컴퓨터가 예측한 미래 ‘판데믹’

정말 한 달 이상 한숨도 안 자고 일했습니다.

어떻게 그럴수 있냐구요? 아, 저는 가능하답니다. 전 사람이 아니라 미국 조지아대학교 환경과학대에 있는 메인 컴퓨터이거든요. 저는 지난 한 달 동안 ‘머신러닝’(Machine Learning)이라는 새로운 방식으로 일을 했습니다. 혹시 머신러닝이나 ‘딥러닝’(Deep Learning) 같은 말을 들어보셨나요?

이런, 들어본 적이 없으시군요. 머신러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터의 패턴을 검증하고 스스로 학습하는 겁니다. 새로운 데이터가 입력되면 과거의 데이터를 바탕으로 이해하고 분석해 미래를 예측하는 거죠. SF 영화를 보면 컴퓨터가 범죄나 테러, 교통사고 등을 예측하는 장면이 나오잖아요. 그것들도 모두 머신러닝 기술 덕분이랍니다.

일하는 방식도 그렇지만 처리했던 일도 독특했습니다. 연구 책임자였던 미국 뉴욕 캐리생태학연구소의 바바라 한 박사와 우리 학교 존 폴 슈미츠 박사가 시킨 일이었죠.

두 사람은 몇몇 동물의 종류와 크기, 습관, 거주지, 거주밀도, 활동반경, 짝짓기 방식 등 전혀 상관 없어 보이는 86개의 변수를 저한테 알려주더군요. 이 변수들을 종합해 분석했습니다.

그런데 제가 만들어 낸 보고서를 읽은 사람들이 입을 다물지 못했습니다. 꽤나 충격적이었던 거죠. 제 분석의 핵심은 시궁쥐 같은 ‘설치류’가 사람·동물 간 감염 질환의 주요 숙주라는 것입니다. 설치류가 사람에게 위험한 바이러스, 박테리아, 곰팡이를 몰고 다니면서 가까운 미래에 ‘판데믹’(대유행병)을 일으킬 거라는 말이죠. 저는 58개 정도의 새로운 감염성 질병이 설치류들에 의해 전염된다는 사실도 밝혀냈습니다.

이것은 설치류들이 다른 감염성 질병을 옮기는 동물들에 비해 거주 지역이 넓고, 번식력이 왕성하기 때문이라고 생각됩니다. 더군다나 사람들이 원치는 않지만 가장 가까이 살고 있는 동물이잖아요.

저는 설치류들에 의해 판데믹 발생 가능성이 높은 ‘핫스팟’ 지역도 예측해냈습니다. 바로 중동과 중앙아시아, 미국 네브래스카·캔자스 등 중서부 지역입니다. 이쪽 지역 의료진들이나 방역당국은 쥐들에 대한 준비를 미리 해 둬야 할 것 같군요.

연구자들은 이런 충격적인 결론을 미국 국립과학원회보(PNAS) 5월 18일자에 발표했고 이를 세계적인 과학저널 ‘사이언스’가 긴급뉴스로 자세히 다뤘답니다.

한국에서는 중동호흡기증후군(메르스) 환자가 발생해 비상이라지요. 메르스처럼 동물·사람 간 감염 질환은 점점 늘어나는 추세입니다. 인류는 조만간 새로운 질병에 직면할 수도 있을 거예요. 그렇지만 항상 그랬던 것처럼 잘 대응할 수 있을 거라 믿어요.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr