KR101756330B1 - 노로바이러스로 인한 식중독 발생의 위해 평가 방법 및 장치 - Google Patents

노로바이러스로 인한 식중독 발생의 위해 평가 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 노로바이러스에 대한 위해 평가 방법에 관한 것으로, 대상 식품에 대한 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하는 단계; 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 통해 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하는 단계; 용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 초기 오염율 및 추정된 노로바이러스 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성하는 단계; 및 위해평가 모델에 발병률을 고려하여 식품 섭취를 통한 노로바이러스에 대한 감염확률을 추정하는 단계;를 포함하여 생굴 섭취를 통한 노로바이러스에 의한 식중독을 설명하는데 중요한 지표인 정량적인 감염확률을 제시할 수 있다.

Description

노로바이러스로 인한 식중독 발생의 위해 평가 방법 및 장치{Evaluating method for food poisoning caused by Norovirus, and apparatus thereof}
본 발명은 노로바이러스에 대한 위해 평가 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 날것으로 섭취되는 이매엽 패류에 대하여 초기 노로바이러스 오염도를 기초로 위해평가 모델을 이용하여 감염확률을 추정함으로써 노로바이러스 식중독 위험을 평가하는 방법, 장치 및 그 방법을 기록한 기록매체에 관한 것이다.
인간 노로바이러스는 전세계적으로 중요한 공중보건 이슈로 수많은 식인성, 수인성 발병의 원인으로 여겨지고 있다. 노로바이러스는 non-enveloped, single stranded RNA 바이러스로 인간 Caliciviridae family에 속한다. 인간 노로바이러스의 유일한 숙주는 사람으로 알려져 있으며 분변-구강 루트(faecal-oral route)를 통해 주로 전파되며, 하수 처리가 충분히 되지 않았을 때 노로바이러스가 오염된 물이 주 감염원으로 알려져 있다. 그러나 오염된 물이 식품 가공에 이용되거나 식품 산업 종사자를 통한 2차 감염으로 식품 역시 노로바이러스 식중독 사고의 주요 매개체가 될 수 있다. 식품 중 굴이나 홍합과 같은 여과 섭식(filter-feeding) 이매엽 패류(bivalve shellfish)는 주위 환경수에 오염된 노로바이러스를 체내에 축적하므로 주요 오염원으로 여겨지고 있다. 한국의 강에서 발견되는 노로바이러스는 genogroup Ⅰ과 Ⅱ가 각각 55.2%와 44.8%로 알려져 있다. 노로바이러스로 인한 식중독 사고는 한국에서는 2006년 이래 주요 식중독 원인으로 밝혀지고 있으며 전체 식중독 원인 중 노로바이러스가 차지하는 비중이 2005년 5.5%에서 2008년 30%로 급격하게 증가한 바 있다. 뿐만 아니라 노로바이러스는 2001년부터 2005년까지 5년간 수행된 한국의 급성 위장염 환자의 가검물에서 분리된 바이러스 인자 중 두 번째로 빈번하게 검출되어 노로바이러스가 국내 공중 보건 뿐 아니라 식품 안전의 주요 이슈임을 보여주고 있다.
굴은 주로 날것으로 섭취되며, 강물과 생굴에서 노로바이러스의 높은 검출율은 생굴을 섭취하는 것이 노로바이러스 감염의 주요 위해인자임을 뒷받침하고 있다. 노로바이러스에 오염된 굴이 인간의 노로바이러스 감염과 관련되어 있음에도 불구하고 오염된 굴의 섭취로 인한 감염율에 대해서는 알려진 바 없다. 이하에서 인용되는 선행기술문헌(비특허문헌 1)은 식품조리환경에서 노로바이러스의 전파와 정성 오염자료를 바탕으로 식수로부터 위해도를 평가하는 정량 모델이 발표된 바는 있으나, 생굴 섭취를 통한 노로바이러스의 위해평가모델은 보고된 바 없다.
