300년 전 페스트가 주는 교훈 “뭉치면 죽고 흩어지면 삽니다”

중세 영국 런던의 문서·통계 등 연구

흑사병 인한 사망률·확산 속도 계산

14세기엔 43일 걸려 환자 2배 됐지만

17세기엔 11일 만에… 유럽인 30% 사망

인구 밀집·청결 문제로 병균 더 퍼져

영국 런던에서 페스트가 대유행(Great Plague of London)했던 1665년 시절을 묘사한 그림. 당시 기록이나 그림에 따르면 길거리에서 페스트로 인한 사망자가 흔히 발견됐던 것으로 알려졌다. 14세기와 17세기 영국 런던을 휩쓴 페스트의 전파 속도는 무려 4배 가까이 차이가 났다. 침방울을 통한 사람 간 감염뿐만 아니라 벼룩이나 모기 등 곤충을 매개로 한 감염병 역시 인구밀도가 전파 속도에 중요한 영향을 미치는 것으로 확인됐다.영국 웰콤콜렉션 제공

“기쁨에 들떠 있는 군중이 모르는 사실, 즉 페스트균은 결코 죽거나 소멸하지 않으며… 아마 언젠가는 인간들에게 불행과 교훈을 주기 위해 저 쥐들을 또다시 흔들어 깨워 어느 행복한 도시로 그것들을 몰아넣어 거기서 죽게 할 날이 온다는 것을 알고 있었기 때문이다.”

알베르 카뮈의 ‘페스트’는 문학적 해석을 떠나 페스트라는 감염병에 대한 정확한 묘사 때문에 과학자 중에는 ‘감염병 관련 논픽션으로 봐도 무방하다’는 평가를 하는 이들도 있다. 카뮈의 작품에서도 알 수 있듯이 20세기 초반까지도 페스트는 인류가 생각할 수 있는 최악의 감염병이었다. 더이상 감염병이 인간을 괴롭힐 수 없을 것이라는 확신이 생길 정도로 과학이 발달한 21세기 세계는 ‘코로나19’에 1년 가까이 시달리고 있다.

질병 원인은 다르지만 과거 대유행했던 감염병을 분석해 현재는 물론 미래에 발생할 질병의 경향성을 파악하기 위해 통계학자, 수학자, 역사학자, 진화유전학자로 구성된 ‘질병 고고학자’들이 나섰다.

캐나다 맥매스터대 수학·통계학과, 생물학과, 감염병연구소, 고고학과, 생화학과, 빅토리아대 수학·통계학과 연구자로 구성된 연구팀은 영국 런던에서 페스트가 대유행했던 14~17세기 300년 동안 작성된 개인 유언장, 교구 등록부, 사망신고서 등 인구통계와 역학자료를 분석, 감염병으로 인한 사망률과 확산 속도를 계산해 새로운 사실을 확인했다고 21일 밝혔다. 이번 연구 결과는 미국국립과학원에서 발행하는 국제학술지 ‘PNAS’ 20일자에 실렸다.

역사적으로 처음 기록된 페스트는 541년 동로마제국에서 발생한 것으로 ‘유스티니아누스 역병’으로 불리며 750년까지 약 200년 동안 중동, 북아프리카, 유럽을 휩쓴 뒤 갑자기 사라졌다.

연구팀은 600여년 동안 잠복해 있다가 다시 나타나 유럽 인구 3분의1을 사라지게 만든 14~17세기 페스트 대유행에 주목했다. 연구팀은 수천 건의 문서를 분석한 결과 페스트의 확산 속도가 14세기 때보다 17세기에 4배 이상 빨랐다는 것을 새로 밝혀냈다. 분석에 따르면 14세기에 발생한 페스트는 감염자 숫자가 두 배 늘어나는 데 43일이 걸렸는데 17세기에는 11일 만에 환자가 두 배로 불어났다는 것이다.

벤저민 볼커 맥매스터대 교수(생물수학)는 “현재 코로나19처럼 14~17세기 유럽인들을 공포에 떨게 만든 페스트의 확산 속도를 정확히 보여 주는 첫 연구”라며 “진화유전학적 측면에서 14세기와 17세기 페스트 원인균은 변이가 없었던 것으로 이번에 확인했는데 확산 속도가 이렇듯 차이를 보인 것은 놀라운 일”이라고 말했다.

‘질병 고고학자’들은 코로나19 역시 접촉을 최소화해 밀집도를 낮추고 감염 전파 요인을 막을 수 있는 마스크 착용이 방역의 핵심이라고 밝혔다.서울신문DB

연구팀은 페스트 감염 속도엔 인구밀도, 생활조건, 기온과 같은 환경조건 등이 작용한다고 밝혔다. 또 이 같은 결과는 페스트뿐만 아니라 코로나19에도 똑같이 적용될 수 있을 것이라고 강조했다. 원인과 치료법이 명확하지 않은 감염병이 확산될 때는 이런 감염 조건들을 차단하는 게 중요하다는 것이다. 이 때문에 코로나19에 대응하기 위한 사회적 거리두기, 청결 유지 같은 방역조치는 최선의 조치라고 연구팀은 입을 모았다.

이번 연구를 주도한 응용수학자 데이비드 언 맥매스터대 교수(전염병·진화학)는 “이번에 개발한 디지털 아카이브 기술을 활용하면 과거 전염병 확산 패턴을 정확히 분석할 수 있으며 시간에 따라 어떻게 변화됐는지까지 한눈에 볼 수 있다”면서 “과거 전염병 전파 패턴을 분석하면 코로나19를 비롯한 다양한 현대 전염병을 이해하는 데도 도움이 될 것”이라고 설명했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr