‘면역원성 높은 회피형’ 신종 Covid-19 오미크론 변이 확산

• 美, XBB.1.5 매주 두 배로 증가 ‘우세종’ 자리잡아

가장 전염성이 강한 것으로 알려진 새로운 오미크론 하위변이 XBB.1.5와 XBB.1이 美 동부에서 급격하게 확산중인 가운데 LA 보건당국도 빠르게 확산될 가능성이 높다고 경고했다.

새로운 Covid-19 오미크론 하위변이 XBB.1.5는 현재 美 북동부 지역에서 빠르게 확산되고 있다. 미 연방 질병통제예방센터 CDC에 따르면 2022년 11월 처음 보고된 XBB.1.5는 현재 전체 Covid-19 감염 사례 가운데 72%를 차지하고 있다.

XBB.1.5가 2주 전 전체 Covid-19 감염 사례에서 5% 정도를 차지했지만, 앞으로 수 주 내 급증하는 상황에 직면하게 될 것으로 예상된다고 지적했다. USC 바이러스 학자 파울라 캐넌은 XBB.1.5의 전염성에 주목했다.

캐넌은 XBB.1.5가 전염성이 가장 강한 변이인데다 전염성을 더 강하게 만들 수 있는 방법을 지속해서 찾아내며 변형하고 있다는 사실에 놀랍다고 지적했다.

또한 XBB.1.5는 다른 하위 변이보다 더 효과적으로 백신과 부스터샷, 면역을 회피한다고 강조하며 전염성이 뛰어난 것에 대해 우려했다.

▶ XBB.1.5 하위 변이는 무엇이며 어떻게 감염되나?

세계보건기구(WHO)의 수석 역학자인 마리아 반 케르코브는 XBB.1.5가 지금까지 발견된 오미크론 하위 변이 중 가장 전염성이 강한 변이라고 말했다.

로이터 통신은 돌연변이를 포함하고 있어 세포에 달라붙고 쉽게 복제할 수 있게 해주기 때문에 빠르게 확산된다고 보도했다. 반 케르코브는 수요일 뉴스 브리핑에서 “우리의 관심사는 그것이 얼마나 전염성이 강하느냐"라고 말했다.

미국 질병통제예방센터(CDC) 자료에 따르면, 12월 31일 한 주 동안 미국에서 XBB와 XBB.1.5가 Covid-19 사례의 44.1%를 차지하는 것으로 추정되며, 이는 전주의 25.9%보다 증가한 것이다. 이 바이러스는 호주를 포함해 전 세계 28개국에서도 검출되었다.

XBB.1.5는 현재 전 세계적으로 우세한 Covid-19를 일으키는 바이러스의 가장 전염성이 높은 변이인 오미크론의 또 다른 하위 변이다. 10월에 처음 발견된 XBB의 분파이며, 그 자체로 두 개의 다른 오미크론 변이의 재조합 바스러스다.

▶ XBB.1.5는 얼마나 위험한가?

WHO는 아직 심각성에 대한 자료나 그 영향에 대한 임상적 자료가 없다고 말했다. 심각성이 변화했다는 징후를 보지 못했지만 전염성의 증가는 항상 우려된다고 말했다.

반 케르코브는 백신과 치료법을 언급하며 “우리는 전 세계적으로 더 많은 감염의 물결이 예상되지만, 우리의 대책이 계속 효과가 있기 때문에 더 많은 사망의 물결로 해석할 필요는 없다"고 말했다.

그녀는 다른 많은 호흡기 바이러스도 돌아다니고 있다는 점을 감안할 때, WHO가 현재 美 북동부의 입원 증가를 XBB.1.5 변이 탓으로 돌릴 수 없다고 말했다.

바이러스학자들은 새로운 하위변이의 출현이 전염병에 새로운 위기가 발생했다는 것을 의미하지 않는다는 데 동의한다. 바이러스가 계속 확산됨에 따라 새로운 변이가 예상되기 때문이다.

XBB.1.5는 전 세계적으로 확산될 가능성이 있지만, 전 세계적으로 자체적인 감염 물결을 일으킬지는 여전히 불확실하다. 전문가들은 현재 백신이 심각한 증상, 입원 및 사망으로부터 계속해서 보호하고 있다고 말한다.

옥스퍼드 백신그룹의 앤드루 폴라드 교수는 "XBB.1.5가 끊임없이 변화하는 Covid-19 변이의 지형에서 출현하고 사라지는 다른 변이보다 더 큰 관심사라고 생각할 이유가 없다"고 말했다.

▶ WHO는 XBB.1.5에 대해 무엇을 하고 있나?

WHO의 바이러스 진화 기술 자문 그룹은 이 하위변이에 대한 위험 평가를 수행하고 있다. 반 케르코브는 수요일 그것을 앞으로 며칠 안에 발표하기를 희망한다고 말했다.

위원회에 참석한 남아공 과학자 툴리오 데 올리베이라 교수는 특히 12월 중국에서 제로 코로나 정책을 포기한 후 사례가 급증하는 세계적인 맥락을 감안할 때 상황이 "복잡하다"고 말했다.

WHO는 실험실 연구와 실제 데이터의 도움을 받아 하위 변이의 심각성에서 가능한 모든 변화를 면밀히 모니터링하고 있다고 말했다.