코로나19가 전 세계적으로 확산된지 1년이 넘었고 백신 접종이 시작된 나라들도 점점 늘어나고 있다. 확산 기간이 1년 넘게 지속되다보니 피로감 때문인지 사회적 거리두기가 약해지면서 재확산되는 곳들도 많다. 생물 통계학자와 감염병 학자들이 교통이나 통신 인프라가 잘 구축된 곳이 감염병의 슈퍼 전파도시가 될 가능성이 높다는 연구결과를 내놨다.

미국 메인대 생물·생태학부 연구팀은 도시간 상호연결성이 좋고 교통, 통신 인프라가 잘 구축된 곳이 감염병 확산의 허브가 될 가능성이 높다는 사실을 밝혀내고 전염병 확산의 핫스팟이 될 가능성이 높은 곳을 예측할 수 있는 수학모델을 개발했다. 이 같은 연구결과는 미국공공과학도서관에서 발행하는 생물학 분야 국제학술지 ‘플로스 계산생물학’ 19일자에 실렸다.

코로나19 같은 감염병은 전 세계 어느 곳에서나 무섭게 확산되는 특징이 있지만 감염 확산속도나 규모는 지역마다 다른 경우가 많다. 한 국가 내에서도 마찬가지이다. 전염병 대유행의 허브인 ‘초확산 도시’(superspreader city)를 예측하기 위해 기존에는 단순히 도시간 연결성만 보던가 감염에 취약한 환경을 가지고 있는지만을 변수로 했다. 그러나 연구팀은 코로나19나 독감, 감기와 같이 사람들끼리 접촉을 통해 전염되는 감염병을 대상으로 도시간 연결성과 감염 취약성이라는 변수를 결합시켜 감염병의 잠재적 슈퍼전파도시를 찾아낼 수 있는 수학적 모델을 개발했다.

연구팀에 따르면 감염병 초기에는 날씨 같은 기상조건과 기후, 인구밀도, 공중위생상태 같은 감염특성이 확산 증가의 원인이 되지만 시간이 지나면서 다른 도시와 연결성이 높은 곳들이 슈퍼 확산지역이 될 수 있다고 밝혔다. 슈퍼 확산지역 가능성 정도를 보면 위생상태나 바이러스 확산이 쉬운 날씨를 보이는 도시는 교통이나 통신 인프라가 잘 구축된 곳보다 슈퍼 확산지역이 될 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 감염특성과 함께 교통·통신인프라라는 두 가지 조건이 모두 충족될 경우 슈퍼확산 도시이 될 가능성은 무한 증가한다고 연구팀은 밝혔다.

앨리슨 가드너 메인대 교수(곤충매개감염학)는 “이번에 개발한 수학적 모델은 코로나19와 같은 감염병 이외에 지카나 황열병, 뇌염 같이 모기를 매개로 하는 감염병에도 적용할 수 있을 것”이라며 “기존 위험지표 모델링 방법보다 더 심층적인 솔루션을 제공할 수 있지만 계산은 훨씬 덜 복잡하다는 장점이 있다”라고 설명했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr