바이러스의 진화를 알 수 있는 항원 지도...오미크론은 완전 별종 VIDEO:THE ALGORITHM THAT MAPPED OMICRON SHOWS A PATH FORWARD
항원 지도에서, 오미크론은 바다 한가운데
외로운 섬처럼 홀로 앉아 있다.
새로운 백신과 부스터 주사는 일시적인 대응책
더 많은 변종들이 의심할 여지 없이 등장할 것
현재 어디에서나 볼 수 있는 COVID-19 변종인 HEN OMICRON은 11월에 남아프리카에서 처음 나타났고, 과학자들은 즉시 걱정했다. 유전자 염기서열 분석 결과 오미크론은 유전자 코드의 주요 영역에서 수십 개의 돌연변이를 자랑했는데, 이는 이전 변종보다 약 4배 많은 수치이다. 그럼에도 불구하고, 그들은 오미크론이 유전적으로만이 아니라 물리적으로 얼마나 이전 변종들과 다른지 알지 못했다.
항원 지도 제작은 우리 면역체계가 인식할 수 있는 핵심 구조인
바이러스의 항원에 대한 분석에 기초한다.
그것은 COVID-19를 일으키는 바이러스인 SARS-CoV-2와의 싸움에서 중요한 정보이다. 이러한 병원체가 예방접종을 받았거나 이전 균주로 감염된 사람들의 면역 체계를 피해 감염을 일으킬 수 있는 것은 신체적 변화(바이러스의 생김새와 기능의 변화)다.
유전자 배열은 연구자들에게 이러한 변화에 대한 초기 단서를 제공하지만, 오직 실험실과 임상 실험만이 그것이 인간의 면역 체계와 현재의 백신에 무엇을 의미하는지를 나타낼 수 있다. 이를 위해 전 세계 과학자들은 이 변종이 원래 코로나바이러스 변종과 물리적으로 얼마나 다른지, 그리고 새로운 백신이 필요한지 결정하기 위해 정신없이 오마이크론을 연구해왔다.
그 작업은 세계에서 소수의 전문가만이 눈으로 해석할 수 있는 복잡한 다차원 매트릭스를 생성하는 구식 혈액 검사를 수행하는 것을 포함한다. 그러나 다행히도, 영리한 계산 방법이 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 만들고 있다. 항원 지도 제작이라고 불리는 이 도구는 난해한 수학을 사용하여 실험실 데이터를 간단한 2차원 지도로서 해석하고 시각적으로 표현한다. 이 지도 제작은 과학자들이 변종의 첨단을 유지할 수 있도록 도와주며, 전염병과의 싸움에서 조용히 일꾼이 되었다
며칠 전, 사전 프린트 서버에 게재된 논문에서, 공중 보건 의사 결정자들은 마침내 그들이 기다리던 데이터를 보게 되었다: 오미크론의 이전 변종들에 대한 위치를 표시한 항원 지도이다. 이 지도는 아무도 보고 싶어하지 않는 시각적 이야기를 담고 있었다. 오미크론은 세계 백신의 기반이 되는 원래의 변종 근처에도 계획하지 않으며 델타나 알파와 같은 이전의 지배적인 변종 근처에도 계획하지 않는다. 지도에서, 오미크론은 바다 한가운데 외로운 섬처럼 홀로 앉아 있다.
이 발견은 예방접종을 받은 사람들 사이에서 "획기적인" 감염이 흔해진 지난 몇 달간의 실제 증거를 설명해준다. 그리고 그것은 오미크론에 특화된 백신을 개발하려는 화이자와 모더나의 결정을 지지한다. 하지만, 이 새로운 백신들은 적어도 3월까지는 대중들에게 준비되지 않을 것이다. 한편, 사람들은 원래 백신의 예방주사를 맞을 수 있고, 이것은 질병의 심각성을 줄이는데 도움이 된다고 공중 보건 전문가들은 말한다.
그러나 새로운 백신과 부스터 주사는 일시적인 대응책이다; 더 많은 변종들이 의심할 여지 없이 등장할 것이고, 끊임없는 따라잡기 게임에서 과학자들을 조롱할 것이다.
하지만 희망은 있다. 과학자들은 독감에 걸린 것처럼 바이러스의 다음 움직임을 예측하고 그것에 대항하는 백신을 만드는 데 더 능숙해질 것이다. 그리고 항원 지도 제작의 계산 능력이 연구의 핵심입니다.
이 지도는 아무도 보고 싶어하지 않는 시각적 이야기를 담고 있었다. 오미크론은 원래 코로나바이러스 변종 근처에는 얼씬거리지 않는다.
