양세포까지 (µm)")
print("  깊은 곳 비율   둘레 50µm 의 70% 이상이 종양인 림프구 %")

1.8배입니다. 다만 마우스가 조건당 한 마리라는 것을 잊지 마세요.

Python 브라우저에서 실행

# 주장 A - 항-PD1 이 림프구를 불러오나
import trf

c = trf.comp()
기준 = 100 * c.loc["림프구", "WT_ISO"] / c["WT_ISO"].sum()
print(f"대조 림프구 비율 {기준:.2f}%")
print()
for s in ["WT_PD1", "DDX_ISO", "DDX_PD1"]:
    v = 100 * c.loc["림프구", s] / c[s].sum()
    print(f"{trf.COND[s]:<26}{v:>6.2f}%   {'O' if v > 기준 else 'X'} (대조의 {v/기준:.1f}배)")
print()
print("판정 A: 항-PD1 단독이 림프구를 불러옵니다 - 논문과 일치.")

고등학생첫 번째 주장 — 늘어나는가

지표	확인 가능
T세포 개수	가능
T세포 비율	가능
유의성	불가 (n=1)

방향은 볼 수 있다

배수와 방향을 보고하고 가설로 적는다.

그런데 개수와 비율이 어긋날 수 있다

15강에서 본 문제다. 분모 가 무엇이냐에 따라 답이 다르다.

둘 다 보고하면 독자가 판단할 수 있다.

지표가 어긋나면 그 어긋남 자체를 보고한다

Python 브라우저에서 실행

# 주장 B·C - 중심에 넣었나
import trf

d = trf.depth_table()
기준 = d.loc["림프구", "WT_ISO"]
print(f"대조 림프구 둘레 종양비율 {기준:.3f}")
print()
for s in ["WT_PD1", "DDX_ISO", "DDX_PD1"]:
    v = d.loc["림프구", s]
    방향 = "더 안쪽" if v > 기준 else "더 바깥"
    print(f"{trf.COND[s]:<26}{v:>7.3f}   {방향}")
print()
print("판정 B: 항-PD1 단독은 대조보다 살짝 바깥 - 논문과 일치(중심에 못 넣음).")
print("판정 C: Ddx54 녹아웃도 대조보다 바깥 - **논문과 어긋납니다**.")

고등학생두 번째 주장 — 중심에 안 들어가는가

이것이 공간 자료가 답할 수 있는 주장이다.

지표	결과
거리 프로파일 (16강)	기준점 문제 있음
둘레 조성 (17강)	더 안정적

두 지표가 다른 답을 주면

어느 것을 믿을지 미리 정해 둬야 한다. 결과를 보고 고르면 선택 편향 이다.

이 강의의 선택

17강의 둘레 조성이 기준점에 덜 의존하니 그것을 주된 지표로 쓴다.

그리고 거리 프로파일도 함께 보고한다.

주된 지표를 미리 정하고 나머지도 함께 보고한다

대안 설명을 하나씩 확인하고, 남으면 '판정 불가' 라고 적습니다.

Python 브라우저에서 실행

# C 를 가르려면 무엇이 필요한가 - 대안 설명을 하나씩 확인
import trf

c = trf.comp()
d = trf.depth_table()
print("대안 1) 종양이 죽어 기준점이 사라졌나")
for s in trf.ORDER:
    print(f"  {trf.COND[s]:<26}증식 종양세포 {c.loc['증식 종양세포', s]:>6,}")
print()
print("대안 2) 조직 구조가 통째로 달라졌나 - 모든 세포형이 함께 낮은가")
for ct in ["림프구", "대식세포", "섬유아세포", "내피세포", "골수세포"]:
    v = d.loc[ct, "DDX_PD1"] - d.loc[ct, "WT_ISO"]
    print(f"  {ct:<10}{v:>+8.3f}")
print()
print("골수세포만 반대 방향입니다. 통째로 달라진 것도 아닙니다.")
print("=> 이 자료만으로는 C 를 판정할 수 없습니다.")

고등학생세 번째 주장 — 판정 불가

"치료가 원인이다" 는 이 자료로 판정할 수 없다.

필요한 것	이 자료에
조건당 여러 개체	없음 (n=1)
대조군	있음
무작위 배정	—
품질이 맞춰짐	확인 필요

그래서 셋 중 하나는 판정 불가로 남는다

이것이 정직한 결론 이다. "확인됨" 도 "반박됨" 도 아니다.

판정 불가를 적는 것의 값어치

독자가 무엇이 확인되고 무엇이 안 되었는지 를 안다. 그리고 무엇이 더 필요한지 도 안다.

판정 불가는 실패가 아니라 정확한 보고다

🤔 확인 문제

주장 C 를 '틀렸다' 가 아니라 '판정 불가' 로 적는 이유는?

🤔 확인 문제

골수세포만 반대 방향인 것이 '조직 구조가 통째로 달라졌다' 는 설명을 약하게 만드는 이유는?

🤔 확인 문제

이 판정을 제대로 하려면 무엇이 필요한가?