Masago, Y., H. Katayama, T. Watanabe, E. Haramoto, A. Hashimoto, T. Omura, T. Hirata, and S. Ohgaki. "Quantitative risk assessment of noroviruses in drinking water based on quanlitative data in Japan" Environ. Sci. Technol. 40:7428-7433. 2006년 공개.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 오염된 이매엽 패류가 인간의 노로바이러스 감염과 관련되어 있음에도 불구하고 이매엽 패류의 섭취로 인한 감염율을 측정하는 방법이 부재한 문제점을 해결하는 것이다. 특히 이매엽 패류의 서식지인 강물 및 이매엽 패류 자체에서 노로바이러스의 높은 검출율을 보인다는 점과 이러한 이매엽 패류는 날것으로 섭취는 것이 일반적이라는 점을 반영하여 노로바이러스로 인한 위해평가를 수행해야 할 것이며, 나아가 노로바이러스로 인한 식중독을 설명하고, 그를 예방하기 위하여 노로바이러스에 대한 감염율의 정량 평가 방법을 제시하는 것이 본 발명의 목적이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법은 대상 식품에 대한 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하는 단계; 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 통해 상기 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하는 단계; 용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 상기 초기 오염율 및 상기 추정된 노로바이러스 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성하는 단계; 및 상기 위해평가 모델에 발병률을 고려하여 실제 상기 대상 식품 섭취를 통한 노로바이러스에 대한 감염확률을 추정하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법에서 상기 대상 식품은 여과-섭식(filter-feeding)을 하는 이매엽 패류(bivalve shellfish)인 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법에서 상기 초기 오염율을 측정하는 단계는 상기 대상 식품에서 노로바이러스의 검출 한계(Limit of detection; LOD)를 정의하고, 양성 시료에 대한 정량 한계(Limit of quantification; LOQ)를 기준으로 누적분포 함수를 생성하여 오염도 분포를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법에서 상기 용량-반응 모델은 노출된 바이러스 입자수와 생존율에 대한 지수 모델로서, 상기 생존율은 매개변수로 최소 감염용량을 바탕으로 대상의 50%를 감염시킬 수 있는 용량을 의미하는 ID50을 이용할 수 있다.
상기된 실시예에서 노로바이러스의 분산 정도에 따라 게놈 카피수(genome copies)의 범위를 결정하고, 상기 범위에 대한 균일 분포(Uniform distribution)를 이용하여 상기 ID50을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법에서 상기 위해평가 모델은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 생성하고, 모델에 내재된 변이성과 불확실성을 고려하여 소정 횟수 이상 반복 실시하여 결과를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법에서 상기 감염확률을 추정하는 단계는 역학자료로부터 산출한 발병률을 이용하여 실제 식품섭취를 통한 노로바이러스의 감염력(infectivity)을 추정하고, 상기 감염력을 상기 위해평가 모델에 적용할 수 있다.
한편, 이하에서는 상기 기재된 노로바이러스에 대한 위해평가 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명의 다른 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 장치는 대상 식품에 대한 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하고, 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 분석하여 상기 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하는 자료분석부; 용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 상기 초기 오염율 및 상기 추정된 노로바이러스의 양에 따른 감염확률을 나타내는 위해평가 모델을 생성하는 처리부; 및 상기 위해평가 모델에 역학자료로부터 산출한 발병률을 고려하여 실제 상기 대상 식품 섭취를 통한 노로바이러스에 대한 감염확률을 산출하는 판단부;를 포함한다.
본 발명의 실시예들은, 생굴의 초기 오염도로부터 소비자의 감염확률을 예측할 수 있어 생굴 섭취를 통한 노로바이러스에 의한 식중독을 설명하는데 중요한 지표를 제시할 수 있다. 또한, 식중독 사고로부터 수집한 발병률을 반영함으로써 실제 역학자료를 반영한다는 장점을 가진다.
나아가 생굴이 소비자에 의해 섭취되는 양을 분석하여 이를 기초로 인체 내 용량-반응 모델을 적용함으로써 정량적인 평가를 제시할 수 있다. 초기 오염도에 대한 감염확률을 산출할 수 있기 때문에 식중독 안전 예방에 필요한 기준을 제시할 수 있고, 강물의 오염에 대응하여 소비자에게 정량적인 대비책을 제시할 수도 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위해평가 모델의 체계를 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 생굴에서 노로바이러스의 초기 오염도 및 오염율을 나타낸 표이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위해평가 모델에 사용된 변수 및 분포값에 대한 표이다.
도 5는 노로바이러스 섭취 수준 및 본 발명의 일 실시예에 따라 산출한 생굴 섭취인구의 감염확률 추정 값을 나타낸 표이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 장치의 블록도이다.
본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.
