Complementing Biosafety Levels With Societal Safety Levels
본 논문은 고위험 팬데믹 병원체 연구가 다른 위험 산업과 유사한 수준의 집행 가능한 안전 임계치를 충족하도록 보장함으로써, 잠재적인 실험실 유출로부터 동의하지 않은 대중을 더 잘 보호하기 위해 기존의 생물안전등급(Biosafety Levels)을 보완하는 새로운 사회적 안전 등급(Societal Safety Levels, SSLs)을 제안하며, 이는 예상되는 공공 사망자 수를 정량화한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트의 AI 생성 설명입니다. 의학적 조언이 아닙니다. 이 내용을 바탕으로 건강 관련 결정을 내리지 마세요. 전체 면책 조항 읽기
과학자가 실험실에서 위험한 병원균을 다룰 때마다, 그들은 그 병원균이 건물 안에 머물도록 설계된 일련의 규칙을 따릅니다. 생물 안전 등급(biosafety levels)이라고 알려진 이 규칙들은 문에 설치된 점점 더 촘고 단단해지는 잠금장치와 같습니다. 이 시스템은 특정한 목표를 가지고 구축되었습니다. 바로 실험실 내부에서 일하는 사람들을 질병으로부터 보호하는 것입니다. 수십 년 동안 이 방식은 잘 작동해 왔습니다. 이러한 미생물을 다루는 과학자들은 위험을 이해하고 있는 숙련된 전문가들이며, 안전 조치들은 그들이 스스로의 연구 결과물이 되어 희생자가 되는 것을 성공적으로 방지해 왔습니다.
하지만, 매우 중요한 질문 하나가 오랫동안 답을 얻지 못한 채 남아 있습니다. 만약 병원균이 실험실을 탈출하여 일반 대중에게 도달한다면 어떻게 될까요? 현재의 규칙은 거의 전적으로 작업자에게만 초점을 맞추고 있으며, 이웃(대중)은 고려하지 않습니다. 그들은 일부 병원균이 사람 사이에서 퍼질 수 있으며, 도시나 심지어 전 세계를 휩쓰는 유행병을 일으킬 수 있다는 사실을 충분히 고려하지 못합니다. 실험실 내의 한 사람을 죽이는 바이러스는 쉽게 격리될 수 있지만, 사람 간에 전파될 수 있는 바이러스는 팬데믹을 일으킬 수 있습니다. 기존 시스템은 이 두 가지 서로 다른 위험을 동일한 수준의 주의를 기울여 다루고 있으며, 이는 가장 위험한 위협 중 일부가 가장 엄격한 보호를 받지 못할 수도 있음을 의미합니다.
매사추세츠 공과대학교(MIT)의 연구팀은 이러한 위험을 생각하는 새로운 방식을 제안했습니다. 그들은 우리가 사회적 해악을 측정하는 두 번째 안전 등급, 즉 '사회적 안전 등급(Societal Safety Levels)'이 필요하다고 주장합니다. 이 새로운 체계는 단순히 "과학자가 안전한가?"라고 묻는 대신, "이 병원균이 밖으로 나간다면 얼마나 많은 사람이 죽을 것인가?"라고 묻습니다. 연구진은 사고 발생 시 예상되는 총 사망자 수를 추정하는 수치를 사용함으로써, 항공이나 원자력과 같은 다른 고위험 산업에서 사용하는 안전 규칙과 일치하는 표준을 만들고자 합니다.
연구진은 먼저 실험실 사고와 자연 발생적인 유행병의 역사를 살펴보았습니다. 그들은 현재 우리가 위험을 분류하는 방식에서 기이한 불일치를 발견했습니다. 예를 들어, 5천만 명에서 1억 명의 사망자를 냈던 1918년 인플루엔자 바이러스는 오늘날 거대한 팬데믹을 일으킬 수 있음에도 불구하고, 직접 노출된 사람 외에는 퍼질 수 없는 비감염성 물질보다 실험실 내에서 더 적은 안전 예방 조치를 요구합니다. 비감염성 물질은 사람이 이를 흡입하면 죽음에 이르게 할 수는 있지만, 다른 사람에게 옮겨갈 수는 없습니다. 반면, 1918년 독감 바이러스는 수십억 명을 감염시킬 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재의 규칙 하에서는 비감염성 물질이 (전파 가능한) 바이러스보다 더 높은 수준의 격리를 요구하는 경우가 많습니다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 모든 연구 프로젝트의 '예상되는 해악'을 계산하는 방법을 개발했습니다. 그들은 세 가지 주요 요소를 살펴보았습니다: 병원균이 실험실에서 실수로 탈출할 가능성, 탈출했을 때 병원균이 널리 퍼질 가능성, 그리고 대규모 유행이 발생했을 경우 얼마나 많은 사람이 사망할 것인가 하는 점입니다. 이 요소들을 결합하여 연구진은 단일 실험실이 1년 동안 초래할 수 있는 사망자 수를 추정했습니다. 그런 다음 이 수치를 다른 주요 산업에서 사용하는 안전 기준과 비교했습니다. 댐 안전이나 화학 제조와 같은 분야에서 규제 기관들은 시설이 연간 0.1명의 예상 사망자 이상의 위험을 초래해서는 안 된다는 데 합의했습니다. 이는 만약 어떤 공장이나 댐이 평균적으로 10년에 1명을 죽일 것으로 예상될 만큼 위험하다면, 주요 변경 사항이나 특별 허가 없이는 운영될 수 없다고 간주된다는 것을 의미합니다.
