nCOV2019 – Korean Translation (2024)

작성자: 레베카 칸, MS; 캐롤라인 벅키, PhD; 마크 립시츠, DPhil, 하버드 대학교 T.H 챈 보건전문대 질병역학과 전염병 다이나믹 중점 연구 센터

  • #신종코로나바이러스에 대한 새로운 정보들이 하루가 멀다하고 밝혀지고 있습니다. 이 #tweetorial #트위터포스트 에서는 신종코로나바이러스에 대한 방대한 양의 정보들을 알아보기 쉽게 다섯가지 질문에 대한 질의응답 형식으로 정리해보았습니다.
  • #1. R0가 무엇인가요? R[subscript]0 – “R 노드” 혹은 “R 제로”라고 읽습니다 – 는 한글로는 기초감염재생산수로 불리며 감염병균이 퍼지는 속도를 설명하기 위한 개념입니다.
    • R0는 감염자가 없는 인구집단에 처음으로 감염자가 발생하였을 때 첫 감염자가 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수를 의미합니다. 만약 R0가 1보다 크다면 최소 한 사람 이상이 추가적으로 감염될 수 있다는 뜻으로 이럴 경우 감염병이 인구 집단 내에서 대확산 될 가능성이 발생합니다.
    • R0는 인구 집단 내의 총 감염자 수를 예측하거나, 감염된 환자에게서 나타나는 증상의 심각성을 판단하는데는 아무 도움을 주지 않습니다. R0를 가지고 유추할 수 있는 유일한 정보는 감염병에 감염 된 한 사람이 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수 뿐입니다.
    • R0는 각 감염병마다 주어진 고유한 수치가 아닙니다. 똑같은 감염병에 감염되더라도 감염자가 속해 있는 집단의 인구 밀도, 사람들 간의 접촉 패턴의 차이 등에 따라 수치가 달라질 수 있습니다. 이처럼 동일한 감염병이라고 해서 R0가 항상 같은 것은 아니지만 그럼에도 불구하고 다른 집단 내에서 발병한 동일한 감염병에 대해서는 대체로 유사한 범주 내의 수치를 보이는 편입니다.
    • R0를 예측하는 데는 다양한 방법이 사용될 수 있습니다. 감염병의 대확산이 시작되는 초기 단계에서는 감염자의 수가 기하급수적으로 증가하는데, 이 때는 R0를 대략적으로 1+(감염병의 전파율, 즉 감염자의 증가 속도)*(세대 기간)의 공식을 이용하여 산출할 수 있습니다. 여기서 세대 기간 (serial interval)이란 첫 감염병 발생자의 증상 발병 시기와 2차 감염자의 증상 발병 시기 사이의 시간 차이를 뜻합니다.
    • 수학적 산출 방법과 더 자세한 정보를 읽기 원하시면 다음 논문을 참고하시기 바랍니다: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1766383/. 이 방법을 이용하여 광동성 감염병관리본부는 이번 신종코로나바이러스의 R0의 값을9로 예측하였습니다: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.25.919787v1
    • 위 산출법에는 다음과 같은 한계점이 있습니다:
      1) 인구집단 내에서 감염자의 수가 정확하게 보고되지 않을 경우 (감염자가 추가로 존재함에도 불구하고 보고되지 않았을 경우)나 감염자의 발생으로부터 보고 사이에 큰 지연이 발생할 경우 이 방법을 이용하여 산출 된 R0는 실제보다 더 크거나 작게 편향될 수 있습니다.
      2) R0를 계산하는 공식에 필요한 세대 기간 (serial interval)을 정확하게 알지 못할 경우 (예를 들어 감염자의 증상 발병시기를 정확하게 알수 없는 경우)
    • 단순한 수학적 모델을 사용하여 R0를 예측할 경우 R0는 ‘감염된 환자가 일정 수의 비 감염자와 접촉하였을 때 감염병을 전파할 수 있는 수학적 확률’(b) X ‘접촉율 (일정 시간 내 접촉하는 사람의 수)‘ (k) X ‘감염성의 지속 시기’ (d) 의 공식을 통하여 산출되게 됩니다. 그러나 이 공식에 사용되는 변수들은 데이터가 충분히 수집되지 않은 감염병 대확산의 초기 단계에서는 예측하기 힘들다는 단점이 있습니다.
    • 감염자가 일정 시간 내에 평균적으로 접촉하는 접촉자의 수를 의미하는 변수 ‘접촉율’ (k)는 특히 예측하기가 어려운 변수입니다. 변수 k의 불규칙성은 예측할 수 없는 감염병의 거대 확산을 일으킬 수 있으며 (특정 감염자가 한꺼번에 평균보다 비정상적으로 많은 사람들을 감염시키는 경우) 이러한 현상들은 예측된 R0를 불규칙적으로 만드는데 기여합니다. 사스와 메르스가 대유행하였을 때 이러한 패턴들이 감염병의 대확산에 중요한 기여를 하였습니다.
    • 우한 폐렴으로도 불리는 신종코로나바이러스에대하여 다양한 방식을 사용하여 예측된 R0는 아래의 링크에서 찾아보실 수 있습니다: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QP5vM62ctnMRYdkQ4J5IqaOmB3hISGvYqCvnB8rBmNY/edit#gid=0

