{{위키데이터 속성 추적}}
'''종간 전염'''(Cross-species transmission; CST)는 어떤 종에 감염되어있던 [[바이러스]]가 다른 종의 숙주를 감염시켜 새로운 숙주 개체군에 퍼지게 되는 현상을 말한다.<ref name="Childs">{{인용|last1=Childs|issue=|series=Current Topics in Microbiology and Immunology|doi=10.1007/978-3-540-70962-6|date=2007|location=Springer-Verlag Berlin Heidelberg|publisher=Springer Science+Business Media|pages=129–134|volume=315|first1=JE|journal=|title=Wildlife and Emerging Zoonotic Diseases: The Biology, Circumstances and Consequences of Cross-Species Transmission|first3=JE|last3=Richt|first2=JE|last2=Mackenzie|isbn=978-3-540-70961-9}}</ref> 바이러스와 숙주 사이의 접촉, 증폭 및 발병으로 이어지는 개인의 감염, 변종의 축적을 통해 종간 전염이 발생한다. 새로운 바이러스 및 질병이 형성될 때 자주 관측되며, 대표적인 예시로 [[코로나바이러스감염증-19]], [[중증급성호흡기증후군]], [[에볼라 출혈열]], [[돼지열병]], [[광견병]], [[조류 인플루엔자]]가 있다.<ref name="Faria">{{인용|last1=Faria|journal=Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci|pmid=23382420|doi=10.1098/rstb.2012.0196|issn=|date=2013|pages=20120196|issue=1614|volume=368|title=Simultaneously reconstructing viral cross-species transmission history and identifying the underlying constraints|first1=NR|display-authors=etal|first4=DG|last4=Streicker|first3=A|last3=Rambaut|first2=MA|last2=Suchard|pmc=3678322}}</ref>

바이러스는 잦은 돌연변이를 통해 [[면역계]]를 극복하나, 구체적으로 이것이 종간 전염을 어떻게 촉진하는지는 아직 밝혀지지 않았다. 대부분 종간 접촉이 흔한 경우에 발생하지만, 종간 접촉이 드물때도 중간 매개종을 통해 발생하기도 한다. 대표적인 예시로 박쥐에게 물리거나 박쥐의 타액 및 배설물이 인간의 코에 있는 점액질이나 입, 눈에 닿으면 광견병이 전염될 수 있다.

종간 면역계의 유사성, 지리적 거리, 종의 행동, 계통학적 연관도가 종간 전염을 촉진하는 것으로 보인다. 즉 바이러스의 출현은 초기 감염과 꾸준한 전염을 통해 이루어진다.<ref name="Parrish">{{인용|last1=Parrish|journal=Microbiol. Mol. Biol. Rev.|pmid=18772285|doi=10.1128/MMBR.00004-08|date=2008|pages=457–470|issue=3|volume=72|title=Cross-Species Virus Transmission and the Emergence of New Epidemic Diseases|first1=CR|display-authors=etal|first4=EC|last4=Park|first3=DM|last3=Morens|first2=EC|last2=Holmes|pmc=2546865}}</ref>

== 예측과 예방 ==
종간 전염의 발생을 예측하고 예방하기 위한 연구가 진행되고 있으나, 아직 어떤 인자가 사람에게 종간 전염을 발생시키는지는 완전히 파악되지 않고 있다.<ref name="Faria" /> 따라서 종간 전염의 예측을 위해 여러 가지 [[통계 모형]]이 사용되고 있다. 일부는 위험도 분석(risk-analysis) 모형을,<ref name="Parrish" /> 일부는 SRDT(single rate dated tip) 모형을,<ref name=Lemey>{{인용| last1 = Lemey | first1 = P | last2 =  Pybus | first2 = OG | last3 = Wang | first3 = B | last4 = Saksena | first4 = NK | display-authors = etal | title = Tracing the origin and history of the HIV-2 epidemic.  | journal = Proceedings of the National Academy of Sciences | volume = 100 | issue = 11 | pages = 6588–6592 | date = 2003 | issn = | doi =  10.1073/pnas.0936469100| mr =  | pmid = 12743376| pmc=164491| bibcode = 2003PNAS..100.6588L }}</ref>  일부는 계통학적 확산 모형을 사용한다.<ref name="Faria" /> 병원체의 [[유전체]]를 연구함으로써 병원체의 기원을 알 수 있고, [[유전자 다양성]]과 [[돌연변이]] 빈도를 관찰함으로써 향후 전염양상까지 어느 정도 예측할 수 있다.<ref name="Faria" /> 그래서 유전체의 염기서열분석이 매우 중요한 것이다.<ref name=Chen>{{인용| last1 = Chen | first1 = EC | last2 =  Yagi | first2 = S | last3 = Kelly | first3 = KR | last4 = Mendoza | first4 = SP | display-authors = etal | title = Cross-Species Transmission of a Novel Adenovirus Associated with a Fulminant Pneumonia Outbreak in a New World Monkey Colony | journal = PLOS Pathogens | volume = 7 | issue = 7 | pages = e1002155 | date = 2011 | issn = | doi =  10.1371/journal.ppat.1002155| mr =  | pmid = 21779173| pmc=3136464}}</ref> 또 유전체의 구조 변화 역시 종간 전염의 원인이 될 수 있다.<ref name=Haven>{{인용| last1 = Haven | first1 = J | last2 = Park | first2 = AW | title = Superinfection reconciles host–parasite association and cross-species transmission | journal = Theoretical Population Biology | volume = 90 | issue = | pages = 129–134 | date = 2013  | doi =  10.1016/j.tpb.2013.09.015  | pmid = 24161558}}</ref> 종간 [[유전적 거리]], 지리적 분포 등의 요소 역시 종간 전염을 예측하는데 도움을 준다.<ref name="Faria" />

