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메신저리보핵산(mRNA) 백신은 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로부터 인류를 구했지만, 같은 백신 주사를 맞고도 유독 감염이 잘 되는 사람이 있었다. 한일(韓日) 공동 연구진이 코로나19 감염에 취약한 백신 접종자를 미리 가려낼 수 있는 방법을 개발했다.
박형기 부산대 의생명융합공학부 교수 연구진은 “코로나19 백신 접종자 중 면역력이 유지되는 형태가 다른 것을 아바코 주식
토대로 감염에 취약한 사람들을 선별해낼 수 있는 방법을 발견했다”고 국제 학술지 ‘사이언스 중개의학(Science Translational Medicine)’에 17일(현지 시각) 발표했다.
이번 연구는 당시 일본 나고야대 생명과학과에 있던 박형기 교수가 이끌었다. 박 교수는 올해 3월 부산대로 자리를 옮겨 코로나19 같은 감염병에 효과적전자업종
으로 대응하기 위한 최적의 보건 정책과 임상시험 설계를 연구하고 있다.
코로나19는 팬데믹(대유행) 단계를 지나 이제 엔데믹(풍토병화)으로 바뀌었지만, 코로나19를 일으키는 바이러스는 여전히 새로운 변이로 진화하며 계속 인류를 위협하고 있다. 세계보건기구(WHO)는 코로나19의 엔데믹 전환에 맞춰 2023년부터, 중·저위험군까지 전 국민에주가환율
게 백신을 맞히던 초기 전략 대신 고위험군 중심의 ‘선별적 접종’을 권고하고 있다. 이런 변화 속에서 누구에게 추가 접종(부스터샷)을 우선해야 할지 정하는 일은 점점 중요해지고 있다.
연구진은 2021년 4월부터 2022년 11월까지 미국 화이자나 모더나의 mRNA 백신을 접종한 일본인 2526명을 대상으로 연구를 진행했다. 이 백신은 코주식단주주문
로나바이러스의 돌기(스파이크) 단백질을 만드는 유전정보인 mRNA를 담고 있다. 몸 안에 들어가면 바이러스의 돌기를 만들어 항체를 유도하는 면역반응을 일으킨다.
연구진은 참가자들의 혈액을 4~5차례에 걸쳐 채취해 항체가 얼마나 있는지 살펴 면역 반응 변화를 추적했다. 당시 일본에서는 알파 변이와 오미크론 BA.1·BA.2 변이 바이러스가 황금성게임어플
유행하고 있었다.
연구진은 이렇게 수집한 장기 추적 데이터를 수학적 모델과 기계학습을 거친 인공지능(AI)으로 분석해, 참가자들을 세 가지 유형으로 나눴다. 접종 후 높은 항체량을 꾸준히 유지한 ‘지속형’, 처음부터 항체 반응이 낮았던 ‘취약형’, 초기엔 항체 반응이 강했다가 빠르게 감소한 ‘급감형’이다.
이번 연구에 따르면 추가 접종을 해도 참가자의 절반가량은 원래 속한 유형이 바뀌지 않았다. 특히 급감형은 다른 그룹보다 백신을 맞은 뒤 훨씬 빨리 감염됐다. 연구진은 이들에서 바이러스의 침투를 막는 초기 방어 항체가 잘 만들어지지 않는다는 점도 확인했다. 초기 방어 항체는 코·입·목 같은 호흡기 점막에 있다가 코로나19 바이러스가 인체에 들어오자마자 막는다. 급감형은 이런 방어막이 약해 바이러스가 쉽게 침투하는 것으로 나타났다.
지금까지는 나이와 기저질환 보유 등의 기준으로만 추가 접종 대상을 정했다. 연구진은 이번 연구를 통해 백신 접종 후 개인별 항체 변화를 보면 감염 취약층을 더 정확히 가려낼 수 있다고 밝혔다.
박 교수는 “고령층과 면역저하자 중심의 기존 기준에 더해, 백신 반응 형태라는 ‘면역 지표’까지 함께 고려해야 한다”며 “이번 연구는 향후 부스터 접종 우선순위를 정하는 데 새로운 과학적 근거를 제시한 것”이라고 말했다.
연구진은 앞으로 백신 추가 접종 후에도 면역 반응 형태가 유지되는지, 항체 감소가 실제 감염 위험으로 이어지는 원리는 무엇인지 더 규명할 계획이다.
박 교수는 “이번 연구 성과를 바탕으로 환자 치료와 백신 개발 현장에서 바로 활용 가능한 간단한 지표·알고리즘·의사결정 보조 도구를 개발 중”이라며 “동시에 수학적 모델에 기반한 시뮬레이션(모의실험)으로 어떤 접종 전략이 인구 집단의 면역력을 가장 효율적으로 유지하는지 평가하고 있다”고 말했다. 그는 이번 원리를 코로나19 외에 다른 바이러스·질병·백신에도 확장 적용하고 있다고 설명했다.
참고 자료
Science Translational Medicine(2025), DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adv4214
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