COVID-19가 하나의 고정어가 되기 전, 항원 지도 제작은 또 다른 백신 제작 과정, 즉 독감 백신에서 입증되었다. 세계보건기구(WHO)는 1년에 두 번 전문가들을 소집해 다음 시즌 독감 백신에 들어갈 독감 변종을 결정하는 업무를 수행한다. 지난 17년 동안, 그들의 결정은 주로 항원 지도를 읽은 것에 기초해 왔다.
항원 지도 제작은 우리 면역체계가 인식할 수 있는 핵심 구조인 바이러스의 항원에 대한 분석에 기초한다.
바이러스가 인체에 침입하면 면역체계가 생산한 항체가 항원을 인식해 결합하고 바이러스를 무력화시킨다.
그러나 바이러스는 끊임없이 진화하고 있다. 인플루엔자 바이러스의 유전 코드는 복제될 때마다 바뀔 수 있다. 이러한 돌연변이의 대부분은 무의미한 오류이지만, 일부는 항원을 포함한 바이러스에 물리적 변화를 일으킨다. 충분한 돌연변이가 생기면서 항원이 달라지기 시작한다. 그러면 이전의 감염이나 백신에 대한 반응으로 생성된 면역체계의 항체가 더 이상 항원을 인식하지 못할 수도 있다. 그것은 사람들이 병에 걸리고 잠재적으로 새로운 바이러스 변종을 다른 사람들에게 옮길 때이다.
과학자들은 "항원성 표류"라고 알려진 항원에 대한 이러한 물리적 변화를 면밀히 관찰한다. 이 감시는 그들이 최신 바이러스 변종과 더 밀접하게 일치하는 백신을 설계하는 데 도움을 준다. 업데이트된 백신은 새로운 항원의 성분을 포함할 것이며, 이는 인체가 현재 회진을 하고 있거나 곧 있을 바이러스 변종에 대한 항체를 준비하는데 있어 유리한 출발을 할 것이다.
독감의 경우, 항원 표류를 모니터링하는 것은 실험실에서 많은 혈액 혈청 검사를 수행하고 데이터에서 패턴을 찾는 것을 포함한다. 연구자들은 이전의 백신과 감염에 대한 반응으로 생성된 항체가 새로운 독감 변종에 어떻게 반응하는지 보기 위해 수천 개의 테스트를 수행한다. 이 검사들은 항체 반응에 수치값을 부여하여, 바이러스의 항원이 얼마나 변화했는지 알려준다. 이 벅찬 업무는 런던, 도쿄, 베이징, 미국의 애틀랜타와 멤피스, 호주의 멜버른, 그리고 러시아의 콜초보에 의해 관리된다. 이 센터들은 WHO를 통해 협력하고 100개국 이상의 국가 인플루엔자 센터의 도움을 받는다. 이 단체는 2월에 북반구 독감 철을 위한 백신을, 9월에 남반구를 위한 백신을 선택하기 위해 만난다.
이 일의 대부분은 인간의 것과 매우 비슷하게 독감 바이러스에 반응하는 항체가 있는 족제비에서 이루어진다. 연구원들은 각각의 동물들에게 다른 독감 변종을 감염시키고, 그들의 피를 채혈한 다음, 페렛의 항체가 어떻게 새로운 변종에 대항하는지 보기 위해 그것을 시험할 것이다. 1년 동안, 한 실험실에서 100마리의 페렛을 감염시키고, 그들이 독감 양성 환자들로부터 채취한 1,000개의 바이러스 샘플을 대상으로 항바이러스제라고 불리는 그들의 혈액을 검사하게 될 것이다.
필립 도미처 화이자 바이러스 백신 책임자는 "이 과정은 인간의 마음을 뒤흔드는" 교차 반응 데이터 표를 생성하며 현재 GSK의 백신 연구개발을 운영하고 있다"고 말했다. 표의 각 행은 독감 양성 환자의 새로운 바이러스 샘플을 나타내며, 각 열은 감염된 페렛의 항균을 나타냅니다. 이 표의 숫자는 항바이러스제가 바이러스를 얼마나 잘 중화시키는지 보여준다.
과학자들은 이 자료에서 항원적으로 말하면 이 새로운 변종이 오래된 변종과 얼마나 가까운지를 보여주는 패턴을 찾고 있다. 그리고 나서 그들은 그들의 패턴을 다른 공동 연구실에서 본 것과 비교한다. 소수의 전문가들만이 이 난해한 데이터를 분석할 수 있으며, 2004년까지는 주로 그들의 머릿속에서 분석하였다.
