🧬 생물학

A semi-quantitative framework to prioritize the zoonotic risks of invasive alien species

본 연구는 역학 및 공간 데이터를 통합하여 유럽 내 외래 침입 포유류로부터 발생하는 인수 공통 전염병 위험의 우선순위를 정하는 반정량적 프레임워크를 도입하며, 평가된 대부분의 종이 인간 건강에 중대한 영향을 미친다는 점을 밝히고 원 헬스(One Health) 관점에서의 표적화된 관리 필요성을 강조한다.

원저자: Paola Monguilod, Belinda Gallardo

게시일 2026-10-27

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CC BY 4.0

원저자: Paola Monguilod, Belinda Gallardo

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

야생동물과 인간은 항상 같은 세상을 공유해 왔지만, 동물이 자연적으로 속하지 않은 새로운 영역으로 이동할 때 균형이 위험한 방식으로 무너질 수 있습니다. 이러한 외래종, 즉 침입 외래종은 지역 생태계를 어떻게 교란하거나 작물에 피해를 주는지에 대해 자주 연구됩니다. 그러나 점점 더 커지는 우려는 이들이 인간에게 전염될 수 있는 질병을 옮길 수 있다는 점입니다. 이러한 가능성은 단순히 이론적인 위험이 아닙니다. 최근 수십 년 동안 출현한 많은 신종 감염병은 야생동물에서 기원했습니다. 침입 외래종 동물이 특정 지역에 들어오면, 그 동물 자체는 병에 걸리지 않으면서도 자신이 보유한 병원체를 함께 가져올 수 있으며, 이는 바이러스, 박테리아 또는 기생충의 숨겨진 저장소 역할을 하게 됩니다. 이 동물들이 인간 인구 밀집 지역 근처에 서식하게 되면, 질병이 종간 전파(spillover)될 확률이 높아집니다. 이는 특히 포유류의 경우에 두드러지는데, 포유류는 인간과 생물학적으로 충분히 유사하여 감염을 더 쉽게 전파할 수 있기 때문입니다. 기후 변화와 토지 이용 변화로 인해 동물의 서식지가 변함에 따라 이러한 상호작용은 더욱 빈번해지고 있으며, 이에 따라 어떤 침입 동물이 인간 건강에 가장 큰 위협이 되는지를 이해하는 것이 매우 중요해졌습니다.

연구팀은 유럽 내의 수많은 침입 포유류를 분류하고, 질병 위험과 관련하여 어떤 동물에 가장 시급한 주의를 기울여야 하는지 식별하기 위한 실질적인 방법을 만들기 위해 연구를 수행했습니다. 모호한 설명에 의존하는 대신, 그들은 네 가지 구체적인 정보를 결합한 점수 산정 체계를 구축했습니다: 해당 동물 집단 내 질병의 흔한 정도, 해당 질병이 인간에게 미치는 심각성, 동물이 살 수 있는 유럽 지형의 범위, 그리고 해당 지역에 거주하는 인구수입니다. 질병의 심각성은 과학자들이 실험실에서 병원체를 다룰 때 취해야 하는 안전 예방 조치의 수준에 의해 판단되었는데, 이는 병원체가 얼마나 위험한지를 나타내는 표준 척도입니다. 연구진은 이 체계를 이미 유해 외래종으로 간주되어 유럽연합(EU)에 의해 규제되고 있는 8종의 특정 포매류에 적용했습니다. 이 동물들에는 카피(coypu), 너구리(raccoon dog), 라쿤(raccoon), 아메리카회색다람쥐(American gray squirrel), 시베리아다람쥐(Siberian chipmunk), 사향쥐(muskrat), 코아티(coati), 그리고 작은 아시아몽구스(small Asian mongoose)가 포함됩니다.

이 평가 결과, 위험의 명확한 계층 구조가 드러났습니다. 8종 중 6종이 인간 건강에 중대한 잠재적 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났습니다. 너구리와 사향쥐가 가장 높은 점수를 받았으며, 그 뒤를 카피가 바짝 뒤쫓았습니다. 이 동물들은 다양한 종류의 세균을 보유하고 있을 뿐만 아니라, 유럽 전역에 널리 퍼져 있고 인구가 많이 거주하는 지역에 서식하기 때문에 고위험군으로 분류되었습니다. 코아티는 중간 정도의 영향을 미치는 것으로 평가되었고, 작은 아시아몽구스는 낮은 영향을 미치는 것으로 간주되었습니다. 어떤 종도 가장 낮거나 가장 높은 위험 범주에 속하지는 않았습니다. 이 연구는 생태계 교란을 가장 많이 일으키는 동물이 반드시 인간에게 가장 큰 건강 위협을 가하는 동물과 일치하지는 않는다는 것을 보여주었습니다. 예를 들어, 작은 아시아몽구스는 최대 표준화된 EU 생물 다양성 점수를 기록했으나 인간 건강 위험 점수는 상대적으로 낮았던 반면, 또 다른 종은 매우 높은 건강 위험 점수를 가졌음에도 기존 보고서에서는 우선순위로 강조되지 않았던 사례가 있었습니다.

