화제의 연구논문은 지난 2017년 5월 BMC 바이오인포매틱스(BMC Bioinformatics) 18호에 게재된 '복잡계 네트워크를 이용한 감염병 확산예측 모델연구' 주제 논문이다. 이광형 KAIST 바이오및뇌공학과 교수가 교신저자로 참여하고, 당시 이 교수의 지도 학생이었던 김기성 바이오브레인 대표가 제1 저자로 참여했다. 

이광형 교수 연구팀은 2015년 우리나라에 38명의 목숨을 앗아간 메르스(중동호흡기증후군) 사태가 터지고 ▲감염병이 돌기 시작하면 전체로 확산되는지 ▲ 어느 시점에서 그 기세가 꺾일 것인지 ▲새로운 감염병의 출현은 과연 인류사회를 몰락시킬 것인지 ▲창궐하다가 언제 사라질 것인지 등에 대한 궁금증을 밝히기 위해 연구를 시작했다.

이 교수팀은 전염병의 확산은 감염성·지속성(회복성)·사회구조 등 3가지 특성에 의해 결정된다고 보고 컴퓨터 시뮬레이션 방식으로 연구를 진행한 결과, 감염병은 초기에는 감염자 수가 증가하다가 감소하기 시작하는 전환점이 항상 존재한다는 사실을 밝혀냈다. 

연구팀은 이 전환점을 VRTP(Value of Recovered at Turning Point)라 정의하고, 감염병의 기세가 '꺾이는 시점'으로 해석했다. 특정 감염병(감염성·지속성)이 네트워크(사회)에서 발생하더라도 반드시 전환점(꺾이는 점)은 존재한다는 결론을 얻은 것이다. 연구팀은 이러한 분석은 전염병으로부터 회복되거나 사망으로 인해 전염병 확산경로가 차단되기 때문이라고 해석했다.
   
또한 연구팀은 어떠한 감염병도 하루 평균 접촉자 수가 7명 이하이면 안전하다는 사실에 대해서도 주목했다. 감염병의 특성(감염률·지속시간)과 네트워크(사회)구조의 특성에 변화를 주면서 시뮬레이션을 추진한 결과, 연구팀은 어떠한 감염병이라도 접촉자 수를 하루 평균 7명 이하로 줄이면 전체를 감염시킬 수 없다는 사실을 확인했다.

이번 연구에서 연구팀은 감염병이 꺾이는 시점을 예측할 수 있다는 가능성도 발견했다. 주식시장의 선행지수처럼 감염병의 누적 회복자 숫자가 선행지수 역할을 한다는 사실을 알아냈고, 감염병의 특성과 사회구조가 주어질 경우 감염병의 꺾이는 점(VRTP)을 예측할 수 있다는 점을 밝혀냈다. 이에 따른 시뮬레이션 결과 연구팀은 최악의 감염병이라도 회복자 누적 수가 네트워크(사회) 인구의 27%가 되는 시점에서 꺾인다는 점을 알아냈다. 

이광형 교수는 "인간은 예방약을 통해 감염률을 낮출 수 있고, 치료제 개발을 통해 지속기간(회복률)을 개선할 수 있으며 격리조치를 통해 접촉자 수를 낮출 수 있기에 그 어떠한 질병으로부터 생존을 결코 위협받지 않는다"고 강조했다.