[감염재생산수] 4배 빨라진 코로나19 감염 전파

 

 4배 빨라진 코로나 19 감염 전파 

생활 속 거리두기로 전환된 뒤에 조금 느슨해진 틈을 타서 전파 속도가 더 빨라졌다고 합니다. 대한예방학회의 코로나 대책위원회는 이렇게 가다가는 2차 대유행이 올 수도 있다는 예상을 했다고합니다.

 

(확진자 한 명이 감염시키는 2차 감염자 수, 0.45명→2명으로)

 

전염병의 유행은 수많은 의문을 만들어냅니다. 대유행은 언제 끝나는지, 전염병 확산 방지 노력이 얼마나 효과를 거두고 있는지 등입니다.

 

코로나19의 재유행을 방지하려면, 전체 인구의 70%가 감염되어야 한다는 집단면역에 관한 뉴스가 나오기도 합니다. 이 수치는 어떻게 계산한 것일까요?

 

기초감염재생산수(RO)에 관해 알아보고, 이런 수학적 모델이, 위의 질문들에 어떤 통찰을 줄 수 있는지 하버드 대학교 T.H 챈 보건전문대 질병 역학과 전염병 다이내믹 중점 연구 센터에서 기록한 내용입니다.

(작성자: 레베카 칸, 캐롤라인 벅키, 마크 립시츠.)

 

 

 

  감염재생산수(RO)란  

 

한 사람의 감염자가 몇 명의 감염자를 더 만드는지를 수학적으로 계산하는 것입니다.

 

RO란 "R 노드" 혹은 "R 제로"라고 읽습니다. 한글로는 '기초 감염재생산수'로 감염 병균이 퍼지는 속도를 설명하기 위한 개념입니다.

 

RO(감염재생산수)는 감염자가 없는 인구집단에 처음으로 감염자가 발생하였을 때 첫 감염자가 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수를 의미합니다.

 

만약 RO가 1보다 크다면 최소 한 사람 이사이 추가적으로 감염될 수 있다는 뜻으로 이럴 경우 감염병이 인구 집단 내에서 대확산될 가능성이 발생합니다.

 

RO는 인구 집단 내의 총 감염자 수를 예측하거나, 감염된 환자에게서 나타나는 증상의 심각성을 판단하는 데는 아무 도움을 주지 않습니다.

 

RO를 가지고 유추할 수 있는 유일한 정보는 감염병에 감염된 한 사람이 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수뿐입니다.

 

RO는 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 RO가 항상 같은 것은 아니지만 그럼에도 불구하고 다른 집단 내에서 발병한 동일한 감염병에 대해서는 대체로 유사한 범주 내의 수치를 보이는 편입니다.

 

RO(감염 재생 산수)를 예측하는 데는 다양한 방법이 사용될 수 있습니다.

 

감염병의 대확산이 시작되는 초기 단계에서는 감염자의 수가 기하급수적으로 증가하는데, 이때는 RO를 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.

 

즉 RO가 1보다 조금이라도 크면 대유행이 발생합니다.(RO > 1)

 

RO가 1이라면 한사람이 다른 한사람에게만 질병을 전달합니다.(RO = 1)

 

RO가 1보다 작은 숫자라면 질병은 점차 사라지게 됩니다.(RO < 1)

 

이 방법을 이용하여 광둥성 감염관리본부는 이번 신종 코로나바이러스의 RO(감염 재생 산수)의 값을 9로 예측하였습니다. 즉 코로나19 감염자 한명을 방치한다면 9명의 감염자가 생기게 된다는 것입니다.

 

1918년 스페인독감이라고 불렸던 인플루엔자의 RO = 1.8이었으며,

 

사스의 RO = 3 정도였습니다.

 

7개 기관의 전문가들은 코로나19의 RO = 2.2~3.3 정도로 추정하고있습니다.

 

 

 

위 산출법에는 다음과 같은 한계점이 있습니다.

 

1) 인구집단 내에서 감염자의 수가 정확하게 보고되지 않을 경우 (감염자가 추가로 존재함에도 불구하고 보고되지 않았을 경우)나 감염 발생으로부터 보고 사이에 큰 지연이 발생할 경우 이 방법을 이용하여 산출된 RO는 실제보다 더 크거나 작게 편향될 수 있습니다.

 

2) RO(감염 재생 산수)를 계산하는 공식에 필요한 세대 기간(serial interval)을 정확하게 알지 못할 경우(예를 들어 감염자의 증상 발병시기를 정확하게 알 수 없는 경우)

 

단순한 수학적 모델을 사용하여 RO(감염재생산수)를 예측할 경우 RO(감염재생산수)는 '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 '접촉률'(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 RO(감염 재생 산수)를 불규칙적으로 만드는데 기여합니다.

 

사스와 메르스가 대유행하였을 때 이러한 패턴들이 감염병의 대확산에 중요한 기여를 하였습니다.

 

현제 우리나라도 클럽, 물류센터, 그리고 교회같이 방역수칙을 지키지 않은 밀집 시설에서 집단 감염이 이어지면서 감염 속도가 빨라진 겁니다. 

 

전문가들은 현재 상황을 유지한다면 2차 유행이 일어날 것이라고 예측하고있습니다.