16강 / 20강

그림자와 시너지 — 진짜 운전수 가려내기

부하를 나눠 쓰는 두 상사 중 누가 진짜인가

순위표 맨 위에 두 전사인자가 나란히 앉아 있습니다. NES 가 8.4 와 7.9. 둘 다 진짜일까요?

부하 명부를 열어 보니 겹치는 부하가 절반입니다. 그렇다면 이야기가 달라집니다. A가 진짜 운전수여서 공유 부하 30명을 죄다 움직였고, B는 그 30명이 자기 명부에도 있는 덕분에 덩달아 높은 점수를 받은 것일 수 있으니까요.

이런 B를 A의 그림자(shadow)라고 부릅니다. 그림자를 걸러내지 않으면 순위표 상위권이 같은 이야기의 복사본으로 가득 찹니다.

고등학생부하를 나눠 쓰는 두 상사

조절자 A 와 B 가 표적을 많이 공유 한다. 그런데 실제로는 A 만 활성화되었다.

그러면 B 도 활성화로 나온다

	표적	NES
A (진짜)	{1,2,3,4,5}	+5.0
B (그림자)	{3,4,5,6,7}	+3.5

B 의 점수는 공유 표적 3,4,5 에서 온 것이다.

진짜 신호가 이웃에게 그림자를 드리운다

그림자 분석 — 빼고 다시 재기

방법은 단순하고 정직합니다.

A와 B의 공유 부하를 찾는다.
공유 부하를 B의 명부에서 빼고 B의 NES 를 다시 계산한다.
NES 가 확 떨어지면 → B는 A의 그림자였다.
NES 가 그대로면 → B는 자기 힘으로 서 있다. 둘 다 진짜다.

A에 대해서도 똑같이 해야 공평합니다. 둘 다 떨어지면? 둘 다 그림자가 아니라 둘이 함께 움직이는 하나의 모듈일 가능성이 큽니다.

공유 부하를 빼면 그림자의 정체가 드러납니다.

Python 브라우저에서 실행

# 그림자 분석 — 공유 부하를 빼고 다시 재 봅니다.
import math
from statistics import NormalDist
Z = NormalDist(0, 1)

# 시그니처: S1~S12 는 크게 올라갔고, 나머지는 잠잠하다
시그니처 = {}
for i in range(1, 13):  시그니처[f"S{i}"] = 3.0 - i*0.05      # 공유 부하 (크게 올랐다)
for i in range(1, 9):   시그니처[f"A{i}"] = 2.5 - i*0.05      # A 전용 (올랐다)
for i in range(1, 9):   시그니처[f"B{i}"] = 0.1 - i*0.01      # B 전용 (잠잠하다)
for i in range(1, 21):  시그니처[f"X{i}"] = -1.0 + i*0.02     # 배경

def nes(부하들):
    N = len(시그니처)
    오름 = sorted(시그니처, key=lambda g: 시그니처[g])
    t2 = {g: Z.inv_cdf((i+1)/(N+1)) for i, g in enumerate(오름)}
    w = [1.0]*len(부하들)
    es = sum(t2[g] for g in 부하들)/len(부하들)
    return es * math.sqrt(sum(x*x for x in w))

A부하 = [f"S{i}" for i in range(1,13)] + [f"A{i}" for i in range(1,9)]
B부하 = [f"S{i}" for i in range(1,13)] + [f"B{i}" for i in range(1,9)]
공유 = set(A부하) & set(B부하)

print(f"공유 부하 {len(공유)}개  (A 부하 {len(A부하)}개 · B 부하 {len(B부하)}개)")
print()
print(f"{'':<6}{'원래 NES':>11}{'공유 뺀 NES':>14}   판정")
for 이름, 부하 in [("TF_A", A부하), ("TF_B", B부하)]:
    원래 = nes(부하)
    남은 = [g for g in 부하 if g not in 공유]
    뺀뒤 = nes(남은)
    판정 = "그림자 ⚠" if 뺀뒤 < 원래 * 0.4 else "자기 힘으로 섬 ✓"
    print(f"{이름:<6}{원래:>+11.2f}{뺀뒤:>+14.2f}   {판정}")

print()
print("TF_B 는 전용 부하가 잠잠한데도 공유 부하 덕에 높은 점수를 받고 있었습니다.")

