Towards integrated One Health surveillance: A systematic review and critical synthesis of infectious disease and antimicrobial resistance surveillance systems
본 체계적 문헌고찰은 감염병 및 항생제 내성 대응을 위한 원 헬스(One Health) 감시 체계에서 다부문 참여와 기술적 진보가 크게 성장했음에도 불구하고, 이해관계자의 참여와 실질적인 운영 통합 사이에는 여전히 결정적인 격차가 존재하며, 이는 협력적 관여와 효과적이고 조율된 공중보건 행동 사이의 간극을 메우기 위한 새로운 프레임워크를 필요로 한다는 점을 밝히고 있다.
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건강은 우리가 지도 위에 그어놓은 경계를 존중하지 않습니다. 숲에서 시작된 바이러스는 농장 동물으로 옮겨갈 수 있고, 그다음에는 사람에게, 마지막으로는 도시의 수로 시스템을 통해 퍼질 수 있습니다. 수십 년 동안 과학자와 의사들은 한 번에 하나의 조각만을 살펴보는 방식으로 이러한 위협을 추적하려고 노력해 왔습니다. 인간 의사들은 병원을 관찰하고, 수의사들은 가축을 관찰하며, 환경 과학자들은 강을 관찰했습니다. 하지만 질병이 이 세계들 사이를 이동할 때, 이들을 개별적으로 관찰하는 것은 위험한 사각지대를 남깁니다. 전체 그림을 보기 위해 전문가들은 "원 헬스(One Health)"라고 불리는 전략을 개발했습니다. 이 접근 방식은 인간, 동물, 그리고 환경의 건강을 하나의 연결된 시스템으로 취급합니다. 이것은 단순한 이론이 아니라, 발병을 조기에 포착하고, 확산을 막으며, 박테리아가 우리가 그것을 죽이기 위해 사용하는 약물에 어떻게 내성을 갖게 되는지를 이해하기 위한 실질적인 방법입니다. 이제 질문은 우리가 이 시스템들을 연결해야 하는가 하는 것이 아니라, 실제로 우리가 그렇게 하고 있는가 하는 것입니다.
말라위와 노르웨이의 연구진은 최근 그 질문에 답하기 위해 나섰습니다. 그들은 2000년부터 2025년 사이에 발표된 55개의 다양한 연구 및 보고서를 대상으로 대규모 검토를 수행했습니다. 그들의 목표는 국가와 조직들이 실제로 이러한 연결된 감시 시스템을 어떻게 구축하고 있는지 살펴보는 것이었습니다. 그들은 서로 다른 부문들이 진정으로 협력하고 있는지, 아니면 단지 같은 방에 앉아 대화 없이 머물고 있는 것인지를 알고 싶었습니다. 연구진은 기술부터 데이터 공유를 규정하는 규칙까지 모든 것을 조사했으며, 특히 이러한 시스템이 감염병과 점점 심각해지는 약제 내성 박테리아 문제를 얼마나 잘 추적하는지에 초점을 맞췄습니다.
그들이 발견한 것은 인간의 조직화 속도를 앞지른 급격한 기술적 진보의 이야기였습니다. 연구진은 세상이 데이터를 수집하는 데 훨씬 더 능숙해지고 있다는 것을 발견했습니다. 최근 몇 년 동안 미생물의 유전 코드를 읽어 그것이 정확히 무엇인지, 어떻게 변하고 있는지를 파악하는 게놈 시퀀싱(genomic sequencing)과 같은 첨단 도구의 사용이 크게 급증했습니다. 또한 공동체 내에서 사람들이 병에 걸리기도 전에 어떤 질병이 순환하고 있는지 확인하기 위해 하수를 테스트하는 하수 감시(wastewater surveillance)의 사용도 늘어나고 있습니다. 이러한 도구들은 매우 강력합니다. 이 도구들은 과학자들이 불과 몇 년 전에는 불가능했던 명확함으로 위협을 볼 수 있게 해줍니다. 그러나 이번 검토 결과 중요한 격차가 드러났습니다. 많은 시스템이 이제 인간, 동물, 환경으로부터 데이터를 수집하고 있지만, 그 데이터를 유용하게 연결하는 데는 종종 실패한다는 점입니다.
