'코로나 바이러스' 언제까지 계속되나?: 2022년 종식설 외 몇 가지 시나리오

'코로나 바이러스' 언제까지 계속되나?: 2022년 종식설 외 몇 가지 시나리오

COVID-19에 의한 긴급사태 선언하의 자숙 요청은 머지않아 끝난다.

그 출구는 빠르냐 느리냐의 차이로 반드시 찾아온다.

　그럼, 그것은 언제까지일까.
　해답은 많은 사람들이 알고 있듯이 최소 1년 이상이다.

백신이나 획기적인 치료제가 개발돼 널리 쓰이게 되면 궁극적인 해결이라고 할 수 있을지도 모릅니다.

하지만 그러기 위해서는 최소 1년 반에서 2년 정도 걸린다.

게다가 백신이 안 되는 감염증도 많기 때문에 COVID-19 백신이 된다는 보장이 없다.

　백신이 생기면 병에 걸리지 않고 면역을 기를 수 있으므로 우리는 단번에 집단면역(herd immunity)을 확립할 수 있다.그러나 백신 개발은 시간이 걸릴 뿐 아니라 병원체에 따라 백신이 안 될 수도 있다.

예를 들어 말라리아에는 효과적인 백신이 없고, 2014년 유행한 뎅기열도 첫 감염보다 두 번째 감염이 중증화될 수 있어 안전한 백신 개발에 어려움을 겪고 있다. COVID-19가 그러한 귀찮은 성질을 가지지 않고, 백신이 충분한 면역을 주는 것이라고 해도, 임상시험(치험)을 끝내고, 고사인이 나오는 것은 1년 이상 후의 이야기일 것이다.

　또 잘 듣는 치료제가 개발돼 COVID-19가 무서운 병이 아니게 되면 그것도 상황을 뒤바꾸는 힘을 가질 것이다.

그러나 기존 약 중에 그런 것이 없으면 새로 개발되는 약에 기대할 수밖에 없고, 그것이 잘 발견된다 하더라도 역시 신중한 임상시험을 거쳐 승인되므로 그것이 시중 병원에서 안심하고 사용할 수 있게 되기는 훨씬 전의 일이다.

백신이나 치료약이 없어도 최단시간 종식할 경우의 예측을 2월 15일에 하버드대 공중위생대학원의 감염증 역학자 립시치 교수가 연속 트윗하고 있다. 이에 따르면 최단시간 종식하는 경우란 1년 사이에 세계 인구의 40에서 70%가 감염되고 집단 면역이 붙고 R이 1미만이 되어 종식하는 경우이다. 1년 안에 전 세계 절반 정도의 사람이 감염되면 종식된다고근데 이게 세계 인구를 생각하면 적게 봐도 900만 명이 사망하는 거고, 의료적 대처 허용량을 넘는 오버슈트가 일어나면 IFR도 올라가기 때문에 최악 5250만 명이 사망이라는 계산이 생긴다. 도저히 이건 받아들일 수 없기 때문에 R을 줄이는 노력을 각국이 하고 있다.

하버드 대학의 립시치 교수의 그룹은, COVID-19의 연구에서도 세계를 리드하는 센터의 하나로, 그 후에도 여러가지 발신을 해 나가게 된다. 그리고 또 하나 세계적인 센터는 영국 임페리얼 칼리지 런던의 퍼거슨 교수 그룹이다. 영국 정부에 있어서의 「전문가 회의」의 중추를 담당해, 이쪽에서도 초기부터 힘차게 정보를 발신하고 있다. 전용의 정보 사이트에 잇달아 리포트가 발표되어 가는 것은, 실로 든든한 것이다. 게다가 요지에 대해서는 한국어를 포함한 각 국어역까지 준비되어 있어 이 그룹의 사명감, 책임감의 강함을 느끼게 한다.

그러니까, 역시 희망적으로는 백신이나 치료제입니다만, 그것을 사용할 수 있기까지는 최소 1년 또는 2년은 걸릴 것이라고 생각되기 때문에, 그때까지 어떻게든 버텨야 한다는 이야기다. 그것을 갖게 하려면 어떻게 하면 좋은가 하는 것을, 임페리의 퍼거슨 교수의 그룹이, 3월 16일에 보고한 「리포트 9」에 하나 시나리오를 싣고 있다.

 

그것에 따르면, 대인 접촉을 줄이거나 대인 거리를 둘 정도의 완화책이라면, 확실히 감염 폭발을 일으키는 국면이 나오고, 의료적 대처 수준을 넘는 오버슈트가 일어나 버린다. 그것을 막기 위해서는 아무래도 록다운에 가까운 몇 가지 행동 억제 수단을 조합해 13개월의 억제를 하면 어느 정도 신규 감염자 수를 억제하고, 하지만 그만두고 조금 지나면 다시 감염자 수가 늘어나기 시작하니까 다시 록다운에 가까운 일을 하라는 것을 반복하면 의료 붕괴를 일으키지 않고 1년 또는 2년 버틸 수 있다는 시뮬레이션 결과다.

　덧붙여 퍼거슨 교수들의 모델로 흥미로운 것은, 학교 폐쇄의 효과의 견적이다.

독감 모델을 기반으로 하다 보니 학교에서 아이와 아이의 감염을 과대평가했을 수 있지만 그래도 학교 폐쇄만 하면 총 감염자 수가 2%밖에 줄지 않는다. 학교에 가지 않아도 밖에 나가서 감염된 어른이 아이에게 감염시킬 수 있고, 아이가 커뮤니티 안에서 감염될 위험이 높아지기 때문에 학교 폐쇄만 하면 효과가 희박하다는 것이다.