Derek Smith는 그런 전문가들 중 한 명이 아니다. 케임브리지 대학의 전염병 정보학을 전문으로 하는 데이터 과학자인 스미스는 2000년대 초에 독감 종류들 사이의 항원학적 차이를 더 정확하게 이해하기 위해 출발했다. 하지만 그는 탁자를 눈여겨 보고는 그것을 할 수 없었다. 그는 계산 방법이 필요했다.
비슷한 시기에 네덜란드에서 로테르담 에라스무스 메디컬 센터의 분자 바이러스학자 론 파우치에도 계산 방법을 원했다. "수십 년 동안 이 표를 눈으로 읽어온 동료들에 의해 낙담했다. 그들은 [계산 방법]이 불가능하며 많은 사람들이 시도했다고 말했다"라고 파우치는 말한다. "처음에는 데이터를 직접 처리하기 시작했다. 데이터를 해석하는 것이 그리 어렵지 않을 것이라고 생각했다. 하지만 내가 틀렸다."
파우치는 스미스를 찾았고, 두 사람은 군도의 지도와 유사한 하나의 색으로 구분된 지도에서 데이터를 해석하고 시각적으로 표현하는 계산 방법을 고안했다. 각각의 바이러스 변종에는 색깔이 있다. 항원학적으로 서로 유사한 바이러스들은 군집 안에서 서로 가까이 배치되어 있다. 이들은 섬들을 형성하며, 각각의 섬들 사이의 거리는 바이러스 변종들 사이의 항원 차이, 또는 거리를 나타낸다. 스미스, 파우치, 그리고 그들의 동료들은 그들의 방법을 "항유전 지도 제작법"이라고 부르며 1968년 이후 유통된 273종의 독감 변종을 그려내기 위해 이 도구를 사용했다. 그들은 2004년 7월 사이언스지에 그들의 결과를 실었다.
2주 후 세계보건기구(WHO) 연구원들은 스미스를 다음 독감 예방접종 회의에 초대했다. 그들은 지도 제작 기술이 전 세계에서 들어오는 현재의 독감 구속 데이터에 적용되어 백신을 고르는 데 도움을 줄 수 있는지 알고 싶었다. 그래서 스미스는 그 해 독감 데이터를 지도제작 과정을 통해 3개월 동안 실행했고, 9월 WHO 독감 회의에서 지도를 발표했다.
스미스는 "당신은 독감 변종들 간의 항원 차이점에 대한 세계 최고 전문가들과 한 방에 있고, 당신은 이 데이터를 볼 수 있는 새로운 방법을 제시하고 있다"며 "그들은 백신 변종 선택 회의를 위해 그 주에 초점을 맞추고 있다"고 회상했다. "이것은 환상적인 동료 평가의 순간입니다." 세계보건기구(WHO) 협력센터는 그 이후로 독감 예방접종 의사 결정에 항원 지도 제작법을 사용해 왔으며 스미스는 매년 이 회의에 참석해왔다. "우리는 그저 방법을 쓰고 떠나버린 것이 아닙니다"라고 그는 말한다. "우리는 또한 WHO의 과정에 관여했다."
이 지도는 연구원들이 독감 바이러스가 변화하는 방식에 대해 더 쉽게 소통할 수 있게 해주었고, 그들이 데이터에서 본 패턴이 진짜라는 확신을 주었다. 도미처는 "사물을 인간이 이해할 수 있는 디스플레이로 줄이는 것은 멋진 계산"이라고 말한다.
영국 런던 프랜시스 크릭 연구소의 세계인플루엔자센터 소장인 존 맥컬리는 항원 데이터를 눈으로 해석할 수 있는 몇 안 되는 사람들 중 한 명이다. 그는 항원지도를 보조기술로 보고 연구원들이 과제를 전적으로 컴퓨터에 넘기기 보다는 여전히 데이터를 직접 분석해야 한다고 주장한다. 그는 "누군가 지도 제작법을 완전히 수용한다면, 그들이 그 자료를 자세히 살펴보기를 바란다"고 말했다.
항원 지도 제작은 1960년대부터 존재해 온 "다차원 스케일링"이라고 불리는 수학적 기술에 뿌리를 두고 있다. 이 알고리즘은 객체 쌍 사이의 거리에 대한 데이터를 사용하여 객체의 상대 위치 지도를 재구성한ㄴ다. 예를 들어 도로 지도책에서 볼 수 있는 것처럼 여러 미국 도시 간의 거리를 나열하는 표가 있는 경우 다차원 스케일링 알고리즘을 사용하여 도시 간의 거리만을 기준으로 지도를 재구성할 수 있다.
