Biases, blind spots and signals in public One Health genome data for carbapenemase-producing Enterobacterales

세상을 사람, 동물, 우리가 먹는 음식, 그리고 우리가 마시는 물을 연결하는 거대하고 보이지 않는 거미줄이라고 상상해 보세요. 이것이 바로 "원 헬스(One Health)" 개념입니다. 즉, 우리의 건강이 동물의 건강 및 환경의 건강과 깊게 연결되어 있다는 생각이죠. 이제 이 거미줄 속에 숨어 있는 슈퍼 빌런을 상상해 보세요. 바로 우리의 가장 강력한 항생제들을 무시하는 법을 배운 아주 작은 박테리아들입니다. 이들은 카바페넴 내성 장내세균(CPE)이라고 불립니다. 다른 모든 약이 통하지 않을 때 의사들이 사용하는 최후의 수단조차 가볍게 무시할 수 있기 때문에, 박테리아 세계의 "보스 몬스터"라고 할 수 있습니다.

이 빌런들을 잡기 위해 과학자들은 전장 유전체 분석(Whole Genome Sequencing)이라는 강력한 도구를 사용합니다. 이것은 마치 박테리아의 전체 설계도(DNA)를 현미경으로 촬영하여 그들이 어떻게 저항하는지 정확히 파악하는 것과 같습니다. 이 사진들은 인터넷상의 거대한 공공 도서관, 즉 누구나 증거를 살펴볼 수 있는 거대한 디지털 박물관에 업로드됩니다. 하지만 여기에는 함정이 있습니다. 사진이 박물관에 있다고 해서 그것이 전 세계를 대표한다는 뜻은 아닙니다. 만약 박물관에 특정 도시의 빌런 사진만 있다면, 우리는 그 도시에만 빌런이 존재한다고 생각할 수도 있지만, 실제로는 다른 곳에도 숨어 있을 수 있습니다. 여기서 "편향(bias)"의 이야기가 나옵나다. 즉, 우리가 데이터에서 보고 있는 것과 자연에서 실제로 일어나고 있는 일 사이의 차이를 이해하는 것입니다.

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위대한 디지털 탐정 이야기: 박테리아 도서관에는 무엇이 숨겨져 있는가?

아일랜드 골웨이 대학교의 연구원 게오르기오스 밀리오티스(Georgios Miliotis)는 세계에서 가장 큰 박테리아 도서관 중 하나인 NCBI 병원균 탐지 격리 브라우저(NCBI Pathogen Detection Isolates Browser)를 가지고 탐정 놀이를 하기로 했습니다. 그는 이 도서관이 "원 헬스" 웹 전반에 걸친 이 슈퍼 박테리아들에 대해 온전한 이야기를 들려주고 있는지, 아니면 왜곡된 그림만을 보여주고 있는지 확인하고 싶었습니다.

그는 이 슈퍼 박테리아의 139,466개 기록을 정밀 조사했습니다. 박테리아가 원래 발견된 곳을 나타내는 "출처(source)" 태그를 살펴보았을 때, 그는 엄청난 불균형을 발견했습니다. 이는 마치 전 세계의 책을 기대하며 도서관에 들어갔는데, 서가의 84.72%가 병원과 인간 임상 샘플로 가득 차 있는 것을 발견한 것과 같았습니다.

다른 구석들은 거의 표현되지 않았습니다. "폐수" 섹션에는 단 2.54%의 기록만이 있었고, "동물"은 1.30%, "식품"은 미미한 0.09%였으며, 나머지 환경 관련 기록은 훨씬 더 적었습니다. 저자는 이것이 반드시 동물이나 식품 속에서 이 박테리아가 드물다는 것을 의미하는 것이 아니라, 과학자들과 실험실들이 소의 장이나 강물에서 채취한 샘플보다 인간 병원의 샘플을 훨씬 더 적극적으로 시퀀싱하고 업로드했음을 의미한다고 제안합니다. 도서관은 인간의 이야기로 가득 차 있으며, 동물과 환경의 장은 여전히 쓰이지 않은 채 남아 있습니다.

숨겨진 패턴: 누구를 좋아하는가?