노로바이러스는 국내 공중 보건 뿐 아니라 식품 안전의 주요 이슈에 해당하기 때문에 노로바이러스의 노출에 대한 정량적인 위해평가가 필요한 것은 앞서 살펴본 바와 같다. 사람이 노로바이러스에 노출되는 환경적인 요인을 고려하고, 노로바이러스가 가지는 위해 인자를 고려함으로써 본 발명에서는 생굴과 같은 이매엽 패류의 섭취를 통한 노로바이러스의 위해평가모델을 제안하고 정량적인 감염확률을 산출하고자 한다. 따라서 노로바이러스 노출에 대한 위해평가 모델은 생굴에서 노로바이러스의 오염 수준, 1회 섭취를 통해 노출되는 노로바이러스의 양 및 생굴 섭취를 통한 노로바이러스의 감염 확률을 추정하기 위한 것이다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위해평가 모델의 체계를 나타낸 개념도로서, 구체적으로 생굴 섭취를 통한 노로바이러스의 감염에 대한 위해평가 모델의 체계를 의미한다.
도 1의 위해평가 체계는 원료의 초기 오염(Dose of norovirus), 생굴 섭취량(Consumption), 용량 반응관계(Dose response)와 노로바이러스의 발병률(attack rate)를 포함한다. 구체적으로 도 1에서 110은 원료의 초기 오염을 나타내는 노로바이러스의 양(Dose of norovirus)이고, 정성적 오염 데이터(음성 또는 양성)와 정량적 오염 데이터(양성 및 그 양)를 포함한다. 120은 소비자의 소비량(Consumption)에 관한 것으로 소비자가 1회 서빙당 섭취하는 굴의 양과 굴 하나당 무게를 포함한다. 130은 용량 반응관계(Dose response)에 관한 것으로, 지수 모델로 만들 수 있으며, 최소 양으로 대상의 50%를 감염시킬 수 있는 기준수치인 ID50과 역학적 데이터로부터 추출한 발병률을 포함한다. 마지막으로 140은 감염 확률(Probability of infection)에 관한 것으로 소비자에 대한 굴의 서빙당 감염 확률이 얼마인지를 나타낸다.
인간 노로바이러스의 경우 인체 내에서만 증식하기 때문에 굴을 섭취하기 이전 굴에서 노로바이러스의 증식은 이 모델에서는 고려하지 않는다. 노로바이러스는 열, 살균소독, pH 변화에 저항성이 있으며 냉장이나 냉동된 이후에도 감염력이 남아 있다. 해수에서 오랜기간 생존이 가능하며 특히 겨울에는 수온이 낮기 때문에 정화기간 중에도 살아남는다. 소매 판매시 전형적인 굴의 보관 온도는 0-5.1℃로 알려져 있다. 소매판매 단계로부터 가정으로 이송되는 평균 시간은 0.44 시간(hour)이며 가정 내에서의 저장은 평균 7.2 시간(hour), 가정 내 평균 저장 온도는 3.5℃였다. 이와 같은 소매-가정 중 이동 보관 조건하에서는 노로바이러스의 사멸이 진행되지 않을 것으로 가정할 수 있고, 소매단계에서 구입한 후 가정에서 섭취하기 이전단계에서는 굴이 노로바이러스 수준이 변화하지 않을 것으로 가정한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 노로바이러스에 대한 노출 평가의 첫 번째 단계로 S210 단계에서 대상 식품에 대한 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정한다. 대상 식품은 여과-섭식(filter-feeding)을 하는 이매엽 패류(bivalve shellfish)인 것을 특징으로 할 수 있는데, 예를 들어 생굴, 홍합 등이 있다. 이하에서 설명할 실시예들에서는 생굴을 기준으로 상세히 설명하고자 한다.
도 3은 생굴에서 노로바이러스의 초기 오염도 및 오염율을 나타낸 표로서, 이와 같은 표는 굴에서 노로바이러스의 초기 오염율과 오염도에 대한 문헌 자료를 통해서 수집한다. 측정하고자 하는 대상 식품에 따라 지리적 요소, 시간적 요소를 반영한 자료를 분석할 수 있다. 예를 들어, 한국에서 발표된 굴에서 노로바이러스 오염도 자료가 충분하지 않다면 일본, 중국에서 발표된 자료도 함께 이용할 수 있다. 국내 소비자는 지리적으로 근접한 국가에서 포획되는 생굴을 소비할 확률이 크기 때문이다. 소비자가 섭취할 가능성이 큰 오염자료를 판단하여 이를 기초로 자료분석을 하는 것도 중요한 문제이다.