여기서 유념해야 할 점은 위 링크에 나열된 모든 방식들이 동일한 정확성을 가진 것이 아니라는 것입니다.

  • 예를 들어 감염병의 전파율 (growth rate)를 예측하기 위해서는 감염자가 공식적으로 보고 된 날짜를 사용하는 것 보다 감염자에게서 증상이 발병된 날짜를 사용하는 것이 더 정확한 편입니다. 이는 다른 날짜에 여러 감염자가 발생하더라도 공식적인 보고는 한 날짜에 (예를 들어 매주 1회) 한번씩 이루어지는 경우가 많기 때문입니다. 물론 감염병의 발병 날짜를 사용하는 방식에도 여러 가지 오류가 있을 수 있지만 보고 날짜를 사용하는 방식에 비해 비교적 오류의 영향력이 작은 편입니다.
  • 감염병의 전파율을 예측하는데 증상의 발병 날짜를 사용하는 방식에서 가장 쉽게 범할 수 있는 오류 중 하나는 발병 날짜가 현 시점에 가까울 수록 감염자의 수가 감소하는 것처럼 보인다는 것입니다. 이는 발병 시기와 보고 시기 사이의 지연으로 인해서 감염자 중 일부가 아직 보고되지 않음에서 발생하는 흔한 현상입니다. 이를 감안하지 않고 모델링을 할 경우 감염병의 전파율이 실제와는 다르게 느려지고 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 2009년 인플루엔자 대확산 시기에 발생 된 논문 중 이를 보여주는 좋은 예가 아래와 같이찾아볼 수 있습니다: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1750-2659.2009.00106.x
  • #2. 총 감염자의 수는 어떻게 가늠할 수 있나요? 병원 단체와 정부 기관에서 발행하는 공식 보고서들이 있기는 하지만 이번 신종코로나바이러스의 경우처럼 감염병 확산의 초기 단계에서는 감염병의 진단을 위한 기반이 마련되어 있더라도 보고되는 총 감염자의 수가 정확하지 않을 수도 있을 것 같습니다.
    • 이번 신종코로나바이러스의 경우처럼 질병대확산의 중심지(우한)에서 감염자의 수가 정확하게 보고되지 않는 경우라도 해외로 확산되는 감염자가 100% 발견/보고된다고 가정한다면 해외 감염자의 실제 발생율과 매일 발생하는 해외여행자의 수, 보고 된 해외여행 감염자들의 증상 발병시기와 발견/보고 시기 사이의 평균 지연 속도를 사용하여 질병대확산의 중심지에서 발생하는 총 감염자의 수를 유추할 수 있습니다.
    • 위에서 설명한 방법을 이용하여 예측 된 우한 내 신종코로나바이러스 총 감염자의 수는 다음 보고서에 설명되어 있습니다: https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news–wuhan-coronavirus/. 유사한 방식은 2009년 신종플루 (H1N1) 대확산 시기에도 이미 사용된 바 있습니다. 자세한 수학적 방법에 관한 정보는 다음 논문에서 찾아볼 수 있습니다: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0006895
    • 홍콩국립대학교에서는 실시간 현황 보고 및 감염자 수 및 감염자 중 해외여행자 수를 일 단위로 예측하는 보고서를 발표하였습니다: https://sph.hku.hk/images/news/press-releases2020/Wuhan-20200127.pdf
    • 아래 보고서는 우한에서 발생하는 해외 여행자의 수와 현재까지 해외로 유출된 감염자의 수를 사용하여 우한 내에서의 감염자 수를 예측하였고, 같은 방식으로 우한에서 타 도시로 발생하는 국내 여행자의 사용하여 중국 내 기타 도시들로 유출되는 감염자의 수를 예측하였습니다: https://files.sph.hku.hk/download/wuhan_exportation_preprint.pdf
    • 유사 증상을 보이는 인구 집단 내 표본집단의 능동적인 검사를 시행하는 방식을 일컫는 감염병 능동 감시를 통하여도 총 감염자 수를 예측할 수 있습니다: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(09)61377-5/
  • #3. 이 감염병은 언제부터 어떻게 확산되기 시작한건가요?
    • 유전자 염기서열의 신속한 분석은 바이러스가 어떠한 경로로 사람에게 유입되었는지, 바이러스의 근원지는 어디인지, 근원지로부터 사람에게로의 감염은 몇 번이나 발생하였는지 등을 알아내는 데 큰 도움이 됩니다. 바이러스는 감염과정에서 계속 돌연변이를 일으킵니다. 따라서 두 감염자에게서 검출 된 바이러스의 염기서열이 유사하다면 이는 두 사람의 감염 경로가 서로 연관이 되어 있음을 시사합니다.
    • 감염자에게서 검출된 바이러스의 유전자 염기서열 분석 결과와 바이러스가 돌연변이를 생산하는 속도의 예상치, 총 감염자 수를 알 수 있다면 이 수치들을 이용하여 바이러스가 사람에게 언제 처음으로 도입되었는지를 예측할 수 있습니다.
    • 이 방식을 이용한 분석 결과 이번 신종코로나바이러스는 대략 2019년 11월에서 12월 사이에 사람에게로 유입된 것으로 추정됩니다. 감염자들에게서 발견된 바이러스의 유전자 염기서열이 대략적으로 유사한 것으로 보아 동물로부터 사람으로의 유입이 발생한 횟수는 많지 않은 것으로 보입니다: http://virological.org/t/phylodynamic-analysis-of-ncov-2019-genomes-27-jan-2020/353