　몇 번이나 록다운을 반복하는 시나리오에 대해서는, 하버드 대학의 립시치 교수의 그룹도 임페리·그룹에 계속해 발표했다(사이언스지 4월 16일, 프리프린트 서버에는 3월 7일). 

거기에 의하면, ICU 병상의 핍박 상태를 트리거로 해 「사회적 거리 전략(논문중에는 학교나 직장을 닫고 집회를 금지하는 등의 준록다운적 상황을 상정.
재생산수 R의 분산 높이가 고려되지 않았다.

　그러면, 이러한 시나리오를  적용하면 어떻게 될까.

임페리 그룹도 하버드 그룹도 일본에서 중시했던 R의 분산 높이를 고려하지 않는 게 특징이다. 단순히 감염자의 수나 ICU 병동의 핍박을 방아쇠로 하여 록다운적인 개입의 개시와 해제를 반복하는 모델을 만들고 있다.

　3월 이후, 예상외의 대유행을 일으킨 유럽으로부터의 귀국자의 효과도 있어 클러스터 대책이 기능하지 않는 곳까지 몰렸지만, 다시 안정되면 정성스러운 접촉자 추적과 클러스터 발생의 예방을 세트로 실시해 간다는 것이 현재 이야기되고 있는 시나리오다. 그에 따라 R을 1 이하로 할 수 있다면 두 번째 긴급사태 선언을 피할 수 있을 것이다.

 「접촉을 일으키는 속성별로 재생산수를 행렬로서 계산해(차세대 행렬), 성적 접촉에 개입할 수 없는 것을 상정, 다른 곳에서 8할 떨어졌다고 해서 요소별로 감소를 가미, 결과적으로 고유치로 주어지는 재생산수의 대표치가 1을 밑돈다, 치밀한 분위기이다, 라고 하는 이치」에 언급하고 있어, 상당한 이치에 언급하고 있어,

　나름대로 해석하면, 이 경우, 「클러스터 감염하기 쉬운 사람」과「그렇지 않은 사람」에서는, 감염의 리스크가 달라, 즉 재생산수 R도 다르기 때문에, 각각의 R을 생각해 식을 세운다. 그리고, 각각의 그룹내 뿐만이 아니라, 상호의 감염도 있기 때문에 그것들에 대해서도, 다른 R을 생각하고 식을 세운다. 이와 같은 일을 하다 보면, 그것들을 동시에 나타내기 위해서는 행렬을 사용할 필요가 있다.고교 수학으로 행렬을 배우지 않으면 수수께끼의 수식이 되지만, 그것을 기초로 컴퓨터에 와그작와그작 계산받고, 어느 그룹의 접촉이 얼마나 줄어 들면, 감염을 억제할 수 있는지 시뮬레이션 하고 있다, 라고 하는 식일까.


속성별로 R을 따로따로 생각하는 방식은 연령층에서 R이 다른 경우 등에도 자주 쓰이는 방법이다. 독감 수리모델에서는 자녀의 감염이 관건이 되므로 연령별로 따질 때가 많다. 또 성 감염증의 경우는, 성별을 나누어 생각하지 않으면 모델이 성립되지 않는다.

이런 식으로 잘게 쪼개어 가는 걸 공간을 잘게 만든다고 한다. 하지만 아무리 세밀하게 구분한 치밀한 모델을 만들어도 데이터가 나오지 않으면 잘 되지 않기 때문에  그 데이터를 손에 넣은 것이다. 직종별 접촉수나 이런 것들이 빅데이터로 나오지 않았나 싶다.

　그 결과, 무엇을 알 수 있는지 실로 흥미롭다.그러나 단편적인 정보로부터의 추측은 역시 정확도가 너무 나쁘기 때문에 이 정도로...

좀 지적인 호기심을 불러일으킬 수 있는 부분도 있어서 물어본 바이다.

머지않아 여러 상황을 감안한 대승적인 장래 전망을 근거와 함께 보여주기를 간절히 바라고 있다.

그것이 영미의 예측과 크게 다르지 않다고 해도, 역시, 논의의 베이스로 하기 쉬운 것이 될 것은 틀림없으니까.


　어쨌든 여기서 중요한 것은  대책상 시나리오에서도 '다음 물결'을 상정한 후에 일이 진행되고 있다는 점이다.

 「새로운 생활 양식」을 도입하고, 게다가 효과적인 클러스터 대책을 실시하면서, 그래도, 또 다음의 물결이 찾아오는 것이 전제로 되어 있었다.'조기진단부터 중증화 예방까지 치료법 확립', '백신 개발'을 통해 COVID-19를 극복할 수 있을 때까지 지속된다.

　파도와 파도 사이의 이른바 「COVID-19 시대의 평시」의 열쇠가 되는 것은, 「새로운 생활 양식」이나 ICT 활용이나 보건소 기능 강화에 의해서 인상된 「효과적인 클러스터 대책」이라고 하는 것이 되어 있는 것이지만, 뒤집어 보면 지금까지의 클러스터 대책으로는 충분하지 않다고 하는 것이기도 하다.그럼, 거기를 어떻게 하면 좋은가, 하는 점은, 지금은 온 세상에서 과제가 되어 있다.