도 3을 참조하면, 노로바이러스의 오염율은 14.1%였으며, 생굴에 대한 오염도 자료를 모두 반영하였을 때 노로바이러스의 평균 오염율은 8.2%로(2,234 샘플 중 184건이 양성에 해당함) 최소 오염율은 5%, 최대 오염율은 25.3%였다.
대상 식품에서 노로바이러스의 검출 한계(Limit of detection; LOD)를 정의하고, 양성 시료에 대한 정량 한계(Limit of quantification; LOQ)를 기준으로 누적분포 함수를 생성하여 오염도 분포를 산출할 수 있다. 굴에서 노로바이러스의 검출한계는 real time RT-PCR을 이용하였을 때 굴 하나당 노로바이러스 1개로 간주하고 이를 초기 오염에 대한 누적분포를 작성하는데 활용할 수 있다. 즉, 시험한 시료의 91.8%는 굴 한 개체 당 하나의 노로바이러스 이하로 오염되어 있는 것으로 간주하는 것이다. 도 3에서는 일본에서 발표된 연구결과인 노로바이러스 양성 시료에 대한 정량적 데이터를 포함하고 있다. 92개 양성 시료에서 32개 (34.8%) 시료는 1.4 x 102 - 2.8 x 104 개의 노로바이러스를 지니고 있는 것으로 발표하고 있다. 나머지 양성 시료 (65.2%)는 노로바이러스에 대한 정량 한계인 100 norovirus/oyster 이하로 오염된 것을 알 수 있다.
다음 S220 단계에서는 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 통해 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정한다. 실제 사용자마다 노로바이러스에 노출되는 정도를 측정할 수는 없기 때문에 통계 자료를 분석함으로써 사용자에 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하여 궁극적으로 감염확률을 산출할 수 있다. 통계 자료를 예를 들어 설명하면 한국인 전체 인구 중 생굴의 섭취인구 비율은 1.9%이고, 생굴 소비인구의 1회 서빙당 섭취량은 19.46g으로 보고되고 있으며 섭취량에 대한 분포는 감마 분포(Gamma distribution)이다.
S230 단계에서는 용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 초기 오염율 및 추정된 노로바이러스 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성한다. 용량-반응 모델은 노출된 바이러스 입자수와 생존율에 대한 지수(Exponential) 모델로서, 생존율은 매개변수로 최소 감염용량을 바탕으로 대상의 50%를 감염시킬 수 있는 용량을 의미하는 ID50을 이용한다.
구체적으로 이 용량-반응 모델은 각 개체가 서로 독립적으로 작용하며, 인체의 방어 체계에 대해 동일한 생존율(λ)을 나타내고 감염을 시작하는 것을 가정한다. 아래 수학식 1은 용량-반응 모델을 나타낸 식이다.
Figure 112014112964428-pat00001
Pinfection(D)는 감염확률이고, D는 식품을 통해 섭취된(노출된) 노로바이러스 입자 수를 나타내고, λ는 생존율을 나타낸다. 이때 λ는 매개변수로 -ln0.5/ID50값을 이용한다.
최소 감염용량을 바탕으로 50%를 감염시킬 수 있는 용량인 ID50에 대해 10-100 노로바이러스를 제시하는 문헌이 보고된 바 있는데 이 경우에는 위해도를 과대평가(overestimation) 하게 된다. 노로바이러스의 감염력에 대한 최신 보고에 의하면 ID50이 크게 차이가 있는데, 완전히 분산된 노로바이러스의 경우 18개에서부터 응집된 바이러스 입자의 경우 1,015 genome copies까지로 넓게 분포될 수 있는 것으로 제시되고 있다. 굴에서 바이러스의 응집 정도에 대한 정보가 제공되고 있지 않으므로 본 발명의 실시예들에서는 18에서부터 1,015까지의 균일 분포(Uniform distribution)을 ID50을 추정하는데 이용하였다. 즉, 노로바이러스의 분산 정도에 따라 게놈 카피수(genome copies)의 범위를 결정하고, 해당 범위에 대한 균일 분포를 이용하여 상기 ID50을 추정하는 것이다.
