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왜 만들었나

여기서 무엇을 얻나요?

한 줄로 답하면 — KAIST 조광현 교수 연구팀이 폐암의 ‘면역 사막’을 깨뜨린 DDX54 발견 과정을, 첫 단계부터 마지막 검증까지 그대로 따라 하게 됩니다.

일흔세 과목은 아무렇게나 고른 목록이 아닙니다. 발견 하나를 처음부터 끝까지 재현하는 데 실제로 필요한 부품을, 쓰이는 순서대로 늘어놓은 것입니다. 그 과정은 데이터 융합 → 컴퓨터 시뮬레이션 → 분자 기전 규명 → 생체 검증 으로 이어지는 전형적인 시스템 생물학(Systems Biology) 의 흐름을 따릅니다. 아래 네 단계가 그 흐름이고, 각 단계 밑에 붙은 과목이 그 단계를 손으로 해 보는 자리입니다.

1

멀티오믹스 데이터 융합 · 환자군 정의

📊 데이터
  • TCGA 유전체 분석 — 폐선암(LUAD) 환자의 TMB(종양 변이 부담)를 계산하고, FDA 기준인 10 mutations/Mb 이상만 남깁니다.
  • SBU-TIL AI 매칭 — 같은 환자의 H&E 조직 이미지를 AI 로 분석한 값 (종양침윤림프구 비율)을 유전체 데이터에 붙입니다.
  • 노이즈 필터링 — 항원 제시 경로(Antigen Presentation Pathway)에 유전자 결함이 있는 샘플은 덜어 냅니다. 애초에 면역이 못 알아보는 경우니까요.

이 단계의 결론 — 변이는 잔뜩인데 림프구는 없는 ‘TMB-H & 면역 사막(Immune-desert)’ 환자군 약 30% 가 남습니다. 이들이 표적입니다.

여기서 손으로 해 보는 과목 — 생물정보학 데이터셋, 종양침윤림프구, bulk RNA-seq, 생물정보학

2

컴퓨터 네트워크 모델링 — 마스터 조절자 발굴

💻 계산
  • ARACNe — 폐암 환자 전사체 데이터로 유전자 조절 네트워크(GRN)를 세웁니다. 누가 누구를 켜고 끄는지의 지도입니다.
  • VIPER — 그 지도 위에서, 면역 사막이라는 환경을 지배하는 핵심 전사 인자(Pivotal TFs) 를 계산해 냅니다. 측정되지 않은 활성을 추론하는 일입니다.
  • DIGGIT — 그 전사 인자들을 뒤에서 조종하는 최상위 마스터 유전자를 거슬러 올라갑니다.

이 단계의 결론 — 면역 사막화를 총지휘하는 최상위 유전자로 DDX54 가 세계 최초로 지목됩니다. 실험대가 아니라 계산으로 나온 이름입니다.

여기서 손으로 해 보는 과목 — 아라크네(ARACNe), 바이퍼(VIPER), 디지트(DIGGIT), 유전자탐색, 암세포 디지털 트윈 · 밑바탕 — 선형대수학, 알고리즘, 자료구조, 이산수학

3

인비트로(In Vitro) 세포 실험 — 분자 제어 회로 규명

🔬 기전
  • microRNA 기전 — 암세포에서 DDX54 를 억제(KD)하자 Drosha/Dicer 가 늘고, 종양 억제성 miR-34b-5p 등이 되살아납니다.
  • 신호 전달 경로 — 반대로 DDX54 가 켜지면 MYC · JAK-STAT3 · NF-κB 경로가 함께 켜지는 것이 확인됩니다.
  • 면역 회피 단백질 — 그 경로를 타고 면역세포의 진입을 막는 CD38 · CD47 발현이 유도되는 메커니즘이 입증됩니다.

이 단계의 결론 — 2단계가 지목한 이름이 어떤 회로로 사막을 만드는지가 드러납니다.

여기서 손으로 해 보는 과목 — miRNA-mRNA, 유전자탐색, 생물정보학

4

인비보(In Vivo) 동물 실험 · 교차 검증 — 치료 효과 입증

🐁 검증
  • 동계 마우스 모델 — 면역 저항성 폐암 세포주(LLC1, KLN205)를 이식한 모델을 만듭니다.
  • 조합 치료 시너지 — DDX54 억제 + Anti-PD1 병용 투여에서 종양이 극적으로 줄고 생존율 100% 에 이릅니다.
  • 공간 분석(Xenium · 단일세포) — 종양 중심부(Core) 까지 CD8+ T 세포와 M1형 대식세포가 실제로 밀고 들어가, 면역 환경이 사막(Desert) → 염증(Inflamed) 으로 리모델링된 것을 최종 확인합니다.

이 단계의 결론 — 계산이 지목한 표적이 살아 있는 몸에서 통한다는 증명입니다.

여기서 손으로 해 보는 과목 — 공간전사체, 단일세포 면역지도, 종양침윤림프구

그리고 이 모든 것이 도는 바닥

위 네 단계는 결국 서버 한 대 위에서 돕니다. 수십 기가의 원자료를 내려받아 두는 곳, 그것을 몇 시간씩 돌려도 죽지 않게 하는 곳, 남의 환자 데이터를 함부로 새지 않게 하는 곳이 필요합니다. 앞의 여덟 과목이 그 바닥입니다 — 운영체제 · 컴퓨터 구조론 · 컴퓨터 네트워크 · 데이터베이스 · 정보보호. 분석을 배우러 왔다가 서버 앞에서 막히는 일이 없도록, 같은 자리에 두었습니다.

그래서 무엇을 얻나요?

  • 이름이 아니라 경로를 압니다. ‘DDX54 가 중요하다’ 를 외우는 것이 아니라, 아무것도 모르는 상태에서 그 이름에 도달하는 길을 직접 걸어 봅니다.
  • 알고리즘을 통째로 지어 봅니다. ARACNe · VIPER · DIGGIT 를 가져다 쓰는 게 아니라, 무엇을 계산하는 물건인지 알고 손으로 짭니다.
  • 설치가 필요 없습니다. 모든 코드와 셸 명령이 페이지 안에서 바로 돕니다. 준비물도, 결제도 없습니다.
  • 한 계정으로 일흔세 과목. 진도와 점수가 한곳에 쌓입니다.

솔직하게 덧붙이면 — 3·4단계의 습식 실험 자체는 브라우저 안에서 할 수 없습니다. 대신 그 실험이 남긴 데이터를 읽고, 같은 결론이 나오는지 손으로 확인하는 법을 배웁니다. 1·2단계는 공개 데이터로 처음부터 끝까지 그대로 따라 할 수 있습니다.

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