• 코로나 사망위험 예측하는 AI 알고리듬 개발하고 ‘사이언티픽 리포트’에 논문 발표

• 코로나로 손상되는 장기, 당뇨병 손상 장기와 비슷해 사망 위험도 높아져

• 당뇨 환자는 만성 염증 경향에 따라 싸이토카인 폭풍 위험도 커

코로나19에 감염된 당뇨병 환자의 사망 위험도가 만성폐질환 환자만큼 높은 것으로 나타났다. 

국민건강보험 일산병원 안찬식 교수 연구팀이 ‘네이처’의 자매지 ‘사이언티픽 리포트’에 최근 발표한 논문에 따르면 기저질환이 없는 확진자의 사망률은 0.4%, 기저질환이 있는 확진자 중 사망자는 6%로 나왔다. 

연구팀은 환자의 나이, 성별, 기저질환의 종류, 감염경로 등의 자료로 기저질환별로 사망위험도를 분석했다. 만성폐질환이 있는 경우 사망위험도는 기저질환이 없는 경우보다 1.83배 높았다. 당뇨병이 있는 경우에도 그 위험도가 1.75배로, 만성폐질환만큼 높게 나왔다, 암은 1.6배, 만성신장질환 1.5배, 고혈압이나 심장병은 1.2배로 분석됐다. 이 연구의 표본은 1월 23일부터 4월 16일까지 코로나19에 양성 반응을 보인 국내 환자 1만237명이다. 

논문에 따르면 50세 미만 확진자 5755명 중 사망자는 4명으로 사망률이 0.07%에 그친 반면, 80세 이상 확진자의 사망률은 22.5%로 연령에 따라 코로나 확진자 사망률에 큰 차이를 보였다. 연령대별 사망률을 살펴보면 50대 0.6%, 60대 2.2%, 70대 9.3%로 연령이 높아질수록 사망률은 큰 폭으로 상승하는 것으로 나타났다. 

일산병원 연구소에서 만난 안 교수는 “코로나19는 호흡기뿐만 아니라 신장, 간, 뇌 등 전신에 침투할 수 있고 후유증과 재감염 발생 가능성도 무시할 수 없는 수준”이라면서 “사망위험과 중증 정도를 예측해 보다 빨리, 효과적으로 환자의 상태에 맞게 치료해야 할 것”이라고 말했다. 다음은 일문일답.



-코로나19 확진자의 사망 위험을 높이는 가장 큰 요인은 무엇인가. 

“고령과 기저질환이다. 우리나라 환자 군에서는 50세 이상부터 나이가 많으면 많을수록 사망 위험도가 높았다. 기저질환 중에는 고혈압, 당뇨, 만성 신장질환, 심장병, 만성 폐질환이 특히 조심해야 할 위험 인자였다. 호흡곤란과 의식저하 증상이 있는 경우에도 사망위험도가 높다.” 

-당뇨병이 있는 환자의 사망 위험도가 만성폐질환자 못지않게 높은 이유는. 

“당뇨는 초기부터 코로나19 환자의 나쁜 예후 인자로 보고 되어 왔다. 당뇨병으로 손상되는 장기와 코로나19의 침범을 받는 장기가 비슷하다. 따라서 당뇨병 환자가 코로나에 걸리면 장기 손상이 더 심할 수 있다. 또한 당뇨병 환자들은 만성 염증 상태인 경향이 있어 코로나19에 대해 더 심한 염증 반응이 일어나는 싸이토카인 폭풍(cytokine storm)으로 이어질 수 있다. 만성폐질환의 경우에는 같은 진단이라 하더라도 폐질환의 중증도가 천차만별이라 폐기능이 거의 정상에 가까운 환자도 흔하게 볼 수 있다. 만약 만성폐질환자를 좀 더 세분화했거나 폐기능 정도를 측정해 변수로 사용했다면 폐질환의 사망위험도는 더 올라갔을 것이다. 논문에 발표된 수치는 평균값이라 생각하면 되며, 폐기능이 많이 떨어져 있는 분의 위험도는 더 높을 수 있다.” 

-코로나19 확진자가 사망하기 직전 주로 어떤 증세가 나타났고 직접적 사인은 무엇인가. 

“코로나 바이러스에 침범 당한 신체 장기가 망가지거나 급성 쇼크가 발생하면 사망에 이르게 된다. 호흡기계 침범이 빈번한데 호흡기계가 망가져 사망하는 경우가 가장 많다. 호흡기가 아닌 다른 신체 장기가 한 곳 이상 동시에 망가지는 경우도 드물지 않다. 치료 도중 2차 감염이나 급성 쇼크가 발생해 사망할 수도 있다.” 

-코로나 환자가 여러 가지 기저질환을 앓고 있는 경우에 위험도를 어떻게 측정했나. 

“각 기저질환의 위험도를 정확히 비교하기 위해서는, 다른 조건들이 같을 때, 예를 들어 같은 나이 대에 다른 기저질환은 없는 상태에서 고혈압만 있을 때와 없을 때를 분석해야 하는데 현실은 그렇지 않다. 고혈압이 있는 환자들은 대개 나이가 많고 당뇨병이 동반된 경우가 흔하다. 이 경우 많은 비율이 고혈압보다는 고령 또는 당뇨병이 더 큰 위험인자로 작용할 수 있다.”

호흡 곤란과 의식 저하도 사망 위험도 높은 증세

-코로나에서 완치되더라도 후유증이 남을 수 있다고 하는데…. 

