17강 / 20강

【실습】 '가장자리에만 있다' 를 숫자로 판정한다

이웃 반지름 50 µm 안의 종양세포 비율

16강에서 거리의 한계를 봤습니다. 다른 지표를 만듭니다.

그 세포 둘레 50 µm 안의 세포 가운데 종양세포의 비율

종양 덩어리 한가운데 있는 림프구는 사방이 종양이므로 이 값이 1 에 가깝습니다. 가장자리에 있으면 절반쯤, 종양 밖이면 0 에 가깝습니다.

거리보다 나은 점 — 종양세포까지의 거리는 종양 덩어리 안에서 전부 0 이 되지만, 이 값은 안쪽일수록 계속 커집니다.

고등학생'가장자리에만 있다' 를 숫자로

16강에서 거리의 한계를 봤다. 다른 지표 를 만든다.

이웃 반지름 50 μm 안의 종양세포 비율

T세포의 둘레	해석
종양세포가 대부분	종양 안에 있음
기질세포가 대부분	기질에 있음
섞여 있음	경계

각 세포 자신을 기준으로 삼으면 외부 기준점이 필요 없다

이 셀은 조금 오래 걸립니다(25,000개 이웃 검색).

Python 브라우저에서 실행

# 직접 계산해 본다 - 한 표본으로
import trf

d = trf.cells(sample="WT_ISO")
frac = trf.neighbor_tumor(radius=50.0, df=d)
print(f"세포 {len(d):,}개 · 계산된 값 {frac.notna().sum():,}개")
print()
print("세포형별 평균")
print(frac.groupby(d["세포형"]).mean().round(3).sort_values(ascending=False).to_string())
print()
print("종양세포 자신은 1 에 가깝습니다 - 당연한 확인이에요.")

Python 브라우저에서 실행

# 네 조건 전부 - 미리 계산해 둔 값
import trf

t = trf.depth_table()
print("반지름 50 µm 안의 종양세포 비율 (평균)")
print(t.to_string())
print()
print("림프구만 따로")
for s in trf.ORDER:
    print(f"  {trf.COND[s]:<26}{t.loc['림프구', s]:>7.3f}")

고등학생왜 50 μm 인가

반지름	포함되는 세포 수	보는 것
10 μm	1~2개	바로 옆
50 μm	약 10~30개	국소 환경
200 μm	수백 개	구역

생물학이 정해야 한다

사이토카인이 수십 μm 를 간다. T세포가 암세포를 죽이려면 접촉해야 한다.

50 μm 는 "바로 주변 환경" 을 보는 크기다.

그래도 임의적이다

그러니 여러 반지름에서 해 보고 결론이 유지되는지 확인해야 한다.

매개변수를 생물학으로 고르되 여러 값에서 확인한다

「대식세포와 골수계 첫걸음」 17강에서 이 골수세포들이 M1 유사로 바뀐 것을 봅니다.

Python 브라우저에서 실행

# 예외를 찾는다 - 골수세포만 다르다
import trf

t = trf.depth_table()
print(f"{'세포형':<12}" + "".join(f"{s:>10}" for s in trf.ORDER) + f"{'병용-대조':>10}")
for ct in t.index:
    v = [t.loc[ct, s] for s in trf.ORDER]
    print(f"{ct:<12}" + "".join(f"{x:>10.3f}" for x in v) + f"{v[3]-v[0]:>+10.3f}")
print()
print("골수세포만 병용에서 오히려 **올랐습니다**.")
print("병용에서 골수세포가 658 -> 2,554 개로 네 배 늘기도 했어요.")

고등학생이 지표의 장점

장점	내용
기준점이 필요 없음	거리의 문제 회피
종양세포가 적어도 계산됨	0% 가 나올 뿐
세포마다 값이 나옴	분포를 볼 수 있음
직관적	"주변이 몇 % 종양인가"

두 번째가 결정적이다

치료로 종양세포가 다 죽어도 지표가 무너지지 않는다.

"주변에 종양세포가 0%" 라는 값이 의미 있게 나온다.

극단적인 상황에서도 정의되는 지표가 좋은 지표다

이 셀은 시간이 좀 걸립니다. 결론이 임의의 선택에 기대는지 확인하는 절차예요.

Python 브라우저에서 실행

# 반지름을 바꿔도 같은가 - 결론이 반지름에 기대는지 확인
import trf

for r in [30.0, 50.0, 80.0]:
    row = []
    for s in trf.ORDER:
        d = trf.cells(sample=s)
        f = trf.neighbor_tumor(radius=r, df=d)
        ly = f[(d["세포형"] == "림프구").values].dropna()
        row.append(ly.mean())
    print(f"반지름 {r:>4.0f} µm  " + "  ".join(f"{x:.3f}" for x in row))
print()
print("순서: " + " · ".join(trf.ORDER))
print("반지름을 바꿔도 병용이 가장 낮습니다 - 반지름 탓이 아닙니다.")

고등학생그래도 한계가 있다

한계	내용
반지름이 임의적	—
조직 구조에 영향받음	세포 밀도가 다르면 값이 달라짐
2차원 절편	3차원에서는 다를 수 있음

두 번째를 자세히 보자

세포가 빽빽한 부위 에서는 50 μm 안에 세포가 많다.

성긴 부위 에서는 적다.

그러면 비율의 안정성 이 다르다 — 세포가 3개뿐이면 비율이 0%, 33%, 67%, 100% 밖에 안 나온다.

그래서 이웃 세포 수도 함께 봐야 한다

이웃이 너무 적은 세포는 제외하거나 표시한다.

비율을 계산할 때는 분모의 크기도 함께 봐야 한다

🤔 확인 문제

'둘레의 종양세포 비율' 이 거리보다 나은 점은?

🤔 확인 문제

병용에서 거의 모든 세포형의 값이 함께 낮아진 것을 어떻게 읽어야 하나?

🤔 확인 문제

골수세포만 병용에서 높은 것이 뜻하는 바로 가장 알맞은 것은?