코로나19 변이예측에 의한 백신개발로 희망을?!
신종 바이러스를 감시하는 시스템은 오래전부터 있어왔다. 1952년 최초의 감시 시스템인 세계 보건기구의 감시 시스템(Global Influenza Surveillance and Response System) 이래로 여러 시스템이 전 세계적인 바이러스 예측하고 있다. 예들 들어 남반구 지역에서 유행했던 겨울 독감을 분석한 뒤 몇 개월 후 북반구 지역에서 유행 가능성이 높은 바이러스 후보를 추정하는 방식이다. 그러나 관측에 의존한 예측 방식은 자연에 존재하는 수많은 바이러스와 극도로 복잡한 변종 가능성을 일일이 추적하는 데 근본적인 한계가 있다.
백신 개발은 이미 출현한 변종에 대한 정밀 분석이 끝나야만 시작할 수 있다. 아무리 개발 속도가 빠르더라도 바이러스의 진화 속도에 뒤처질 수밖에 없다. 그러나 변종이 출현하기 전에 어떤 변종이 나타날지 알 수 있다면 그에 맞는 백신을 변이가 나오기 전에 개발할 수 있다.
변이를 예측하는 기술의 핵심은 심층 돌연변이 탐색(Deep Mutational Scanning, DMS)이라 불리는 기술이다. 돌연변이를 예측하여 백신을 미리 개발하는 것이다. 중대한 돌연변이 가능성을 예측했더니 몇 달 후 실제로 발생한 알파 변이 코로나 바이러스에서도 동일한 형태의 돌연변이를 발견했다. 인공지능에 기반 한 심층 돌연변이 탐색 기술로 돌연변이 경로를 계산하고 예측하는 연구도 진행되고 있다.
2022년 1월에는 미래에 출현할 돌연변이를 최대 4개월 전에 95%대의 정확도로 예측하는 모델이 나왔다. 이 모델로 오미크론도 높은 정확도로 예측했다. 다만 오미크론 이후에 나올 돌연변이에 대한 예측 값은 명시하지 않았다.
https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.abk3445
이러한 방법으로 포괄적인 ‘변종 진화 모델’을 설계할 수 있다. 바이러스의 진화 경로에는 무수히 많은 경우의 수가 있는데, 특별히 위험한 시나리오를 ‘선택적으로’ 예측할 수 있게 된다.
백신 개발 속도는 이러한 예측을 통해 더 가속화될 것이다. 인류와 바이러스의 술래잡기는 영원히 계속되는 불행일지 모른다. 그러나 자연의 진화에 앞서는 ‘선제적 백신 접종’은 인류에게 최종 승리의 열쇠가 될 수 있다.
백신에 의한 예방 효과를 높이려면 규제도 개선되어야 한다. 변이 예측 모델에 따라 백신의 효능과 부작용을 사전에 분석하여 일부 승인 절차를 생략하거나 간소화하면 시간을 단축할 수 있다. ‘미미한’ 변이에 대비해 백신의 ‘일부’만 바꾸는데도 승인 절차를 처음부터 재 반복하는 것은 비효율적이다.