“코로나19는 독감처럼 호흡기를 침범할 뿐만 아니라 신장, 간, 심장, 뇌 등 다른 장기도 침범할 수 있다. 뇌를 침범해 손상을 입히면 병이 코로나 완치 이후에도 후유증이 남을 수 있다. 심한 경우 뇌혈관을 막아 뇌졸중이나 뇌출혈을 일으킬 수 있고, 뇌염이 생기는 경우도 있다. 그 외 의식변화, 혼란, 기억력 손상 등의 증상 등이 보고 되고 있다. 일부 후유증은 평생 완전히 회복되지 않을 수도 있다. 코로나19가 어떤 경로로 뇌를 침범하고 손상시키는지, 발생 빈도나 가능성이 어느 정도인지, 어떤 사람이 신경학적 후유증에 취약한지는 아직 명확히 밝혀지지 않고 있다.” 

-코로나19가 사스나 메르스 등 다른 감염병과 어떻게 다른가. 

“코로나 치사율은 독감보다 높고 메르스나 사스보다 낮다. 반면 감염률은 독감보다 낮은 대신 메르스나 사스보다 높다. 즉, 치사율이 아주 높은 메르스나 사스는 멀리 퍼지지 못해 통제가 가능했지만 코로나19는 감염력과 전파력이 높아 통제가 훨씬 어려운 데다 치사율까지 무시하지 못할 정도니 난감한 상황이다. 코로나는 잠복기도 더 길고, 무증상 감염도 흔한 데다 완치되기 전까지 주변에 바이러스를 전파하는 기간도 더 긴 것으로 보고 되고 있다. 더욱이 바이러스가 계속 변이를 일으켜 다양한 타입의 코로나19가 검출되고 있다 여러모로 제어하기 어려운 상대로 분석된다.” 

-코로나19 항체가 생긴 후 재감염 될 수 있나. 

“전 세계적으로 확인된 재감염 사례는 10건 미만이지만 무증상 재감염 가능성을 감안하면 더 많을 것으로 추정된다.” 

-코로나가 재감염 되는 이유는. 

“이유는 다양하다. 면역력에 문제가 있는 환자는 코로나19를 앓더라도 면역이 유도되지 않아 재감염 될 가능성이 있다. 면역력에 문제가 없는 건강한 정상인도 가볍게 병을 앓으면 면역력이 미약할 수 있다. 항체의 지속력이 유지되지 않아 재감염 될 수도 있다. 디프테리아나 파상풍, 백일해 (DTaP) 백신 접종을 한 번에 끝내지 않고 수년 간격으로 여러 번 반복해야 하는 것과 같은 이유다. 코로나19도 독감처럼 변이를 일으킨다. 처음 생긴 항체가 변이를 일으켜 다른 타입의 코로나19엔 소용이 없어 재감염이 될 수 있다.” 

-코로나 백신 개발이 어려운 것도 변이 때문인가. 

“백신은 이물질이기에 예기치 못한 부작용이 생길 수 있다. 임상시험이라는 것은 효과를 확인해보는 단계, 위험성을 테스트해보는 단계, 실제 임상에 적용해보는 단계, 투여 후 어느 정도 시간이 지난 후 다시 평가를 하는 단계 등 여러 단계에 걸쳐 이뤄지는데 그 과정이 지난하고 길다. 중국이나 러시아에서 백신을 개발했다며 자국민에게 투여하려고 하지만 많은 사람이 의구심을 가지고 맞지 않으려고 하는 것도 안정성을 담보할 수 없기 때문일 것이다. 또한 백신으로 생성된 항체는 여러 차례 변이된 바이러스에 가능해야 한다. 한 타입에만 면역 효과가 있다면 재감염 위험에 금세 노출된다. 범용 백신을 개발하는 것이 그래서 어려운 것이다.” 

-코로나19 감염 위험으로부터 스스로를 지키는 방법을 조언한다면. 

“마스크는 무조건 써야 한다. 인구밀도가 낮아 타인과 거리를 유지할 수 있는 곳에서는 비말마스크를 쓰더라도, 지하철처럼 사람과의 접촉 빈도나 인구밀도가 높은 곳이나 대중교통을 이용할 때는 KF94 방역마스크를 착용하는 것이 안전하다.”

-코로나19와 관련해 어떤 연구를 진행하고 있나. 

“코로나 확진자의 사망 확률을 예측하는 알고리즘에서 한발 더 나아가, 특별한 치료 없이 나을 것인지, 산소치료까지 필요할 것인지, 인공호흡기 등 집중치료가 필요할지 등 최종 중증도까지 예측하는 모델을 연구 중이다. 중환자 치료에 필요한 인공호흡기 등의 의료 자원은 한정돼 있기에, 코로나19 환자의 중증도를 미리 예측해 제한된 의료 자원을 적절히 배분해서 효율적으로 사용하는 것이 매우 중요한 때다.” 

-개선된 알고리즘이 사망자를 줄이는 데 도움이 되나. 

“코로나 환자의 예후를 정확히 예측해 환자를 분류하면 의료자원의 사용 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 치료시기를 놓칠 가능성도 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 이를 위해 환자 개개인이 착용한 웨어러블(wearable)에서 나오는 데이터를 실시간으로 분석하는 AI 알고리즘 프로그램을 개발할 예정이다. 그렇게 되면 환자의 증상 악화를 미리 예측함과 동시에 선제적 조치를 취할 수 있을 것으로 기대한다.”