위험성 평가 분석을 위해 위험도 분석 모형에서는 질병의 전염 단계를 여러개로 나누어 분석한다. 가상의 전염 연쇄과정에 대해 실험실이나 현장에서 취득한 자료를 가지고 변이 정도와 오차율을 추정하기도 한다.<ref name=Engel>{{인용| last1 = Engel | first1 = G | last2 = Hungerford | first2 = LL | last3 = Jones-Engel | first3 = L | last4 = Travis | first4 = D | display-authors = etal | title = Risk assessment: A model for predicting cross-species transmission of simian foamy virus from macaques (''M. fascicularis'') to humans at a monkey temple in bali, indonesia | journal = American Journal of Primatology | volume = 68 | issue = 9 | pages = 934–948 | date = 2006 | issn = | doi = 10.1002/ajp.20299 | pmid = 16900504 }}</ref>

모형마다 각자에 맞는 방식으로 질병 전염단계를 분석한다. 예를 들어 박쥐 바이러스가 포유류에게 전염되는 경로 연구는 다음과 같은 흐름으로 진행된다.<ref>{{인용|last1=Dacheux|volume=9|pmc=3906132|pmid=24489870|mr=|doi=10.1371/journal.pone.0087194|issn=|date=2014|pages=845–53|issue=1|journal=PLOS One|first1=L|title=A Preliminary Study of Viral Metagenomics of French Bat Species in Contact with Humans: Identification of New Mammalian Viruses|display-authors=etal|first4=JM|last4=Thiberge|first3=G|last3=Guigon|first2=M|last2=Cervantes-Gonzalez|bibcode=2014PLoSO...987194D}}</ref><blockquote>유전체 서열 분석 → 미가공 리드(read) 분리 → 숙주 및 기타 진핵생물의 리드 제거 → 남아있는 절편으로부터 새로운 리드 합성 → 바이러스 콘티그 라벨링 → 특정 바이러스의 분자 검출 → 계통학적 분석 → 자료 해석</blockquote>종간 전염을 발견하고 그 발병률을 추정하는 연구가 어렵게 진행되고 있다.<ref name= Benavides >{{인용| last1 = Benavides | first1 = JA | last2 =  Cross | first2 = PC | last3 = Luikart | first3 = G | last4 = Creel | first4 = S | title = Limitations to estimating bacterial cross-species transmission using genetic and genomic markers: Inferences from simulation modeling | journal = Evolutionary Applications | volume = 7 | issue = 7 | pages = 774–787 | date = 2014 | doi =  10.1111/eva.12173 | pmid = 25469159 | pmc = 4227858 }}</ref> 이런 어려움을 극복하고자 종간 전염 및 해당 병원체에 대한 계산적 연구방식도 도입되었다. [[분자]]생물학 기술의 폭발적인 발달로 인해 병원체 유전체를 분석하여 [[역학 (의학)|역학]]적 인자들을 추정할 방안이 마련되었다.<ref name="Benavides" /> 생물학적 방법과 계산적 방법을 혼용하기도 하는데, 대표적으로 [[세포생물학|세포]] [[분석법]]과 [[계통학]]의 대조를 통해 TRIM5 유전자의 단백질인 TRIM5α의 기능을 알아냄으로써, 레트로바이러스의 종간 전염을 억제할 방법을 찾아내기도 하였다.<ref name="Kirmaier">{{인용|last1=Kirmaier|volume=8|pmid=20808775|mr=|doi=10.1371/journal.pbio.1000462|issn=|date=2013|pages=e1000462|issue=8|journal=PLOS Biology|first1=A|title=TRIM5 Suppresses Cross-Species Transmission of a Primate Immunodeficiency Virus and Selects for Emergence of Resistant Variants in the New Species|display-authors=etal|first4=LR|last4=Hall|first3=RM|last3=Newman|first2=F|last2=Wu|pmc=2927514}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[인수공통감염병]]

== 각주 ==
<references />

== 외부 링크 ==
* {{웹 인용|url=http://www.maths.nott.ac.uk/personal/tk/files/talks/nott_radiology_01_11.pdf|title=A Gentle Tutorial in Bayesian Statistics|author=Theo Kypraios|type=PDF|accessdate=2013-11-03}}{{깨진 링크|date=August 2017|bot=InternetArchiveBot|fix-attempted=yes}}
* [http://bayesmodels.com/ Bayesian modeling book] and examples available for downloading.
* [[wikiversity:Bayesian statistics|Bayesian statistics]] at Wikiversity

{{감염병 및 미생물학}}

[[분류:베이즈 통계학]]
[[분류:역학 (의학)]]
[[분류:바이러스]]
[[분류:인수공통감염병]]