연구진은 연구 대상이 된 시스템들을 협력 수준에 따라 세 그룹으로 분류했습니다. 그들이 살펴본 시스템 중 "고도로 통합된(highly integrated)" 시스템은 약 4분의 1에 불과했습니다. 이러한 드문 사례에서는 서로 다른 부문들이 공통된 계획을 공유하고, 호환 가능한 컴퓨터 시스템을 사용하며, 함께 의사결정을 내립니다. 대부분의 시스템, 즉 약 62%는 "중등도 통합(moderately integrated)" 상태였습니다. 이는 정보 일부를 교환하고 어느 정도 조율은 하지만, 여전히 독자적으로 운영된다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 병원은 실험실에 데이터를 보내고 농장은 수의과 사무실에 데이터를 보낼 수 있지만, 두 집단이 동일한 박테리아가 그들 사이를 이동하고 있는지 확인하기 위해 서로의 기록을 비교하는 일은 없을 수도 있습니다. 나머지 시스템은 서로 다른 부문들이 감시에는 참여하지만 데이터와 의사결정을 완전히 분리하여 유지하는 "최소한의 통합(minimally integrated)" 상태였습니다.
이 연구의 핵심 발견은 많은 집단을 참여시킨다고 해서 자동으로 시스템이 잘 작동하는 것은 아니라는 점입니다. 연구진은 인간, 동물, 환경 부문이 대부분의 연구에 포함되어 있었지만, 실제 데이터의 통합은 종종 취약하다는 것을 발견했습니다. 참여와 행동 사이에는 명확한 단절이 있었습니다. 시스템에 의사, 수의사, 생태학자가 포함되어 있다고 해서 그들이 증거를 함께 해석하거나 위협이 발견되었을 때 조율된 대응을 시작한다는 의미는 아닙니다. 가장 큰 병목 현상은 기술의 부족이 아니라, 공유된 거버넌스와 데이터 호환성의 부족이었습니다. 첨단 도구가 사용되더라도 시스템은 종서 분리된 상태로 남아 있었으며, 데이터는 서로 대화할 수 없는 별개의 데이터베이스에 갇혀 있었습니다.
또한 이번 검토는 세계가 이러한 변화를 고르게 따라잡지 못하고 있다는 점을 강조했습니다. 검토에 포함된 연구들은 주로 북미와 유럽의 부유한 국가들에 집중되어 있었습니다. 새로운 질병의 위험에 가장 자주 직면하는 아프리카, 동남아시아 또는 기타 지역으로부터의 증거는 거의 없었습니다. 이는 위험한 불균형을 초 Creates 합니다. 이러한 통합 시스템이 가장 절실한 국가들은 이를 구축하기 위한 자금, 실험실 인프라, 그리고 숙련된 인력이 부족한 경우가 많습니다. 연구진은 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 관리하는 데 필요한 기관들은 뒤처져 있다고 지적했습니다. 많은 곳에서 과제는 단순히 새로운 장비를 구입하는 것이 아니라, 서로 다른 집단이 정보를 자유롭게 공유하고 이에 따라 함께 행동할 수 있도록 하는 규칙과 파트너십을 만드는 것입니다.
그럼에도 불구하고 연구진은 앞으로 나아갈 길을 보고 있습니다. 그들은 초점이 단순히 시스템에 더 많은 부문을 추가하는 것에서, 그 부문들이 생산하는 데이터를 실제로 결합하고 사용하는 것으로 전환되어야 한다고 제안합니다. 그들은 감시가 다섯 단계, 즉 서로 다른 집단이 참여하게 하고, 활동을 조율하며, 데이터를 통합하고, 정보를 함께 해석하며, 마지막으로 조율된 행동을 취하는 과정을 거쳐야 한다는 프레임워크를 제안합니다. 증거에 따르면 우리는 첫 두 단계에는 능숙하지만 나머지 세 단계에서는 어려움을 겪고 있습니다. 가장 성공적인 시스템은 데이터를 공유하기 위한 공식적인 합의, 데이터를 수집하는 공통 표준, 그리고 위협이 감지되었을 때 무엇을 할지에 대한 명확한 계획을 가진 시스템들입니다.
연구는 세계가 원 헬스 감시를 위한 도구를 구축하는 데 있어 인상적인 진전을 이루었지만, 진짜 작업은 이제 시작되었다고 결론짓습니다. 기술은 인간, 동물, 환경 건강 사이의 연결성을 볼 수 있는 능력을 갖추고 있지만, 그 지식을 실행에 옮길 시스템은 여전히 구축 중입니다. 연구진은 이러한 노력의 성공 여부가 얼마나 많은 집단이 참여했는지나 얼마나 많은 새로운 기기가 사용되었는지로 측정되는 것이 아니라고 강조합니다. 대신, 이 연결된 시스템이 실제로 위협을 더 빨리 탐지하고, 더 잘 이해하며, 그것이 해를 끼치지 않도록 막을 수 있는지에 의해 측정될 것입니다. 글로벌 보건 안보의 미래는 데이터를 보유하는 것과 그것을 함께 사용하는 것 사이의 간극을 메우는 데 달려 있습니다.
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