https://nextstrain.org

  • 감염자들의 감염병 발병 전 여행 경로와 다양한 위험 요소들과의 접촉 유무 등에 대한 추가 정보를 유전자 염기서열의 분석 결과와 종합한다면 지역내 감염과 기존 감염자의 유입을 구분할 수 있습니다. 현재 중국 밖에서 발견 된 대부분의 감염자의 경우 중국 내에서 감염 된 이후 해외로 유입된 것으로 보여지나 최근 해외에서의 지역 감염도 보고되기 시작하였습니다. 전세계 감염자 현황: https://systems.jhu.edu/
  • #4. 감염병의 확산은 어떻게 막을 수 있나요? 어떤 점들이 확산을 막는데 도움 혹은 방해 요소로 작용하나요?
    • R[subscript]e (실제감염재생산수)는 감염자가 이미 발생한 인구집단 내에서 한 사람의 감염자가 감염병을 전파할 수 있는 2차감염자의 수를 의미합니다. 이 수치는 감염병 확산 방지 대책이 이미 일어나고 있는 경우나 일어나고 있지 않은 경우 모두 산출될 수 있습니다. 실제감염재생산수 (Re)는 기본감염재생산수(R0)*(1-확산방지활동의 효과)*(인구집단 내 비감염자 중 잠재적 감염자의 비율)의 공식을 통해 계산될 수 있습니다. 감염병의 확산을 막기 위해서는 Re의 수치가 1 미만이 되도록 만들어야 합니다.
    • 백신은 인구집단 내 비감염자 중 잠재적 감염자의 비율을 감소시킴으로서 Re의 수치를 1미만으로 떨어트리는데 가장 효과적으로 작용하는 요소 중 하나입니다. 이는 산불이 발생하였을 때 숲에 불이 붙을 수 있는 나무의 수가 적을 수록 산불이 번질 가능성이 적은 것과 같은 논리입니다.
    • 신종코로나바이러스에 대한 백신은 현재 개발 단계에 있습니다:

https://cepi.net/news_cepi/cepi-to-fund-three-programmes-to-develop-vaccines-against-the-novel-coronavirus-ncov-2019/

