Genomic epidemiology as a tool for understanding drivers of hepatitis A community outbreaks in Massachusetts and New Hampshire

A형 간염은 감염된 사람의 미세한 대변 성분이 실수로 다른 사람의 입속으로 들어갈 때 퍼지는 바이러스입니다. 이는 주로 오염된 음식이나 물을 통해 발생하지만, 사람이 밀집된 환경에서 생활하거나 깨끗한 위생 시설을 이용할 수 없는 경우에도 쉽게 전파될 수 있습니다. 안전하고 효과적인 백신이 수십 년 동안 존재해 왔음에도 불구하고, 미국의 많은 성인은 어린 시절에 백신을 접종받지 못했고 이전에 감염된 적도 없어 취약한 상태로 남아 있습니다. 백신을 접종하지 않은 성인들이 대규모로 열악한 생활 환경에 처하게 되면, 바이러스는 통제하기 어려운 지역사회 단위의 유행을 일으킬 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 매사추세츠와 뉴햄프셔의 보건 당국은 노숙자나 약물을 사용하는 사람들 사이에서 A형 간염 사례가 급증하는 것을 목격했습니다. 바이러스가 어떻게 이동하는지 이해하기 위해 연구자들은 유전체 역학(genomic epidemiology)이라는 강력한 도구를 활용했습니다. 이 방식은 환자에게서 발견된 바이러스의 전체 유전 코드를 읽는 것을 포함합니다. 이러한 유전 코드를 비교함으로써 과학자들은 서로 다른 사례들이 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지 확인할 수 있으며, 이를 통해 바이러스의 가계도를 추적하여 누가 누구를 감염시켰을 가능성이 높은지, 그리고 유행이 지형을 가로질러 어떻게 이동했는지를 파악할 수 있습니다.

매사추세츠와 뉴햄프셔의 공공 보건 부서 및 연구 기관 소속 과학자 팀은 2018년부터 2024년 사이에 발생한 A형 간염 유행을 지도화하기 위해 착수했습니다. 그들은 수백 명의 감염자로부터 혈액 샘격를 수집했으며, 241명에 대해 완전한 유전 서열을 생성했습니다. 그들의 목표는 2023년에 발생한 유행이 2018년에 지역을 휩쓸었던 거대한 파동의 연장선인지, 아니면 다른 바이러스에 의한 새로운 시작인지를 결정하는 것이었습니다. 또한 그들은 바이러스가 주로 특정 집단 내에서 퍼지는지, 아니면 서로 다른 공동체 사이를 넘나드는지를 확인하고자 했습니다.

연구진은 두 차례의 유행이 완전히 다른 변종 바이러스에 의해 발생했다는 사실을 발견했습니다. 2018년과 2019년에 닥친 파동은 지역 사회에 빠르게 퍼진 특정 유전적 버전의 바이러스에 의해 주도되었습니다. 2023년에 사례가 다시 증가하기 시작했을 때, 이미 원래의 변종은 대부분 사라진 상태였습니다. 새로운 급증은 다른 유전적 버전의 바이러스에 의해 발생했으며, 이는 2023년의 유행이 이전 유행의 잔재가 아니라 별개의 사건임을 나타냅니다. 이러한 구분은 매우 중요한데, 이는 한 번의 유행을 막는다고 해서 다음 유행을 자동으로 예방할 수 있다고 가정해서는 안 된다는 것을 의미하기 때문입니다. 각 유행은 그 자체의 조사와 대응을 필요로 합니다.

2018년 유행 내에서 유전 데이터는 바이러스가 공동체를 통해 어떻게 이동했는지를 보여주었습니다. 연구진은 노숙을 경험하거나 약물을 사용하는 사람들이 확산의 중심에 있다는 것을 확인했습니다. 바이러스는 이러한 위험 요인을 공유하는 개인들 사이에서 가장 빈번하게 이동하며 밀집된 감염 클러스터를 형성했습니다. 그러나 데이터는 바이러가 이 집단 안에만 갇혀 있지는 않다는 점도 보여주었습니다. 바이러스는 이러한 위험 요인을 가진 사람들에게서 그렇지 않은 사람들에게로 옮겨갔으며, 매사추세츠와 뉴햄프셔 사이를 이동하며 주 경계를 넘나들었습니다. 실제로 유전적 증거는 뉴햄프셔의 유행이 인접한 매사추세츠의 사례들로부터 시작되었을 가능성이 높음을 시사했습니다.