연구진이 이 '연간 0.1명 사망' 기준을 생물학 연구에 적용했을 때, 결과는 놀라웠습니다. 그들은 잠재적 팬데믹 병원균(역사적 인플루엔자 변종이나 새로 발견된 박쥐 코로나바이러스 등)을 포함한 많은 연구가 이 한도를 훨씬 초과한다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 1918년 독감 바이러스에 대한 연구는 만약 탈출할 경우 수천 명의 예상 사망자를 초래할 수 있으며, 이는 원자력 발전소나 대형 화학 공장에서 허용되는 안전 한도보다 훨씬 더 위험한 수준입니다. 현재 널리 유포되고 있는 SARS-CoV-2와 같은 바이러스에 대한 연구도 재평가가 필요할 것입니다. 다만, 연구진은 바이러스가 이미 인구 집단 내에서 널리 퍼져 있는 경우, 실험실 사고가 전체 사례 수에 더해지는 위험은 미미해진다는 점을 언급했습니다.
이 논문은 이러한 위험을 관리하기 위한 새로운 5단계 시스템을 제 제안합니다. 가장 낮은 단계는 퍼질 위험이 거의 없는 물질에 적용되며, 기존의 규칙 외에 추가적인 규칙을 요구하지 않습니다. 중간 단계는 사고 보고 의무화 및 연구의 이점에 대한 검토와 같은 더 많은 감독을 요구합니다. 가장 높은 단계는 가장 위험한 실험을 위해 예약된 것으로, 현재 천연두 연구를 규제하는 엄격한 규칙과 유사하게 국제 기구의 구체적인 승인을 필요로 합니다. 이 최상위 단계는 바이러스를 더 감염력 있게 만들려는 실험이나, 새로운 유행을 쉽게 시작할 수 있는 역사적 팬데믹 균주에 대한 연구에 적용될 것입니다.
결정적으로, 연구진은 이 새로운 시스템이 모든 위험한 연구를 중단하자는 의미가 아님을 강조합니다. 대신, 과학자들이 더 안전한 방식으로 연구를 수행하도록 장려합니다. 그들은 많은 의학적 돌파구가 살아있는 감염성 바이러스를 사용하지 않고도 달성될 수 있다는 점을 지적합니다. 과학자들은 바이러스의 유전 코드를 연구하거나, 죽은 버전의 바이러스를 사용하거나, 컴퓨터 모델을 사용하여 백신과 약물을 설계할 수 있습니다. 이러한 방법들은 팬데믹의 위험 없이 동일한 과학적 해답을 제공할 수 있습니다. 이 새로운 프레임워크는 연구자들이 가능한 한 이러한 더 안전한 방법을 사용하도록 압박할 것입니다. 만약 과학자가 정말로 살아있는 위험한 바이러스를 다뤄야 한다면, 그들은 그 이점이 대중에게 미치는 막대한 위험보다 훨씬 크다는 것을 증명해야 하며, 더 안전한 대안이 존재하지 않음을 보여야 합니다.
저자들은 또한 이 접근 방식이 과학자 자신을 위한 안전성도 실제로 개선할 수 있다고 제안합니다. 전파 위험에 초점을 맞춤으로써, 현재 최고 수준의 격리 단계에 묶여 있는 일부 물질이 전파력이 없는 한 더 적은 제한 속에서도 연구하기에 안전하다는 점을 밝혀낼 수 있을 것입니다. 이는 진정으로 위험한 물질에 집중할 수 있도록 자원을 확보해 줄 것입니다. 목표는 생명 과학을, 안전이 단지 작업자 보호뿐만 아니라 대중이 수용 불가능한 위험에 노출되지 않도록 보장하는 데 초점을 맞춘 나머지 산업계의 흐름과 일치시키는 것입니다. 실험실이 초래할 수 있는 해악에 대해 명확한 수치적 한계를 설정함으로써, 연구진은 공공의 신뢰를 재구축하고 과학적 지식의 추구가 지구적 안전을 희생시키지 않도록 하기를 희망합니다.
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