전염병 주식회사 covid 19 로 게임을 시작합니다

플레이어가 치명적인 바이러스를 만들어 전 세계 인류를 멸망시키는 유명한 시뮬레이션 게임 '전염병 주식회사(Plague Inc.)'를 해본 적이 있는가? 게임 속에서 바이러스는 처음에는 기침이나 재채기 정도로 조용히 퍼지다가, 인류가 백신을 개발하기 직전에 치사율을 높이는 돌연변이를 일으켜 순식간에 지구를 휩쓸어버린다. 안타깝게도 2019년에 시작된 코로나19(COVID-19) 팬데믹은 이 끔찍한 게임 시나리오가 현실에서 완벽하게 재현된 사건이었다. 눈에 보이지 않는 나노미터 크기의 바이러스는 도대체 어떤 끔찍한 수학적 공식을 타고 전 세계 80억 인구의 숨통을 조였을까? 방역 당국이 매일 아침 발표하던 'R0(감염 재생산 지수)'라는 공포의 숫자 속에 숨겨진, 전염병 폭발의 소름 돋는 수학과 진화 생물학의 법칙을 해부해 보자.

팬데믹의 속도를 지배하는 숫자, R0 (알 제로)

전염병의 파괴력을 측정하는 가장 무서운 숫자는 치사율(사망률)이 아니라, '기초 감염 재생산 지수(R0, R-naught)'다. 쉽게 말해 "병에 걸린 한 사람이 건강한 사람 몇 명에게 이 바이러스를 옮길 수 있는가?"를 나타내는 수치다. 만약 R0가 1보다 작으면(한 명이 한 명도 채 못 감염시키면) 전염병은 퍼지지 못하고 스스로 소멸한다. 하지만 R0가 2가 되는 순간 지옥이 열린다. 1명이 2명을, 2명이 4명, 8명, 16명으로 감염시키며 확진자 수가 끔찍한 기하급수적 곡선(지수 함수)을 그리며 폭발해 버린다. 코로나19 초기 바이러스의 R0는 2.53 수준이었지만, 오미크론 변이가 등장했을 때는 이 숫자가 무려 10을 넘기며 인류가 통제할 수 없는 속도로 퍼져나갔다. (참고로 인류 역사상 전염력이 가장 셌던 홍역의 R0는 무려 1218에 달했다.)

조용한 전파자, 무증상 감염의 공포

과거에 유행했던 에볼라나 사스(SARS) 바이러스는 치사율이 10~50%에 달할 정도로 엄청나게 독했지만, 팬데믹(대유행)으로 번지지는 못했다. 환자가 감염되자마자 너무 아파서 침대에 누워버렸기 때문에 바이러스가 밖으로 돌아다닐 틈(전파력)이 없었기 때문이다. 하지만 코로나19는 '전염병 주식회사' 게임의 완벽한 꼼수를 썼다. 바이러스에 감염되고도 열도 안 나고 아프지도 않은 '무증상 잠복기' 동안에 콧속과 목구멍에서 엄청난 양의 바이러스를 미친 듯이 뿜어내게 만든 것이다. 건강해 보이는 감염자가 지하철과 카페를 자유롭게 돌아다니며 수백 명의 사람에게 조용히 바이러스 폭탄을 흩뿌리는 이 '은밀한 전파력'이 코로나19를 사상 최악의 전염병으로 만들었다.

살아남기 위한 변이, 바이러스의 진화

인류가 마스크를 쓰고 백신을 개발해 방어막(집단 면역)을 치기 시작하자, 바이러스는 생존을 위해 외투를 갈아입는 돌연변이(Variant)를 일으켰다. 델타 변이는 세포에 달라붙는 가시 단백질(스파이크)의 모양을 뾰족하게 깎아서 감염 속도를 2배로 올렸고, 오미크론 변이는 아예 백신이 만들어낸 항체(경찰)가 자신을 알아보지 못하도록 얼굴을 수십 군데나 성형수술을 해버렸다(면역 회피). 바이러스의 RNA 유전자는 복제될 때마다 오류가 자주 나는데, 이 수억 번의 오류(돌연변이) 중 백신을 뚫을 수 있는 놈들만 끈질기게 살아남아 다음 세대의 지배자가 되는 완벽한 '자연 선택(진화)'의 현장이 우리 몸속에서 실시간으로 벌어지고 있는 것이다.

거리두기와 백신, SIR 모델의 수학적 방어

감염병을 예측하는 수학 공식인 'SIR 모델(의심자, 감염자, 회복자)'에 따르면, 전염을 막는 유일한 방법은 의심자(S)와 감염자(I)가 만나는 접촉 횟수를 강제로 끊어버리는 것뿐이다. 이것이 우리가 가게 문을 닫고 방안에 갇혀 지냈던 '사회적 거리두기'다. 여기에 백신을 맞아 면역력을 가진 사람(회복자, R)의 비율을 인구의 70% 이상으로 억지로 끌어올리면, 바이러스가 건너갈 징검다리가 끊기면서 마침내 R0가 1 이하로 떨어지고 팬데믹의 불길이 잡히게 된다. ![왼쪽에는 의학적 항체의 벽을 몰래 빠져나가는 심하게 돌연변이된 빛나는 녹색 바이러스를, 오른쪽에는 필사적으로 치료법을 연구하는 의사들을 보여주는 분할 화면](https://image.pollinations.