이 연구는 또한 백신 접종의 우려스러운 추세를 강조했습니다. 표적 백신 접종 노력이 초기 2018년 급증 이후 사례 수를 줄이는 데 도움이 되었지만, 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 성인의 전반적인 백신 접종률은 크게 떨어졌습니다. 이 비율은 연구 기간 동안 이전 수준을 회복하지 못했습니다. 이러한 감소는 대규모 인구가 보호받지 못하는 상태로 남게 하여, 조건이 허락될 때 바이러스가 다시 돌아올 수 있는 비옥한 토양을 만들었습니다. 연구진은 약물을 사용하거나 노숙을 하는 사람들이 고정된 집단이 아니며, 새로운 개인들이 끊임없이 이러한 상황에 진입하면서 면역 결핍 상태를 가져와 미래의 유행 위험을 높게 유지시킨다고 언급했습니다.

이 복잡한 데이터를 처리하기 위해 연구팀은 다른 과학자들이 A형 간염 유전체를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 새로운 오픈 소스 도구들을 개발했습니다. 그들은 바이러스 코드의 작은 조각만을 읽는 기존의 표준 방식과 전체 유전체를 읽는 그들의 방식을 비교했습니다. 그들은 전체 유전체를 읽는 것이 훨씬 더 명확한 전파 양상을 제공하며, 기존 방식에서는 동일해 보였던 사례들이 실제로는 서로 다르다는 것을 구별할 수 있게 해준다는 것을 발견했습니다. 이러한 고해상도 분석은 사람들이 서로 근처에 살고 위험 요인을 공유할 때 실제로 서로를 감염시키고 있음을 확인하는 데 도움을 주었습니다.

연구진은 또한 바이러스가 종종 다른 감염과 함께 이동한다는 사실을 발견했습니다. 여러 바이러스를 동시에 탐지할 수 있는 시퀀싱 방법을 사용하여, 연구진은 많은 환자가 A형 간염과 유사한 경로로 전파되는 C형 간염에도 동시에 감염되어 있다는 것을 찾아냈습니다. 이러한 공동 감염은 기존에 간 손상이 있던 사람들이 새로운 감염을 이겨내는 능력을 저하시켜, 유행 중 나타난 심각한 질병과 높은 사망률에 기여했을 가능성이 큽니다.

궁극적으로, 이 연구는 유전 데이터와 전통적인 보건 조사를 결합하는 것이 질병의 확산을 파악하는 데 훨씬 더 날카로운 시야를 제공한다는 것을 입증했습니다. 연구진은 노숙이나 약물 사용과 같은 위험 요인이 전파의 강력한 동력이지만, 바이러스는 사회적 경계를 존중하지 않는다는 것을 보여주었습니다. 바이러스는 위험 요인을 가진 사람과 그렇지 않은 사람 사이를 이동하며, 지리적 경계를 쉽게 넘나듭니다. 이러한 결과는 향에 대한 유행을 막기 위해 보건 당국이 성인, 특히 취약 계층을 지원하는 보건 센터와 같은 공동체 환경에서의 강력한 백신 접종 프로그램을 유지해야 함을 시사합니다. 또한, 감염의 사슬을 끊기 위해 깨끗한 화장실이나 손 씻기 시설과 같은 위생 인프라를 개선해야 합니다. 이러한 새로운 유전적 도구를 사용함으로써, 공공 보건 팀은 이제 바이러스의 보이지 않는 경로를 파악하고 더욱 정밀하게 개입하여 잠재적으로 생명을 구하고 미래의 감염 파동을 예방할 수 있습니다.