6강 / 20강

이름 붙이기 — 어떤 어트랙터가 '암' 인가

표현형은 계산이 아니라 해석이다

지난 강까지 컴퓨터가 한 일은 여기까지입니다 — 어트랙터 네 개를 찾았다. 그뿐이에요.

그중 하나를 "악성 암 상태" 라고 부른 것은 우리입니다. 그 판단의 근거는 Cancer_Growth 라는 이름의 유전자가 1 이라는 것이었고, 그 유전자에 그런 이름을 붙인 것도 우리입니다.

이것은 약점이 아니라 반드시 드러내야 할 전제입니다. 모형이 내놓는 '암 25%' 같은 숫자는 이름 붙이는 규칙에 완전히 의존하니까요.

고등학생어떤 어트랙터가 '암' 인가

계산하면 어트랙터가 여러 개 나온다. 그중 어느 것이 암 인가?

계산이 답하지 않는다

계산은 상태 벡터 를 줄 뿐이다. "(1,0,1,1,0,1,0,0)" 이 암인지 정상인지는 사람이 정해야 한다.

판정 근거	내용
증식 유전자가 켜져 있나	—
세포사 유전자가 꺼져 있나	—
면역 회피 유전자가 켜져 있나	—

표현형은 계산이 아니라 해석이다 — 이 강의의 중요한 경고

네 개 어트랙터, 판정 기준은 단 한 자리.

Python 브라우저에서 실행

import bn

net = bn.mini()
land = net.landscape()

# 어트랙터마다 이름표가 어떻게 붙는지 직접 확인
for a, basin in sorted(land.basins.items(), key=lambda kv: -len(kv[1])):
    d = dict(zip(net.genes, a[0]))
    print(f"{net.label(a):<4} <- Cancer_Growth={d['Cancer_Growth']}   "
          f"베이슨 {len(basin):>2}개   ON: {', '.join(net.on_genes(a[0])) or '(없음)'}")

print()
print("판정에 쓰인 것은 Cancer_Growth 한 자리뿐입니다.")

고등학생해석이 결과를 정한다

같은 어트랙터를 다르게 이름 붙이면 결론이 달라진다.

어트랙터	해석 A	해석 B
X	암	휴면
결론	치료 실패	치료 성공

15강에서 실제로 이 문제를 만난다

병용요법이 만든 세 번째 상태 를 "휴면" 이라고 부를 것인가, "치료 실패" 라고 부를 것인가?

그래서 판정 기준을 미리 정한다

결과를 보고 이름을 정하면 원하는 결론 이 나오게 된다.

이름 붙이는 규칙을 결과 보기 전에 정하는 것이 정직함의 최소 조건이다

숫자를 인용할 때는 어떤 기준으로 셌는지를 함께 말해야 하는 이유입니다.

Python 브라우저에서 실행

import bn

net = bn.mini()

# 판정 규칙을 바꿔 보면 '암 비율' 이 통째로 달라진다
def count_with(rule):
    land = net.landscape()
    return sum(1 for a, b in land.basins.items()
               if rule(dict(zip(net.genes, a[0]))) for _ in b)

rules = {
    "Cancer_Growth = 1 (원래 기준)": lambda d: d["Cancer_Growth"] == 1,
    "CD47 = 1 (면역회피만 봄)":       lambda d: d["CD47"] == 1,
    "p53 = 0 (브레이크 고장만 봄)":   lambda d: d["p53"] == 0,
    "CD47 = 1 이고 p53 = 0":          lambda d: d["CD47"] == 1 and d["p53"] == 0,
}
for name, r in rules.items():
    n = count_with(r)
    print(bn.pad(name, 34) + f"암으로 세어지는 상태 {n:>2}/16  ({n/16*100:5.1f}%)")

print()
print("같은 계산, 같은 어트랙터입니다. 바뀐 것은 '이름 붙이는 규칙' 하나뿐이에요.")

🎮 이름표 실험대

판정 기준을 바꾸면 '암' 으로 세어지는 칸이 어떻게 달라지는지 보세요.

고등학생표현형 판정 규칙 만들기

방식	내용
특정 유전자 조합	"증식 켜짐 AND 세포사 꺼짐 = 암"
점수화	여러 표지의 합
참조 자료와 비교	실제 세포의 발현과 대조

세 번째가 가장 객관적이다

실제 암세포와 정상세포의 발현 자료 와 어트랙터를 비교한다.

그런데 0/1 로 이산화한 것 과 연속적인 실제 발현 을 비교하는 것 자체가 어렵다.

모형과 실제를 잇는 다리가 필요하고, 그 다리도 판단을 요구한다

고등학생그래도 이 단계가 필요하다

표현형 판정 없이는 아무 결론도 못 낸다.

판정 없이	판정 후
"어트랙터가 3개다"	"암 어트랙터가 1개, 정상이 2개다"
해석 불가	치료 목표가 정해짐

그러니 해야 하되 명시해야 한다

"우리는 이러이러한 기준으로 암이라 판정했다" 를 명확히 적는다.

그러면 독자가 다른 기준으로 다시 볼 수 있다.

주관이 들어가는 것을 막을 수 없으면 그 주관을 명시한다

🤔 확인 문제

모형이 '암 상태 25%' 라고 내놓았을 때 가장 먼저 확인해야 할 것은?

🤔 확인 문제

표현형 판정 규칙을 코드로 적어 두는 것의 가장 큰 이점은?

🤔 확인 문제

'어트랙터를 찾는 것' 과 '어트랙터에 이름을 붙이는 것' 의 차이는?