고등학생그림자를 어떻게 가려내나

단계	하는 일
1	A 와 B 의 공유 표적 을 찾음
2	공유 표적을 빼고 다시 계산
3	점수가 살아남는지 봄

결과 해석

공유 제거 후	판단
A 는 유지, B 는 사라짐	B 가 그림자
둘 다 유지	둘 다 진짜
둘 다 사라짐	공유 표적만이 신호였음

고유한 표적만으로도 신호가 남는지가 진짜인지의 시험이다

🎮 그림자를 걷어 보세요

두 전사인자의 공유 부하 개수와 각자의 전용 부하 신호 세기를 조절해 보세요. 공유 부하를 빼기 전후의 NES 가 나란히 표시됩니다. 공유 부하를 늘릴수록 그림자 판정이 어떻게 바뀌는지 확인해 보십시오.

고등학생시너지 — 반대 경우

그림자의 반대도 있다.

두 조절자가 함께 작용

	단독 NES	함께
A	2.0	6.0
B	2.1	6.0

합보다 크다 — 시너지.

어떻게 찾나

두 레귤론의 합집합 으로 계산해서 각각보다 훨씬 큰지 본다.

생물학적 의미

두 인자가 복합체 를 이루거나 같은 프로모터 에 함께 붙는 경우다.

그림자는 겹침이 만든 착시이고 시너지는 겹침이 만든 진짜 신호다

반대편 — 시너지

그림자가 "둘 다 필요 없다"는 이야기라면, 시너지는 그 반대입니다.

A와 B를 따로 보면 각각 NES 3 정도로 미지근합니다. 그런데 두 명부를 합쳐서 하나의 명부로 보면 NES 가 9 가 나옵니다. 그렇다면 이 둘은 함께 일할 때만 효과를 내는 협력자입니다.

시너지 = NES(A ∪ B) − max( NES(A), NES(B) )

이것은 임상적으로 아주 중요한 발견입니다 — 둘을 함께 막아야 듣는 병용 요법의 근거가 되기 때문입니다. 하나만 막으면 다른 하나가 일을 계속합니다.

그림자는 '하나면 충분하다', 시너지는 '둘 다 있어야 한다'는 이야기입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 시너지 — 따로는 미지근한데 합치면 강해지는 짝을 찾습니다.
import math
from statistics import NormalDist
Z = NormalDist(0, 1)

시그니처 = {}
for i in range(1, 9):  시그니처[f"P{i}"] = 1.8 - i*0.05     # A·B 가 함께 미는 부하
for i in range(1, 5):  시그니처[f"A{i}"] = 0.3
for i in range(1, 5):  시그니처[f"B{i}"] = 0.3
for i in range(1, 31): 시그니처[f"X{i}"] = -0.5 + i*0.02

def nes(부하들):
    N = len(시그니처)
    오름 = sorted(시그니처, key=lambda g: 시그니처[g])
    t2 = {g: Z.inv_cdf((i+1)/(N+1)) for i, g in enumerate(오름)}
    return (sum(t2[g] for g in 부하들)/len(부하들)) * math.sqrt(len(부하들))

A = [f"P{i}" for i in range(1,5)] + [f"A{i}" for i in range(1,5)]
B = [f"P{i}" for i in range(5,9)] + [f"B{i}" for i in range(1,5)]
합 = sorted(set(A) | set(B))

print(f"TF_A 단독      NES = {nes(A):+.2f}")
print(f"TF_B 단독      NES = {nes(B):+.2f}")
print(f"A ∪ B 합쳐서   NES = {nes(합):+.2f}")
print()
print(f"시너지 = {nes(합) - max(nes(A), nes(B)):+.2f}")
print()
print("따로는 각각 미지근한데 합치면 확 뜁니다.")
print("→ 둘을 함께 억제하는 병용 요법의 근거가 됩니다.")

고등학생18강과 연결된다

종양 체크포인트 분석에서 서로 그림자로 판정되는 일이 흔하다.

왜 그런가

체크포인트 조절자들은 서로 강하게 연결되어 있다. 그러니 표적도 많이 공유한다.

결과	내용
A 를 빼면 B 가 사라짐	—
B 를 빼면 A 가 사라짐	—
둘 다 서로의 그림자	못 가름

이럴 때는

둘을 하나의 모듈 로 다룬다. 개별 조절자가 아니라 묶음 으로.

구별할 수 없는 것들은 억지로 나누지 말고 묶어서 다룬다

🤔 확인 문제

그림자(shadow) 효과란 무엇입니까?

🤔 확인 문제

전사인자 B 의 명부에서 A 와의 공유 부하를 빼고 NES 를 다시 쟀더니 거의 변하지 않았습니다. 옳은 해석은?

🤔 확인 문제

두 전사인자를 따로 보면 NES 가 각각 3 정도인데, 두 레귤론을 합쳐서 보니 NES 가 9 였습니다. 이 발견의 임상적 의미는?