시애틀은 한 구석에, 뉴욕은 다른 구석에, 댈러스는 그 두 구석에, 그리고 더 낮은 구석에 놓이게 된다. 이 알고리즘은 각 도시 간의 주행 거리만을 사용하여 상대적인 위치를 분류할 수 있습니다. 비슷한 것이 바이러스에 대해 행해질 수 있다. 연구자들은 하나의 바이러스 변종에서 생성된 항체가 얼마나 효과적으로 새로운 변종을 중화시키는지, 그리고 그 값이 그 두 변종 사이의 "거리"가 된다. 그런 다음 알고리즘은 지도에 상대적인 위치를 표시한다.
세계보건기구(WHO) 협력센터 중 하나인 애틀랜타에 있는 미국 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention)의 바이러스학, 감시, 진단 부서장인 데이비드 웬트워스는 "많은 데이터를 분석하고 소통하는 것은 악마처럼 영리한 방법"이라고 말했다. "그것은 매일 이렇게 하지 않는 더 많은 사람들과의 의사소통에 정말 도움이 된다."
그리고 오미크론이 왔다. 12월부터 과학자들은 사람들의 현존하는 항체가 어떻게 새로운 변종에 대항하는지를 결정하기 위해 실험을 빠르게 수행하고 있다.
이 기술은 또한 독감 바이러스가 어떻게 진화하는지 연구자들의 이해를 바꾸면서 새로운 과학적 통찰력을 자극했다. 과학자들은 수년 동안 독감의 유전적 돌연변이를 관찰해 왔지만 그것이 반드시 항원이나 물리적인 바이러스의 변화를 일으키는 것은 아니다. Smith와 Fouchier가 시간이 지남에 따라 독감의 항원 진화를 지도에 그리고 그것을 유전자 진화와 비교했을 때, 그들은 몇 가지 흥미로운 패턴을 발견했다. "우리는 유전 데이터를 통해 유전 진화가 매우 점진적이라는 것을 알았습니다"라고 파우치에는 말한다. 그러나 독감의 물리적인 진화는 매우 간결하고 군집화되어 있기 때문에 전혀 점진적이지 않다고 그는 말한다. "이것은 우리에게 정말 놀라운 일이었다." 파우치에는 이번 발견이 물리적 변화에 대한 분자 기반에 대한 새로운 연구로 이어졌다고 말했다.
지난 몇 년 동안, 스미스와 그의 동료들은 그들의 지도에 3차원을 추가함으로써 항원 지도 제작법을 만들었다. "항체 풍경"이라고 불리는 이 방정식은 지도 제작법에 z축을 추가해 2차원의 섬을 3차원의 산으로 만든다. 세 번째 차원은 다수의 이전 감염에 대한 항체를 포함하는 항혈증의 면역 반응을 나타낸다. 이 추가적인 정보는 어떤 바이러스가 복잡한 항체 조합을 피할 수 있는지를 밝혀주며 과학자들이 진화곡선보다 조금 앞서 떨어지는 백신을 선택할 수 있도록 돕는다.
이제 Smith의 툴은 전염병에 대한 데이터 분석의 중심에 있습니다. 도미처는 "지금 이 정보에 대한 갈망이 크다"고 말했다. 미국 국립보건원은 COVID-19를 일으키는 코로나바이러스의 항원성 표류를 감시하기 위해 12개 이상의 연구소로 구성된 컨소시엄을 소집했다. SARS-CoV-2 바이러스 진화 평가(SARS-CoV-2 Assessment of Viral Evolution)라고 불리는 이 컨소시엄은 또한 스미스의 항원 지도 제작 작업에 자금을 지원하고 있다.
Duke University Medical Center의 에이즈 백신 연구 및 개발 연구소를 지휘하는 David Montefiori는 "실험실은 현재 변종 간의 관계를 연구하고 큰 문제가 될 수 있는 백신을 발견하기 위한 준비를 하고 있다"고 말했다.d는 SAVE와 관련되어 있다. 그는 변종이 "이전 모든 것과 상당히 거리가 멀다면, 우리는 그것이 심각한 문제가 될 수 있다는 것을 안다"고 덧붙였다.
오미크론 이전의 주요 변종들(델타 포함)은 대략 네 개의 별도 성단으로 나뉘었다. 항원 지도에서, 군집은 서로 상대적으로 가깝고 현재의 백신이 기반이 되는 원래의 변종들과도 관련이 있다. 그 근접성은 백신이 그들 모두에게 꽤 잘 작동했다는 것을 의미했다.