용량-반응 모델을 이용하여 초기 오염율 및 추정된 노로바이러스 양에 따른 위해평가 모델을 산출하기 위해 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위해평가 모델에 사용된 변수 및 분포값에 대한 표이다. 도 4를 참조하면 수집된 초기 오염자료를 바탕으로 노로바이러스 음성인 생굴(Pn), 정량한계 (LOQ) 이하로 오염된 생굴(Pp1) 및 노로바이러스가 정량한계 이상 오염된 생굴(Pp2)의 비율로 나누어 누적분포함수를 구성하였다. 각각의 값은 0.918, 0.054 및 0.029와 같다. 노로바이러스 음성인 시료에서의 오염도 분포(Dn)와 노로바이러스 양성이나 정량한계 이하로 오염된 시료에서의 오염도 분포(Dp1)는 각각 Triangle (0, 1, 1)와 Triangle (1, 100, 100)로 간주하였다. 그 이유는 앞서 굴에서 노로바이러스 분석에 대한 정성한계 (LOD)와 정량한계 (LOQ)를 각각 1과 100 norovirus/oyster로 가정하였기 때문이다.
이와 같이 상기의 정성한계 이하, 정량한계 이하 및 정량한계 이상의 오염도 자료를 바탕으로 Do와 같이 분포함수를 간주하였다. 즉 소비자에게 섭취되는 굴은 노로바이러스가 정성한계 이하로 오염되었거나 (확률 Pn), 정성한계 이상 정량한계 이하로 오염 (확률 Pp1), 또는 정량한계 이상 오염되는 경우로 (확률 Pp2) 나눌 수 있다. 각각에 대한 오염도 함수인 Dn, Dp1과 Dp2를 해당되는 확률만큼 발생하는 것으로 간주하여 소비자가 섭취하는 굴에서의 노로바이러스 오염도 분포함수 (Do)를 구하였다.
도 4에서 노로바이러스 양성 시료에서의 오염도 값의 분포는 베스트-핏(best-fit) 프로그램을 이용하여 도출하였고, 생굴 섭취량은 보고된 통계 자료의 값을 이용하였다. 발병률(Attack rate)에 대한 분포는 퍼트 분포(Pert distribution)을 이용하였다(Pert (0.183, 0.716, 0.914)).
상기 단계에서 위해평가 모델은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 생성하고, 이때 모델에 내재된 변이성과 불확실성을 고려하여 소정 횟수 이상 반복 실시하여 결과를 산출할 수 있다. 예를 들어, 확률 위해평가 모델은 몬테 카를로 시뮬레이션을 제공하는 상용 툴인 @Risk 프로그램을 이용하여 구축할 수 있으며 모델에 내재된 변이성과 불확실성을 고려하여 50,000번 반복실시(iteration)을 수행할 수 있다.
마지막으로 S240 단계에서는 위해평가 모델에 발병률을 고려하여 노로바이러스에 대한 감염확률을 추정한다. 발병률을 고려하는 것은 역학자료로부터 산출한 발병률을 이용하여 실제 식품섭취를 통한 노로바이러스 감염력(infectivity)을 추정하고, 위해평가 모델에 적용하기 위한 것이다.
역학자료는 굴과 관련된 노로바이러스 식중독 사고에 대한 자료가 될 수 있다. 노로바이러스에 감염된 굴을 섭취하는 경우 섭취한 그룹 모두가 감염되지는 않고 일부만이 식중독 증세를 나타내게 되는데 발병률은 실제 노로바이러스로 인한 식중독 사고를 추적 조사하여 원인식품 섭취인구 중 식중독 발생인구의 비율을 나타낸 것이다. 예를 들어 일본, 뉴질랜드 및 싱가포르에서 발생한 식중독 자료를 역학자료로 활용하여 각각 58.3%, 65% 및 91.4%의 발병률을 추정할 수 있다. 역학자료를 선택하는 기준은 분석하고자 하는 소비자를 기준으로 지리적인 요소가 될 수 있다. 한국 소비자를 위해평가의 대상으로 할 때, 일본과 싱가포르는 근접한 지리적인 특징에 비추어 선택될 수 있었고, 뉴질랜드에서 발생한 식중독 사고는 한국으로부터 수입한 생굴의 섭취와 관련된 정황을 반영하여 자료를 선택한 것이다.
감염 확률은 상기의 수학식 1을 이용하여 추정하게 된다. 구체적으로 도 4에 나타낸 변수들의 값을 반영하여 추정하게 되며 역학조사 결과에서 도출된 발병률을 반영하여 굴 섭취를 통한 노로바이러스 식중독 가능성을 보다 현실적으로 추정할 수 있게 된다.