  • 감염병의 치료 역시 증상의 발생 기간을 짧게 만듦으로서 Re를 감소시킬 수 있는 방법 중 하나입니다. 그러나 백신과 치료법이 개발되기 전에는 비의학적/비약학적 방법에 의존할 수 밖에 없습니다. 감염병의 확산을 막을 수 있는 비의학적/비약학적 방법들의 대표적인 예로 감염자와의 접촉율을 감소시키기 위한 자가 진단을 통한 격리나 검역 등이 있습니다.
  • 감염자들을 대상으로 하는 (그러므로 감염자가 누구인지를 아는 것이 필수인) 이러한 방법들의 상대적 효율성은 두가지 요소에 따라 크게 좌우됩니다: 1) 감염병 다른 사람에게 전파가 가능한 ‘감염기간’과 감염병의 증상이 나타나는 ‘증상기간’ 사이의 상관관계, 그리고 2) 총 감염자 집단 내 증상이 나타나기 이전인 감염자의 비율과 무증상 감염자의 비율이 그것입니다: https://www.pnas.org/content/101/16/6146
  • 감염자가 증상을 보이지 않는 시기에도 다른 사람에게 바이러스를 전파할 수 있는 감염병의 경우 감염자가 감염병을 전파하기 전에 조기 발견하기가 어렵고, 무증상 감염자의 경우 발견이 아예 불가능한 경우도 빈번하기 때문에 그렇지 않은 감염병에 비하여 확산을 막기가 더욱 힘들어 집니다. 접촉자에 대한 검역 활동은 이와같은 장애 요소를 어느 정도 상쇄할 수 있기는 하나 효과적인 구현이 어려운 점과 사회적 비용을 수반한다는 단점이 잇습니다. https://www.pnas.org/content/pnas/114/15/4023

nCOV2019 – Korean Translation (1)

  • 증상이 발현되기 이전에 감염병이 전파될 수 있는 가능성에 대하여 제기 된 상당한 우려들(https://www.bbc.com/news/world-asia-china-51254523)은 이와 같은 현상이 빈번하게 일어날 경우 격리를 통한 질병 대확산의 방지가 훨씬 더 어려울 수 있음을 시사합니다. 현재로써는 신종코로나바이러스가 증상 발현 이전시기에 감염력을 가지고 있는가의 유무를 뒷받침할 수 있는 어떤 증거도 존재하지 않습니다.
  • 해외 국가들의 입국자 검역 역시 감염병의 확산을 막을 수 있는 방법 중 하나입니다. 그러나 증상 발현 이전의 감염자와 무증상 감염자가 존재할 경우 이 방법 역시 효율성이 크게 감소하게 됩니다.

nCOV2019 – Korean Translation (2)

Caption: 감염자 내 증상 발현 이전 감염자와 무증상 감염자의 비율 (x축)과 기본감염재생산수 (y축) 사이의 상관관계

  • #5. 증상의 심각도는 양날의 검. 신종감염병을 일으키는 원인병원체의 경우 감염 증상의 임상적 스펙트럼을 이해하는 것이 질병의 확산을 막는 보건 체제의 확립에 중요한 역할을 합니다.
    • 증상이 심각한 감염자의 경우 의료기관 입원을 요하거나 심한 경우 사망에 이르기도 하지만 이러한 이유로 인하여 발견 및 보고될 가능성이 높아집니다. 그러나 경미한 증상을 보이는 감염자나 무증상 감염자의 경우 반대의 이유로 발견되지 않고 넘어갈 가능성이 높습니다. 이러한 미발견 감염자들이 감염병의 확산에 기여할 경우 질병의 확산을 막는 것이 더욱 힘들어집니다.
    • 만약 경미한 증상의 감염자나 무증상 감염자가 빈번하게 발생하나 다른 사람을 감염할 수 있는 능력이 없는 경우 이들은 감염병의 확산에 기여를 하지 않을 뿐더러 증상에 대한 치료를 요하지도 않기 때문에 감염병으로 인해 가중되는 보건 체계 및 의료 시설의 부담을 줄여주는 역할을 합니다. 또한 이러한 형태의 감염은 감염자들에게 적어도 일정 기간동안은 감염병에 대한 면역력을 부가하는 경우가 많기 때문에 감염병의 확산을 막는데 오히려 도움을 주기도 합니다.
nCOV2019 – Korean Translation (2024)

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Author: Delena Feil

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