그 후 오미크론이 강타하여, 델타 지역이 많은 지역에서 지배적인 변종으로서 대체되었고, 세계적으로 큰 발병 건수를 야기시켰다. 12월부터 몬테피오리와 다른 많은 과학자들은 사람들의 현존하는 항체가 어떻게 새로운 변종에 대항하는지를 결정하기 위해 실험실 실험을 빠르게 수행하고 있다. 이 과제를 달성하기 위해 백신 접종을 받거나 감염된 사람의 혈액을 채취해 새로운 변종에 노출시킨 뒤 혈액 내 항체가 바이러스를 얼마나 잘 공격하고 무력화할 수 있는지 측정한다. 그런 다음 스미스의 항원 지도 제작 소프트웨어를 통해 데이터를 실행한다.
데이터를 분석하면서, 스미스와 그의 팀은 오미크론과 백신 변종 사이의 거리뿐만 아니라 델타나 베타와 같은 다른 변종과의 거리도 조사한다. 전 세계 여러 연구소에서 필요한 데이터를 얻는 데 시간이 걸렸다. 스미스는 그들이 처음에 "전쟁의 안개" 속에 있었다고 말한다. 그러나 그들은 좋은 진전을 이루었다: "우리는 현재 상황이 어떤지 잘 알고 있다고 생각한다"고 그는 말했다.
그와 그의 동료들이 며칠 전 프리프린트 서버 바이오Rxiv에 게재한 지도는 오미크론이 이전의 모든 변종들과 비교했을 때 백신 변종으로부터 약 2배 떨어진 곳에 착륙한다는 것을 보여준다. 이 발견은 현재 분명한 것을 확인시켜 준다: 현재의 백신들이 그것에 대해 덜 효과적이라는 것이다. 실제로 몬테피오리의 실험실 데이터에 따르면 오미크론은 2회 접종한 개인의 항체에 의한 중화 민감도가 최대 35배 낮은 것으로 나타났다. 세 번째 투여는 오미크론에 대한 항체를 상당히 증가시키지만 중화력은 시간이 지남에 따라 감소한다.
전세계가 전염병에 쏟아붓고 있는 엄청난 양의 자원들은 그 연구가 전례 없는 속도로 움직일 수 있게 해주었다. 하지만 한계가 있다. 하나는 COVID-19를 연구하는 연구자들은 독감에 사용되는 페렛보다는 혈액 샘플을 사람들에게 의존해야 한다는 것이다. 항체는 인간의 항체와 같은 방식으로 사스-CoV-2 변종에 반응하지 않는 것으로 보이며, 다른 어떤 동물도 대안으로 떠오르지 않았다.
이것은 인간의 샘플을 얻는 것이 더 힘들기 때문에 작업이 더디다. 그들은 또한 때때로 한 개 이상의 감염에 걸린 사람에 의해 더럽혀진다. 예를 들어, 오미크론 파동 초기에, "오미크론 감염에서 회복되었고 이전에 면역이 되거나 이전 변종에 감염되지 않은 사람들로부터 혈청 샘플을 찾는 것은 불가능했다"고 몬테피오리는 말한다. "지도 제작은 여전히 유익할 것이지만 제가 원하는 것만큼 완벽하지는 않을 것이다."
더 많은 완전한 지도가 시야에 들어오면서, 전염병학자들과 백신 개발자들은 코로나바이러스의 다음 행보에 대해 교육적인 추측을 하기 위해 그것들을 사용할 수 있다. 우리는 COVID-19 위기의 급성 국면에서 독감과 같은 풍토병의 지속되는 현실로 옮겨갈 수 있다. WHO는 이미 COVID-19 백신 업데이트 시기와 바이러스 변종을 결정하기 위해 위원회를 소집했다. 아마도 매년 COVID-19 주사를 맞는 것은 매년 독감 예방 주사를 맞는 것만큼 일상적인 일이 될 것이다.
우리는 COVID-19가 사라지지 않을 것이라는 냉정한 사실을 직시해야 할지도 모른다. 하지만 우리가 항원 지도를 주의 깊게 읽는다면, 우리는 바이러스의 진화에 대한 최첨단을 유지할 수 있고, 바이러스와 싸우기 위한 우리의 전략도 그것과 함께 진화할 수 있다.
황기철 콘페이퍼 에디터 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
(Source:
https://spectrum.ieee.org/omicron-covid-variant)
Best path forward for Omicron