도 5는 노로바이러스 섭취 수준 및 본 발명의 일 실시예에 따라 산출한 생굴 섭취인구의 감염확률 추정 값을 나타낸 표이다. 결과적으로 본 발명에 따른 실시예의 위해평가 모델의 시뮬레이션 결과 생굴에서 노로바이러스의 오염도에 대한 평균, 50th percentile 및 95th percentile 값은 각각 28.88, 0.32 및 37.67 노로바이러스 per oyster로 추정되었다. 추정된 95th percentile 오염도는 본 모델에서 사용한 LOQ (100 NoV/oyster)보다 낮아 생굴 중 적어도 95%는 100 노로바이러스 per oyster보다 낮은 수준으로 오염되어 있음을 보여주고 있다. 평균 오염 수준 (28.88 노로바이러스/oyster)은 오염도의 90th percentile 보다 높아 굴에서의 노로바이러스 오염도 분포는 한쪽으로 매우 치우쳐진 모양을 나타냄을 보여주고 있다.
본 발명의 실시예들에서는 한국의 굴 중 노로바이러스 오염도 자료와 함께 일본과 중국의 오염도 자료를 이용하였는데 이는 이들 국가가 지리적으로 가깝게 위치하고 있고 한국에서 검출된 노로바이러스의 genotype이 일본과 중국의 노로바이러스와 매우 가깝기 때문이다. 한국의 강물에서 검출되는 인간 노로바이러스는 중국과 일본의 reference strains와 매우 가까우며 GII/4 관련 strain은 전세계적으로 유행하고 있는 식중독 사고에서 검출되는 strain과 유사한 염기서열을 가지고 있었다.
국내산 굴에서의 노로바이러스 오염에 대한 정량적 데이터는 거의 보고되고 있지 않다. 반면 뉴질랜드에서 발생한 노로바이러스 식중독 사고가 한국에서 수입된 생굴의 섭취와 관련되었다는 간접적인 보고가 한국산 굴에 오염된 노로바이러스가 공중 보건에 위협이 되고 있다는 가정을 뒷받침하고 있다. 뉴질랜드에서 발생한 한국산 굴 섭취와 관련된 식중독 사고의 동일한 batch에서 노로바이러스의 Genotype GI과 GII가 검출되었다.
한편, 굴 섭취량은 50th percentile과 95th percentile 값이 각각 굴 0.94와 3.5개로 추정되었다. 1회 서빙 당 섭취된 바이러스의 수는 생굴에서의 초기 오염도와 서빙 당 굴의 수로부터 추정하였다. 이때 굴의 소매단계 판매에서부터 소비될 때까지 굴에서 노로바이러스의 오염수준은 환경 조건변화에 잘 견디는 노로바이러스의 특성을 고려하여 변화하지 않는 것으로 가정하였다. 굴을 통해 노출된 바이러스 입자의 95th percentile 개수는 서빙 당 27.69로 추정되었다. 그러나 평균 추정치는 34.19 genome copies로 이는 모델에 포함된 변수 중 굴에서 노로바이러스 오염도나 굴 섭취량의 99.99th percentile과 같이 매우 극단적인 값의 영향을 받은 것으로 사료된다.
최종적으로 노로바이러스의 감염확률은 식품을 통해 노출된 바이러스의 개수, 지수의 용량-반응 모델(exponential dose-response) 및 노로바이러스 식중독 사고의 발병률(attack rate)을 통해 본 발명의 실시예의 각 단계에 따라 추정한다. 일본, 뉴질랜드, 싱가폴의 식중독 사고에서 관찰된 발병률의 평균값을 퍼트 분포의 발생가능성이 높은 값으로 이용하였고, 이 값은 노로바이러스 감염에 민감한 인구집단 비율인 74.1%와 유사하다. 생굴 섭취를 통해 노로바이러스에 감염될 확률은 평균, 50th percentile 및 95th percentile 값이 각각 1.41 x 10-2, 3.01 x 10-4 및 3.30 x 10-2로 추정되었다.
