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Covid-19 유행이 장기화 됨에 따라, 국제연구팀들은 코로나 전파경로 및 전파율을 예측하기 위한 여러 연구들을 수행했다. 프랑스의 리옹대학교, CNRS, ENS리옹 소속의 정보처리전문가, 컴퓨터 과학자, 물리학자, 지리학자 등의 전문가들이 모여 코로나 감염 전파율을 정확하게 예측하기 위한 수학 모델을 개발하는데 성공했다. 코로나와 같은 전염병 진화는 이론적으로 무감염자, 감염에 노출된 사람, 감염증세를 보이는 환자, 중증환자, 치료완료된 환자 등 감염 정도에 따른 여러 인구집단 간의 상호작용을 반영하는 역학모델을 기반으로 측정된다. 이러한 수학적 모델을 현실에 적용하기 위해서는 여러 매개 변수를 추정하는 것이 포함되는데, 현재의 판데믹 사태 하에서는 양질의 역학 데이터를 수집하기가 어렵다는 한계가 있다. 따라서 많은 국제연구팀들은 1차 감염자에 의해 발생할 수 있는 향후 감염 가능성을 설명할 수 있는 ‘재생산율(reproductive rate)’에 초점을 맞춰 모델을 개선하고 있다.재생산율은 정해진 특정 기간동안 관찰된 신규 감염환자수와 이전 기간동안 관찰된 신규 감염환자 수의 평균값(감염기간을 기준으로 가중치가 부여된 평균값) 간의 비율로 정의된다. 이 재생산율을 측정하기 위해 연구팀은 일일 신규감염환자수와 감염재생산율을 기반으로 함수 모델을 만들었다. 동 함수 모델은 지리적 영향과 건강정책의 개입영향 등이 포함될 수 있도록 모델링되었다. 이 같은 함수 모델을 바탕으로, 연구팀은 재생산율의 변화추세를 예측할 수 있는 모델을 완성했다. 본 모델은 바이러스 재생산의 시공간적 추정 정보를 제공한다. 이 모델에 따르면, 바이러스재생산율이 1이 되는 시기 및 조건을 예측할 수 있다. 프랑스 공중보건부처 및 유럽질병예방 및 통제센터 데이터를 기반으로 만들어진 이번 수학모델은 프랑스 뿐만 아니라 200개 이상의 전세계 국가들에 적용이 가능할 것으로 보인다. |