이러한 불일치는 자연 보호와 경제적 측면에 주로 초점을 맞추는 현재의 관리 전략이 이 동물들이 제시하는 위험의 전체적인 모습을 놓치고 있을 수 있음을 시사합니다. 연구진은 이 새로운 건강 점수를 기존의 공식 평가들과 비교하였고, 오직 부분적인 일치만을 발견했습니다. 일부 종은 모든 시스템에서 일관되게 고위험군으로 분류되었지만, 질병 전파를 구체적으로 살펴보지 않는 전통적인 방식에서는 간과된 종들도 있었습니다. 또한 연구진은 이 동물들이 서식하는 국가들을 조사했습니다. 그 결과, 이 포유류들에 대한 노출도가 높은 일부 국가는 보건 비상사태를 처리할 준비가 잘 되어 있는 반면, 다른 국가들은 높은 노출도와 낮은 공중보건 대비 수준이 결합된 상황에 처해 있음을 발견했습니다. 이러한 불균형한 지형은 어떤 곳에서는 질병 발생 가능성이 높지만, 이를 탐지하고 차단할 수 있는 시스템은 아직 충분히 강력하지 않음을 의미합니다.

본 연구에서 개발된 프레임워크는 어떤 침입 종과 어떤 지역에 더 많은 집중이 필요한지를 식별할 수 있는 명확하고 반복 가능한 방법을 제공합니다. 동물의 서식지와 인구 밀도, 그리고 이들이 보유한 질병에 대한 데이터를 통합함으로써, 연구진은 공중보건 관계자와 보전 관리자들이 협력할 수 있도록 돕는 도구를 제공했습니다. 이 접근 방식은 인간, 동물, 환경의 건강이 깊이 연결되어 있다는 '원 헬스(One Health)' 관점을 뒷받합니다. 질병이 발생할 때까지 기다리는 대신, 이 방법은 당국이 가장 큰 위협이 되는 종에 대해 예방과 조기 탐지를 우선시할 수 있도록 해줍니다. 이 연구는 인수공통 감염병 문제를 해결한다고 주장하는 것이 아니라, 인간의 건강을 보호하는 방식으로 침입 외래종을 관리하기 위한 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있는 견고하고 증거에 기반한 출발점을 제공합니다.

기술 요약: 외래 침입종의 인수 공통 전염병 위험 우선순위 결정을 위한 반정량적 프레임워크

문제 제향
외래 침입종(Invasive Alien Species, IAS)은 특히 인간과의 계통학적 근접성과 인간이 변형시킨 환경에서 번성하는 능력으로 인해 인수 공통 전염병 발생의 주요 동인으로 점점 더 인식되고 있습니다. IAS가 초래하는 생물 보안 위험에도 불구하고, 현재의 관리 체계와 위험 평가는 주로 생태적 및 경제적 영향에 집중되어 있어 인간의 건강에 미치는 결과는 간과하는 경우가 많습니다. 유럽 내 침입성 포유류에 관한 역학 및 공간 데이터를 수집한 기존 연구들은 존재하지만, 종 전반에 걸쳐 인수 공통 전염병 위험을 정량화하고 우선순위를 정할 수 있는 표준화되고 통합된 도구는 부족한 실정입니다. 이러한 격차는 원 헬스(One Health) 관점에서의 표적 예방 전략 및 공중 보건 대비책 개발을 저해합니다.

방법론
본 연구는 유럽 내 침입성 포출류의 인수 공통 전염병 위험을 평가하기 위해 설계된 반정량적 위험 평가 프레임워크를 개발하고 적용합니다. 이 프레임워크는 5점 척도(1~5)로 표준화된 네 가지 핵심 매개변수를 통합합니다:

병원체 유병률(Pathogen Prevalence): 문헌 검토를 통해 도출된, 침입성 포유류 집단 내 인수 공зо 전염병 병원체에 감염된 개체의 비율입니다. 여러 추정치가 존재하는 경우, 종당 단일 평균 유병률 값을 얻기 위해 이를 평균하였습니다.
질병 중증도(Disease Severity): 관련 병원체의 평균 생물안전등급(Biosafety Level, BSL)으로 계산됩니다. BSL 분류(최소 위험인 1부터 심각하고 치료가 어려운 질병인 4까지)는 잠재적 인간 질병의 중증도를 나타내는 대리 지표 역할을 합니다. 동일한 속(genus) 또는 과(family) 내의 병원체에 대해 가장 높은 BSL을 유지하는 예방적 접근 방식이 적용되었습니다.
지리적 분포(Geographic Distribution): 전 세계 출현 기록을 바탕으로 보정되고 유럽으로 투영된 종 분포 모델(Species Distribution Models, SDMs)을 사용하여 결정된, 각 침입성 포유류에 적합한 유럽 영토의 비율입니다.
인간 잠재 노출(Human Potential Exposure): IAS의 적합 지역 내에 거주하는 유럽 인구의 비율을 GPWv4 인구 밀도 데이터와 교차하여 계산하였습니다.