감염된 개체의 발병확률은 본 발명의 실시예에서 추정하지 않았는데 이는 노로바이러스 감염에 의한 용량 의존적인 발병에 대한 정보가 충분하지 않기 때문이다. 그러나 노로바이러스 감염은 매우 용량 의존적인 것으로 알려져 있으며 바이러스에 노출되는 용량이 높으면 발병할 가능성도 증가하는 것으로 보고된 바 있다. 노로바이러스에 의한 발병 확률은 식품 중 바이러스의 응집 정도에 의존적인 것으로 알려져 있는데 분산된 노로바이러스 102 genomes의 경우 감염확률에 대한 발병 확률은 0.1 이하이지만 응집된 경우 감염확률에 대한 발병 확률은 0.3 이상인 것으로 보고된 바 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 응집 여부를 나타내는 노로바이러스의 분산 정도에 따라 게놈 카피수의 범위를 결정하고 다시 게놈 카피수를 이용하여 ID50을 추정하여 그 값을 이용하였다.
보수적인 추정 값으로 서빙당 노출되는 바이러스의 수는 95th percentile 값으로 27.69로 추정되었다. 감염확률에 대한 발병확률의 비율은 굴에서 노로바이러스의 응집 상태에 따라 0.1 또는 0.3 보다 낮을 것이다. 노로바이러스가 증세가 심하지 않은 자가치료 증세를 (minor self-limiting illness) 유발하는 경우가 많으므로, 실제 노로바이러스에 의한 식중독 발생 건수 중 일부만이 관리당국에 보고되고 있는 것으로 추정된다.
본 발명의 실시예는 생굴 중 노로바이러스의 초기 오염, 국내 생굴 섭취에 대한 소비 패턴과 노로바이러스의 용량-반응 관계를 바탕으로 개발한 위해평가 모델을 이용하여 생굴 섭취를 통한 노로바이러스 식중독 위험을 다루는데 중요한 정보를 제공하는 효과를 가진다. 나아가 노로바이러스에 대한 초기 오염도, 식품유래 노로바이러스의 발병률, 게노타입(genotype)에 특이적인 감염력 자료, 생굴 섭취 인구의 1회 서빙 당 생굴 섭취량, 식중독 발생에 대한 용량-반응 관계 및 굴에서 노로바이러스의 응집 수준에 대한 정보를 본 발명의 실시예의 변수로 더 활용할 수 있을 것이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 노로바이러스에 대한 위해평가 장치(10)의 블록도로서, 위해평가 장치(10)는 자료분석부(11), 처리부(12), 판단부(13) 및 데이터 베이스(14)를 포함한다. 도 6의 각 구성은 아래와 같이 도 2의 세부 단계와 대응되는바, 구체적인 설명은 중복되어 기재하지 않고 대응관계를 중심으로 기술한다.
자료분석부(11)는 대상 식품에 대한 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하고, 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 분석하여 상기 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정한다. 데이터 베이스(14)는 대상 식품에 대한 역학적인 통계 자료에 대한 빅데이터를 구축하고 있을 수 있으며, 데이터 베이스(14)를 통해 자료분석부(11)는 필요한 대상 식품에 대한 오염도 자료를 추출하게 된다. 대상 식품은 여과-섭식을 하는 이매엽 패류인 것을 특징으로 하며, 대표적으로 굴, 홍합 등이 있다.
여기서 초기 오염율은 노로바이러스의 검출 한계(LOD)와 양성 시료에 대한 정량 한계(LOQ)를 기준으로 오염도 분포를 산출하여 얻을 수 있다. 상기 구성은 도 2의 S210 단계와 S220 단계를 포함하는 구성이다.
처리부는(12)는 용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 상기 초기 오염율 및 상기 추정된 노로바이러스의 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성한다. 용량-반응 모델은 노출된 바이러스 입자수와 생존율에 대한 지수 모델로서, 상기 생존율은 매개변수로 최소 감염용량을 바탕으로 대상의 50%를 감염시킬 수 있는 용량을 의미하는 ID50을 이용하되, 노로바이러스의 분산 정도에 따라 게놈 카피수(genome copies)의 범위를 결정하고, 상기 범위에 대한 균일 분포(Uniform distribution)를 이용하여 상기 ID50을 추정할 수 있다. 이는 도 2의 S230 단계에 대응되는 구성이다.