이처럼 한쪽으로 치우친 도서관임에도 불구하고, 밀리오티스는 단서 역할을 하는 흥미로운 패턴들을 발견했습니다. 그는 특정 저항 유전자(카바페넴 분해 효로 가족)를 가진 박테리아들이 선호하는 "동네"가 있다는 점에 주목했습니다.

• 동물과의 연결 고리: 박테리아가 동물에서 발견될 경우, 그들은 NDM 유전자를 보유하고 있을 가능성이 가장 높았습니다. 특히 E. coli와 Klebsiella pneumoniae가 이 분야의 주요 플레이어였습니다. 데이터에 따르면, 동물 관련 NDM 기록은 박테리아가 무작위로 분포되어 있을 때 예상되는 것보다 2.33배 더 높았습니다.
• 폐수와의 연결 고리: 반대로, 폐수 샘플은 KPC 유전자가 지배적이었습니다. K. pneumoniae, Enterobacter cloacae, Citrobacter freundii가 이 쇼의 주인공이었습니다. 폐수 관련 KPC 기록은 예상보다 1.86배 더 높았습니다.

마치 NDM 유전자는 박테리아 세계의 "동물 애호가"이고, KPC 유전자는 "하수구 거주자"인 것과 같습니다. 연구 결과 이러한 연관성은 통계적으로 유의미했습니다. 즉, 단순한 우연이 아니라 효과 크기는 완만했지만 실재하는 현상이었습니다. 이는 박테리아들이 선호도를 가지고 있긴 하지만, 여전히 서로 다른 환경 사이를 이동하는 데 매우 능숙하다는 것을 시사합니다.

"사각지대"와 숫자의 진실

이 논문은 매우 주의 깊게 주요 사각지대를 지적합니다: 데이터베이스의 기록 수가 실제 세상에 존재하는 박테리아의 수를 의미하는 것은 아닙니다.

데이터베이스에서 특정 유형의 박테리아 사진 1,000장을 보았다고 해서 자연계에 1,000마리가 있다는 뜻은 아닙니다. 그것은 단지 중국이나 영국의 한 실험실이 1,000개를 시퀀싱하여 업로드하기로 결정한 반면, 다른 나라의 실험실은 하나도 업로드하지 않았을 수도 있음을 의미합니다. 저자는 비인간(non-human) 기록들이 중국, 영국, 미국, 독일과 같은 소수의 국가에 집중되어 있다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 공공 데이터베이스가 이 박테리아들의 "유병률(prevalence, 얼마나 흔한가)"을 알려줄 수 있다는 생각을 명시적으로 배제합니다. 저자는 "KPC가 식품에서 드물다"라고 말하기 위해 이 기록 수를 사용할 수 없다고 주장하는데, 이는 데이터베이스에 식품 관련 기록이 130개뿐이었기 때문입니다. 이 낮은 숫자는 박테리아가 그곳에 없어서가 아니라, 아무도 조사하지 않았기 때문일 수 있습니다.

시사점

그렇다면 결론은 무엇일까요? 공공 유전체 데이터는 우리가 슈퍼 박테리아가 인간, 동물, 환경 사이를 어떻게 이동하는지에 대한 새로운 아이디어를 포착하고 패턴을 발견하는 데 도움을 줄 수 있는 보물 창고입니다. 이 연구는 동물 샘플이 NDM 유전자를 운반하는 경향이 있고 폐수 샘플은 KPC 유전자에 치우쳐 있다는 점을 성공적으로 밝혀냈습니다.

하지만 저자는 원 데이터(raw numbers)에 너무 열광하지 말라고 경고합니다. 현재 도서관은 "인간 중심적"입니다. 원 헬스 웹을 진정으로 이해하기 위해서는 빠진 페이지들을 채워 넣어야 합니다. 우리는 동물, 식품, 물에 대한 더 많은 시퀀싱이 필요하며, 각 샘플이 정확히 어디에서 왔는지 알 수 있도록 더 나은 메타데이터(정보 태그)가 필요합니다. 그때까지 이 데이터베이스는 우리가 본 것들에 대한 훌륭한 지도일 수는 있지만, 박테리아가 실제로 살고 있는 곳에 대한 완전한 지도는 아닙니다.