이 네 가지 매개변수는 동일한 가중치를 부여받아 합산되었으며, 이를 통해 4에서 20 사이의 총 **인간 건강 영향 점수(Human Health Impact Score)**가 생성됩니다. 점수는 다섯 단계의 영향 수준으로 분류되었습니다: 미미함(4–6), 경미함(7–9), 보통(10–12), 주요함(13–16), 그리고 매우 심각함(17–20).

이 프레임워크는 EU 규제 대상인 8종의 침입성 포유류(Herpestes javanicus, Myocastor coypus, Nasua nasua, Nyctereutes procyonoides, Ondatra zibethicus, Procyon lotor, Sciurus carolinensis, Tamias sibiricus)에 적용되었습니다.

새로운 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해 본 연구는 두 가지 비교를 수행했습니다:

벤치마킹: 새로운 인간 건강 점수를 0–100 지표로 재조정하여 기존의 영향 평가들과 비교했습니다: EU 생물 다양성 영향 점수, 일반 영향 점수 체계(GISS) 종합 점수, 그리고 GISS 인간 건강 점수. 두 변수 간의 연관성을 평가하기 위해 켄달의 순위 상관 계수( $\tau$ )가 사용되었습니다.
공중 보건 대비 분석: 국가 수준에서, 이들 포유류에 대한 잠재적 인간 노출도를 2025년 당사자 자가 평가 연례 보고(SPAR) 프레임워크에서 도출된 국가별 공중 보건 대비 점수와 비교했습니다. 국가는 평균 노출도와 대비 임계치를 기준으로 네 개의 사분면으로 분류되었습니다.

주요 결과

위험 분류: 평가된 8종의 종 중 6종이 주요한(Major) 잠재적 인간 건강 영향을 미치는 것으로 분류되었습니다 (M. coypus, N. procyonoides, O. zibethicus, P. lotor, S. carolinensis, T. sibiricus). N. nasua는 **보통(Moderate)**으로, H. javanicus는 **경미(Minor)**로 분류되었습니다. 어떤 종도 '미미함' 또는 '매우 심각함' 범주에 도달하지 않았습니다. 가장 높은 점수(20점 만점에 16점)는 높은 병원체 유병률, 질병 중증도, 넓은 지리적 분포 및 높은 인간 노출도의 결합에 의해 N. procyonoides와 O. zibethicus에 할당되었습니다.
병원체 특성: 병원체 다양성과 유병률은 종마다 크게 달랐습니다. 대부분의 병원체는 낮거나 중간 정도의 유병률을 보였으나, 일부(예: Toxoplasma, Giardia, Cryptosporidium)는 높은 유병률 값을 나타냈습니다. 평균 BSL 값은 일반적으로 BSL-2에서 BSL-3 사이에 위치했습니다.
기존 시스템과의 비교: 본 연구는 제안된 인간 건강 점수와 기존 영향 평가 간에 부분적인 일치만을 발견했습니다. 가장 강한 연관성은 GISS 종합 점수( $\tau = 0.583$ )에서 관찰되었으며, 이는 일반적인 침입 영향과 인수 공통 전염병 위험 사이에 중간 정도의 관계가 있음을 시사합니다. EU 생물 다양성 영향 점수( $\tau = 0.369$ ) 및 특정 GISS 인간 건강 범주( $\tau = 0.333$ )와의 상관관계는 더 약했습니다. 특히, H. javanicus 및 N. procyonoides와 같은 종은 높은 생물 다양성 영향 점수를 보였음에도 불구하고 기존 인간 건강 범주에서는 낮거나 제로에 가까운 점수를 보여, 현재의 평가 체계가 인수 공통 전염병 위험에 관한 불완전한 정보를 제공하고 있음을 나타냈습니다.
노출 vs. 대비: 국가 수준에서는 상당한 변동이 관찰되었습니다. 높은 노출도를 보이는 일부 국가는 높은 공중 보건 대비 능력을 보여준 반면, 높은 노출도와 낮은 대비 능력을 동시에 보이는 국가들도 존재하여 현재의 대응 역량에 대한 취약성을 부각시켰습니다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 인수 공통 전염병 위험에 더 큰 주의가 필요한 침입종과 지리적 영역을 식별하기 위한 정량적이고 재현 가능한 도구를 제공한다고 주장합니다. 역학 및 공간 데이터를 통합함으로써, 이 프레임워크는 원 헬스 관점에서의 관리 의사 결정 및 공중 보건 대비를 지원합니다.

본 논문은 기존의 영향 평가 시스템(예: EU 생물 다양성 점수)이 유용하기는 하지만, 제안된 인간 건강 점수와의 약한 상관관계에서 입증되었듯이 인수 공통 전염병 위험에 관한 불완전한 정보를 제공한다는 점을 강조합니다. 이 프레임워크는 질병 발생의 확정적인 예측기가 아니라, 조기 탐지 및 예방 노력을 안내하기 위한 우선순위 결정 메커니즘으로 제시되었습니다. 저자들은 본 프레임워크가 유럽 내 침입성 포유류를 사용하여 설명되었으나, 다른 IAS 그룹 및 연구 지역에도 적응 가능하도록 설계되었다고 언급했습니다.

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