판단부(13)는 위해평가 모델에 역학자료로부터 산출한 발병률을 고려하여 노로바이러스에 대한 감염확률을 산출한다. 위해평가 모델은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 생성하고, 모델에 내재된 변이성과 불확실성을 고려하여 소정 횟수 이상 반복 실시하여 결과를 산출하고, 감염확률을 산출하며 역학자료로부터 산출한 발병률을 이용하여 실제 식품섭취를 통한 노로바이러스의 감염력(infectivity)을 위해평가 모델에 적용하는 것을 특징으로 한다. 이는 도 2의 S240 단계에 대응되는 구성이다.
나아가, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 노로바이러스에 대한 위해평가 장치
11: 자료분석부
12: 처리부
13: 판단부
14: 데이터베이스

Claims (9)

  1. 대상 식품에 대한 노로바이러스 양성 시료의 정량적 데이터 및 정량 한계(Limit of quantification; LOQ)를 기준으로 하는 양성 시료의 수를 포함하는 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하는 단계;
    상기 대상 식품의 섭취 인구 비율과 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 통해 상기 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하는 단계;
    용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 상기 초기 오염율 및 상기 추정된 노로바이러스 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 위해평가 모델에 발병률을 고려하여 실제 상기 대상 식품 섭취를 통한 노로바이러스에 대한 감염확률을 추정하는 단계;를 포함하되,
    상기 용량-반응 모델은 노출된 바이러스 입자수와 생존율에 대한 지수 모델로서, 상기 대상 식품에 대한 노로바이러스의 분산 정도를 고려하여 상기 생존율을 추정함으로써 노로바이러스의 감염력에 따른 위해도가 조정되는 것을 특징으로 하는 노로바이러스에 대한 위해평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 식품은 여과-섭식(filter-feeding)을 하는 이매엽 패류(bivalve shellfish)인 것을 특징으로 하는 위해평가 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 오염율을 측정하는 단계는
    상기 대상 식품에서 노로바이러스의 검출 한계(Limit of detection; LOD)를 정의하고, 양성 시료에 대한 정량 한계(Limit of quantification; LOQ)를 기준으로 누적분포 함수를 생성하여 오염도 분포를 산출하는 것을 특징으로 하는 위해 평가 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 생존율은 매개변수로 최소 감염용량을 바탕으로 대상의 50%를 감염시킬 수 있는 용량을 의미하는 ID50을 이용하는 것을 특징으로 하는 위해 평가 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    노로바이러스의 분산 정도에 따라 게놈 카피수(genome copies)의 범위를 결정하고, 상기 범위에 대한 균일 분포(Uniform distribution)를 이용하여 상기 ID50을 추정하는 것을 특징으로 하는 위해 평가 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 위해평가 모델은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 생성하고, 모델에 내재된 변이성과 불확실성을 고려하여 소정 횟수 이상 반복 실시하여 결과를 산출하는 것을 특징으로 하는 위해 평가 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 감염확률을 추정하는 단계는 지리적 인접성 및 상기 대상 식품의 유통을 고려한 역학자료로부터 산출한 발병률을 이용하여 실제 식품섭취를 통한 노로바이러스의 감염력(infectivity)을 추정하고, 상기 감염력을 상기 위해평가 모델에 적용하는 것을 특징으로 하는 위해 평가 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  9. 대상 식품에 대한 노로바이러스 양성 시료의 정량적 데이터 및 정량 한계(Limit of quantification; LOQ)를 기준으로 하는 양성 시료의 수를 포함하는 오염도 자료를 분석하여 초기 오염율을 측정하고, 상기 대상 식품의 섭취 인구 비율과 소비자의 1회 섭취량에 대한 통계 자료를 분석하여 상기 대상 식품으로 인해 노출되는 노로바이러스의 양을 추정하는 자료분석부;
    용량에 따른 인체 반응을 나타내는 용량-반응 모델을 이용하여 상기 초기 오염율 및 상기 추정된 노로바이러스의 양에 따른 감염확률 분포를 나타내는 위해평가 모델을 생성하는 처리부; 및
    상기 위해평가 모델에 역학자료로부터 산출한 발병률을 고려하여 실제 상기 대상 식품 섭취를 통한 노로바이러스에 대한 감염확률을 산출하는 판단부;를 포함하되,
    상기 용량-반응 모델은 노출된 바이러스 입자수와 생존율에 대한 지수 모델로서, 상기 대상 식품에 대한 노로바이러스의 분산 정도를 고려하여 상기 생존율을 추정함으로써 노로바이러스의 감염력에 따른 위해도가 조정되는 것을 특징으로 하는 노로바이러스에 대한 위해평가 장치.
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