KAIST 연구팀, 바이러스 전파율에 따른 위험도 감소를 수학적 모델로
코로나19 확진자 급증을 통해 종식을 위한 첫 계단을 밟을 수 있을까 ©GettyImagesBank
오미크론 변이는 높은 전파력과 낮은 중증률이 특징으로, 코로나19 토착화의 시작이 될지도 모른단 기대를 받아왔다. 카이스트 의과대학 신의철 교수와 수리과학과 김재경 교수 공동연구팀은 수학적 모델을 통해 이러한 희망에 근거를 실어주었다. 연구 결과는 ‘높은 바이러스 전파율이 역설적으로 코로나19 위중증화 비율을 낮춘다’는 제목으로 2월 11일 메드아카이브에 발표되었다.
연구진은 바이러스 전파율에 따른 코로나19 토착화 과정을 파악하기 위해 ‘면역’과 ‘중증도’ 이 두 가지 요인에 초점을 맞춘 수학모델을 만들어 분석했다. 주목할 만한 점은 면역체계의 종류에 따른 주기성을 나누어 항체의 활성과 반감기를 각기 다르게 고려했다는 점이다. 단기적인 ‘중화항체 면역반응’과 장기 유지되는 ‘T 세포 면역반응’으로 나누어 수학모델에 적용한 것은 기존 연구와는 차별되는 새로운 접근이다. 또한 빈번한 돌파감염이 일어날 수 있음을 전제로 두되, 돌파감염에서 회복 후 면역반응이 다시 증강된다는 것을 반영했다.
연구에서는 다양한 경우를 모델링했는데, 특히 현 상황처럼 오미크론 변이가 주가 되어 전파율이 높고 치명률이 낮으며, 백신 접종률이 높은 상황에 관한 결과는 몹시 역설적이었다.
카이스트 연구팀의 결과에 의하면, 현 시점에서는 전파율이 높을수록 더 빠른 시간 내에 더 낮은 위험도로 코로나19의 토착화에 다다를 수 있다. ©KAIST
기존 면역자 비율이 높은 상황에서 바이러스 전파율이 높아지면 일시적으로는 감염환자 수가 증가하지만, 이후 코로나19 중증률이 낮아지면서 감염환자 수가 감소하고, 결과적으로는 코로나19가 독감과 같은 경증 호흡기 질환으로 토착화되는 과정이 오히려 빨라진다는 것이다. 심지어 중증률 뿐 아니라 전체 중증환자 수 자체도 감소한다는 결과를 보였다.
연구진이 가정한 바이러스 전파율이 높은 경우는 사회적 거리두기 완화나 오미크론처럼 전파율이 높은 변이의 출현 등의 상황을 포함한다. 이를 통해 연구진은 백신 접종이 충분히 이루어지고 중환자 관리 의료체계가 갖춰진 후에 방역 정책 완화를 고려할 수 있을 것으로 전망했다.
다만 모든 연구가 그러하듯 해당 연구에도 여러 보완점이 있는데, 우선 연령이나 기저질환 유무에 따라 각기 다른 중증률을 고려하지 않았다는 점을 들 수 있다. 따라서 고위험군 집단을 대상으로 해당 연구결과를 적용할 때에는 각별한 주의가 필요할 것이다. 또한, 무엇보다도 코로나19 감염환자 수의 급증을 충분히 수용할 수 있는 의료체계 정비 및 병상 확보가 급선무일 것이다.
현재 오미크론 변이는 치명률 0.2%가 채 안 되는 수준으로 0.05-0.1% 정도인 계절 독감의 2배 정도의 수치이나, 근래 오미크론 변이의 치명률이 더 낮아졌으며 특히 50대 이하의 치명률이 0%에 가깝다는 점을 고려하면 안정적인 수치라 할 수 있을 것이다. 때문에 오미크론 변이를 시작으로 코로나19 사태가 종료될 수 있다는 긍정적인 예측에 힘이 더해지고 있다. 다만 현시점이 한숨 돌릴 수 있는 마지막 고비의 정점인지, 아니면 고비를 향해 가는 오르막길이기에 긴장을 놓지 말아야 하는 시점인지에 대해서는 세심한 고려가 필요할 것이다.
또한 치명률 0.8%가량을 기록했던 델타변이처럼 또 다른 변이가 유행할 가능성에 대한 우려의 목소리도 존재한다. 연구에서는 면역반응 분석을 통해 이후 변이가 나타나더라도 큰 위협이 되지 않을 것임을 시사한다. 추후 실제 정책에 적용을 위해서는 해당 연구 외에도 추가적인 과학적 근거를 두루 확보하는 과정이 필요할 것이다.
카이스트 연구팀의 결과는 여러 상황에 대한 모델 수립과 분석을 통해 대략적인 미래의 양상과, 코로나19가 ‘언제쯤’ 풍토병으로 정착될지 단서를 제공한다. 물론 실제 현실에 적용하기 위해선 각 국가의 상황을 신중히 고려해야만 하겠지만, 인간의 직관으로는 어려운 중요한 통찰을 제공한다는 것에 의의가 있다. 또한 코로나19 뿐 아니라 추후 이처럼 여파가 큰 상황이 닥쳤을 때, 향방을 결정하는 데에 수치모델 연구가 중요한 참고가 될 수 있을 것임을 시사한다.
해당 연구의 수치모델 결과 일부이다. 미래가 불투명한 경우 수학 및 과학적 분석 결과를 정책에 반영하는 것이 중요하다. ©KAIST,medRxiv
코로나19 팬데믹 3년째, 바이러스의 전염과 여파 등 모든 것들이 인간의 시각에서는 판단하고 예측하기 어려운 상황의 연속이었다. 김재경 교수는 ‘코로나19 팬데믹과 같이 미래가 불투명한 상황’일수록 수학모델을 잘 활용하는 것이 중요하다며 “앞으로도 의학 연구에서 수학 모델을 적극적으로 이용하는 것이 중요하다”고 재차 강조했다. 노지윤 교수와 신의철 교수 역시 “과학적 접근을 통해 미래를 예측하고 이를 정책에 반영하는 것이 매우 중요하다”며 역설했다.
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