KAIST "신종 코로나도 꺾이는 시기 알 수 있다"

사스, 메르스, 신종 코로나와 같은 감염병은 반드시 감염자 수가 감소하는 전환점이 존재, 그 시점을 예측할 수 있고, 또 하루 평균 접촉자 수를 7명 이하로 통제할 경우 어떤 감염병으로부터도 안전하다는 국내 연구진 논문이 뒤늦게 주목을 받고 있다.

KAIST(총장 신성철)는 바이오 및 뇌공학과 이광형 교수가 교신저자로 참여한 이런 내용의 논문이 지난 2017년 5월 'BMC 바이오인포매틱스(BMC Bioinformatics)'18호에 게재됐다고 9일 밝혔다.

이 교수 외에 당시 지도 학생이었던 김기성 현 바이오브레인 대표가 제1 저자로 참여했다. 논문은 '복잡계 네트워크를 이용한 감염병 확산예측 모델연구'를 타이틀로 BMC 바이오인포매틱스에 게재됐다.

이광형 교수는 당시 연구 배경에 대해 2015년 5월 우리나라에 첫 감염자가 발생한 메르스(중동호흡기증후군) 사태 직후 ▲감염병이 돌기 시작하면 전체로 확산되는지 ▲ 혹은 어느 시점에서 그 기세가 꺾일 것인지 ▲새로운 감염병의 출현은 과연 인류사회를 몰락시킬 것인지 ▲창궐하다가 언제 사라질 것인지 등에 대한 궁금증에서 시작했다고 설명했다.

메르스는 2012년 4월부터 사우디아라비아 등 중동지역을 중심으로 감염자가 발생한 급성 호흡기 감염병이다. 우리나라에는 2015년 5월 첫 감염자가 발생한 이후 186명의 환자가 발생했고, 이 중 38명이 사망했다.

이광형 교수 연구팀은 전염병 확산은 감염성, 지속성(회복성), 사회구조 등 3가지 특성에 의해 결정된다고 보고 컴퓨터 시뮬레이션 방식으로 연구를 진행했다.

'감염성'은 인간 자체 감염력 정도와 병원체 특성, 접촉 여부 등에 따라 차이가 있다.

'지속성'은 인간 자체 면역으로 회복되는 능력으로 감염 이후 잠복기를 포함해 완치되기까지 걸리는 시간을 뜻한다.

'사회구조'는 한 사람이 단위 시간당 접촉하는 사람의 숫자를 나타낸다.

연구팀은 우선 감염병에 노출된 사회(구조, 인구)를 나타내는 네트워크를 만들었다. 이 네트워크에는 대상 인구와 평균 접촉자 수를 표현하고, 실제 컴퓨터 시뮬레이션에서는 다양한 특성을 가진 사회를 표현하기 위해 접촉자 수를 변화시켜 감염병의 확산 추세를 관찰했다. 이는 감염성과 지속성 등 고유 특성의 감염병이 등장한 이후 네트워크(사회)에서 어떻게 확산되는지 알아보기 위해서다.

■ 감염병은 꺾이는 점이 항상 존재

연구팀은 초기에는 감염자 수가 증가하다 감소하기 시작하는 전환점이 항상 존재한다는 사실을 알아냈다. 연구팀은 이 전환점을 VRTP(Value of Recovered at Turning Point)라 정의하고, 감염병의 기세가‘꺾이는 시점’으로 해석했다.

결론적으로 특정 감염병(감염성 및 지속성)이 네트워크(사회)에서 발생하더라도 반드시 전환점(꺾이는 점)이 존재한다는 결론을 얻었다. 연구팀은 이를 회복자가 전염병으로부터 회복되거나 사망으로 전염병 확산경로가 차단되기 때문으로 해석했다.

■ 감염병이 꺾이는 시점 예측 가능

주식시장에서 주가 피크 점은 사전에 알지 못하고, 상황이 지난후에나 알 수 있다. 만약 선행지수가 있다면 피크 점을 예측할 수 있을 것이다. 연구팀은 감염자의 'VRTP(꺾이는 점)' 선행지수가 '누적 회복자' 임을 알아냈다. 누적 회복자 숫자는 언제나 측정가능하기 때문에 선행지수로 사용할 수 있다.

일례로 어떤 감염병이 감염률 33%, 지속기간 7.6일이고, 평균 접촉자 수가 20명이면, 누적 회복자 비율이 17.35%일 때 꺾인다는 것을 알 수 있다.

감염률이 33%, 지속기간이 7.6일이고, 평균 접촉자 수가 10명이면, 누적 회복자 비율은 16.53%일 때 꺾인다. 이처럼 감염병 특성과 사회구조가 주어질 경우 기세가 꺾이는 점(VRTP)를 예측할 수 있다. 연구팀은 또 최악의 감염병이라도 회복자 누적 수가 네트워크(사회) 인구의 27%가 되는 시점에서 꺾인다는 점도 밝혀냈다.

■어떤 감염병도 하루평균 접촉자 수가 7명 이하면 안전

연구팀은 이와 함께 새로운 전염병에 의한 인류 생존의 위협 여부에 대해서도 주목했다. 어떤 조건의 감염병이 인간에 가장 위험한지를 알아보기 위해 감염병의 특성(감염률 과 지속시간)과 네트워크(사회)구조 특성에 변화를 주면서 시뮬레이션을 했다.

이 결과, 연구팀은 첫째, 감염률이 높고, 지속시간이 길며, 치사율이 100%인 감염병이 가장 위험하다. 둘째, 그러나 어떠한 감염병이라도 접촉자 수를 하루평균 7명 이하로 줄이면 전체를 감염시킬 수 없다는 사실을 발견했다.