13강 / 20강

전수 스크리닝 — MObyDiCK 이 하는 일

모든 유전자를 하나씩 끄고 켜 본다

지난 강에서는 DDX54 를 골라서 껐습니다. 그런데 왜 DDX54 였을까요? 이미 답을 알고 골랐다면 그건 예측이 아닙니다.

가상 스크리닝의 발상은 정반대입니다.

고르지 않는다. 전부 해 본다.
그리고 결과를 줄 세워서 계산이 답을 고르게 한다.

이것이 조광현 교수팀의 MObyDiCK 같은 플랫폼이 하는 일의 뼈대입니다. 습식 실험이라면 유전자 하나에 몇 주가 걸리지만, 여기서는 전부 합쳐 눈 깜짝할 사이입니다.

고등학생모든 유전자를 하나씩 끄고 켜 본다

12강에서 DDX54 하나를 껐다. 이제 모든 유전자를 하나씩 해 본다.

유전자 수 n	단일 섭동 수
8	8 × 2 = 16

각각에 대해 전수 조사 를 다시 한다. 16 × 256 = 4,096 번 계산.

전수 스크리닝 — 실험으로는 몇 달, 계산으로는 몇 초

이 정도는 브라우저에서 1초도 안 걸립니다.

Python 브라우저에서 실행

import bn

net = bn.twin()

# 표적 후보 — 표현형을 읽는 '계기판' 노드는 뺀다 (이유는 16강에서)
print("표적 후보 :", net.druggable())
print("제외한 노드:", list(net.readouts), "  ← 결과를 읽는 계기판")
print()

n_targets = len(net.druggable())
print(f"단일 섭동 시험 횟수 = 표적 {n_targets}개 × (끄기·켜기) 2가지 = {n_targets * 2}건")
print(f"한 건마다 초기 상태 {2 ** net.n}개를 끝까지 굴리므로")
print(f"세포 시뮬레이션 총 {n_targets * 2 * 2 ** net.n:,}회")

가역화 = 원래 암이던 세포가 정상으로 돌아온 비율. 부작용 = 정상이 암이 된 개수.

Python 브라우저에서 실행

import bn

net = bn.twin()
net.screen()          # 모든 단일 섭동을 전수 시험하고 성적표를 낸다

고등학생MObyDiCK 이 하는 일

이 강의가 흉내 내는 도구의 이름이다.

단계	하는 일
1	불 네트워크 모형을 세움
2	어트랙터와 표현형을 찾음
3	모든 섭동을 시도
4	암을 정상으로 되돌리는 섭동을 찾음
5	순위를 매겨 후보 제시

'가역화' 가 목표다

암세포를 죽이는 것이 아니라 정상으로 되돌리는 것.

죽이는 대신 되돌린다 — 다른 종류의 치료 목표

세 갈래로 갈립니다. 가운데 줄(효과 없음)에 PDL1 과 CD47 이 있다는 점을 기억해 두세요.

Python 브라우저에서 실행

import bn

net = bn.twin()
rows = net.screen(quiet=True)

# 성공한 처치와 실패한 처치를 갈라 본다
win  = [r for r in rows if r["가역화"] == 100 and r["부작용"] == 0]
fail = [r for r in rows if r["가역화"] == 0 and r["부작용"] == 0 and r["처치"] != "무처치"]
bad  = [r for r in rows if r["부작용"] > 0]

print("완전히 되돌린 처치")
for r in win:
    print("   ✅", r["처치"])
print("\n아무 효과가 없던 처치")
for r in fail:
    print("   ⬜", r["처치"])
print("\n오히려 해로운 처치")
for r in bad:
    print(f"   ⛔ {r['처치']}   정상 {r['부작용']}개를 암으로 만듦")

🎮 스크리닝 결과표

열 이름을 눌러 정렬해 보세요. 무엇을 기준으로 줄 세우느냐가 곧 '최적 표적' 을 바꿉니다.

고등학생아무 효과가 없는 섭동들

스크리닝을 하면 대부분은 아무 효과가 없다.

결과	비율
변화 없음	대부분
부분적 효과	일부
완전 가역화	드묾

15강에서 이것을 만난다

PDL1 녹아웃과 CD47 녹아웃이 각각 아무 효과가 없었다.

그런데 둘을 함께 끄면 효과가 난다.

이것이 조합의 필요성이다

단일 표적으로는 안 되고 여러 곳을 동시에 막아야 하는 경우가 있다.

하나씩 다 해 봐도 안 되면 조합을 봐야 한다 — 17강의 조합 폭발로 이어진다

고등학생스크리닝 결과를 어떻게 읽나

주의	내용
순위는 모형의 순위	실제 순위가 아님
모형에 없는 것은 안 나옴	7강의 유전자 선택
효과 크기가 없음	0/1 이니 정도를 모름
부작용을 모름	정상 세포에 대한 영향

마지막이 임상적으로 중요하다

암세포 모형에서 효과적인 섭동 이 정상 세포에서는 치명적 일 수 있다.

정상 세포 모형도 함께 돌려야 치료 창 을 볼 수 있다.

효과만 보고 안전을 안 보면 반쪽짜리 예측이다

🤔 확인 문제

가상 스크리닝에서 표적을 '고르지 않고 전부 시험' 하는 이유는?

🤔 확인 문제

스크리닝 표에서 '부작용' 열이 0 이 아닌 처치를 어떻게 다뤄야 하나?

🤔 확인 문제

PDL1 녹아웃이 이 회로에서 단독으로 효과가 없던 이유를 회로에서 찾으면?

해설 T_Kill* = Proliferation and not PDL1 and not CD47. 브레이크가 둘인데 하나만 풀면 차는 그대로 서 있습니다.