본 논문에서는 GIS를 이용하여 국내 고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 발생 농가를 대상으로 HPAI 감염 및 확산에 영향을 미치는 여러 인자와의 연관성을 분석한다. 인자는 크게 철새에 기인한 1차 감염과 사람에 기인한 2차 감염으로 나눈다. 전자는 철새 이동경로, 철새 도래지, 후자는 고속도로, HPAI 발생 농가 간 거리를 분석한다. 분석 시 거리는 500m(관리지역), 3km(보호지역), 10km(예찰지역)으로 설정하고, ArcGIS 프로그램을 사용하였다.
이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.
일반적으로 고병원성 조류인플루엔자(HPAI; highly pathogenic avian influenza)가 발생을 하면 일정한 방역지역을 선정하여 그 범위 내의 농장에 대해서는 일괄적 살처분을 진행한다. 그러나 이러한 살처분은 산업에 막대한 경제적 손실을 줄 수 있지만, 방역 범위를 줄이게 되면 수평전파의 위험성이 커지게 된다. 따라서 본 연구에서는 국내 가금농장의 차단 방역 수준과 HPAI 발생 위험도를 측정할 수 있는 방법을 마련하고, HPAI가 발생 시 방역지역에 포함된 농장들을 선별적으로 살처분을 할 수 있는 방안을 마련하고자 수행하였다. 국내 가금농장의 계종, 규모, 지역에 따라 전국적으로 8개의 농장을 선정하였으며, 일반관리 51항목, 방역관리 106항목, 위생관리 26항목으로 총 183 항목으로 나누어 차단 방역 수준을 평가하였다. 전반적으로 산란계 농장인 5개 농장(JS, GE, CS, HS, OE)이 복지농장 (CH), 육계농장(JG, LB)보다 종합적으로 높은 수준의 점수를 획득하였다. 산란계 농장은 대부분 130점에서 157점 사이에 있는 반면, 육계농장은 45점과 75점이었으며, 복지농장은 70점 수준으로 농장간 차단 방역 수준 편차가 심하였다. 평상시 가금농장의 HPAI 발생의 위험도도 일반관리, 방역 관리, 위생관리로 나누어 평가한 후 기존의 각 농장별 현재의 차단 방역수준과 서로 비교하였다. 현재의 차단 방역 수준이 HPAI 발생 위험도보다 높은 수준의 농장의 경우 대부분이 3개 관리 분야 중 방역 관리가 뛰어나다는 공통점이 있었으며, HPAI 발생 위험도가 현재의 차단 방역 수준을 능가하는 경우에는 대부분 3개 분야의 관리가 전반적으로 취약하였지만, 특히 방역 관리수준이 매우 낮은 점수를 취득하였다. 이와 같이 본 연구에서 제시한 가금농장의 차단 방역 수준 평가를 위한 항목들을 활용을 하면 현재 가금농장의 차단 방역 수준을 평가할 수 있을 뿐 아니라, HPAI 발생에 대한 위험도를 추정할 수 있다. 따라서, 이러한 위험도 평가를 HPAI 발생시 방역 지역 내 농장에 다른 요소들과 함께 적용을 한다면 선택적 살처분의 가능성도 높아질 것으로 판단된다.
In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.
조류인플루엔자 바이러스 H7 subtype에 속하는 바이러스 중 일부는 가금류에 감염할 경우 고병원성이 발휘된다. 또 H7 아형 AIV중 일부는 사람에 감염하여 사망 등을 유발할 수도 있다. 본 연구는 야생조류로부터 분리된 H7 아형 조류인플루엔자 바이러스 6주(H7N7 아형 4주, H7N1 아형 2주)를 대상으로 8개 유전자 분절 전체의 염기서열을 분석하여 병원성, 사람 감염 가능성 등 그 특성을 조사하였다. 계통유전학적 분석결과, 국내에서 분리된 H7 아형 분리주들은 8개 유전자(HA, NA, PB2, PB1, PA, NP, M, NS) 모두 Eurasian lineage로 분류되었으나, Eurasian lineage 내에서도 각기 다른 sublineage로 분류되어 유전적 다양성이 있는 것으로 분석되었다. 한국 분리주 6주는 HA 단백질 분절부위 아미노산은 두 종류(PEIPKGR 및 PELPKGR)의 motif를 가지고 있었으나, 모두 저병원성 바이러스 특성을 가지고 있었다. 숙주세포 결합 특이성과 관련 있는 HA 단백질 receptor-binding site를 분석한 결과, 한국 분리주 모두는 사람 세포 수용체 결합특이성보다는 조류 세포 수용체 결합 특이성을 가지는 것으로 나타났다. 사람 감염 가능성을 높게 하는 부위에서의 아미노산 치환(PB2 단백질의 E627K 및 PB1단백질의 I368V)도 나타나지 않았고, 또한 NA stalk region에서의 결손도 관찰되지 않았다. 이상의 결과를 미루어 볼 때 한국 야생조류에서 분리된 H7 아형 6주 모두는 저병원성 바이러스로 최근 중국에서 사람 감염이 나타나고 있는 H7N9 바이러스와는 유전적으로 다른 계열의 바이러스인 것으로 판단된다.
본 연구는 질병역학의 관점에서 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 시간적 분포와 공간적 분포 그리고 시 공간을 동시에 고려한 분포를 지리정보시스템과 연계하여 분석함으로써 2014년 발생한 HPAI의 전파 및 확산 특징을 알아보고자 한다. 분석 결과 2014년 HPAI는 시간적으로는 모두 3 번의 파동을 형성하였으며, 공간적으로는 경기도 충청북도 충청남도가 인접하는 지역, 전라북도의 곰소만 일대, 전라남도의 영암과 나주 등 영산강과 인접한 지역에서 높은 밀도를 보였다. 시 공간적으로도 공간 밀도가 높은 충청북도 음성지역, 전라북도 부안 고창지역, 나주지역에서 군집이 형성되었다. 다만, 충청북도 음성 진천, 충청남도 천안, 경기도 안성 이천 지역과 전라남도 영암 지역에서는 공간적인 밀도는 높음에도 불구하고 시간적인 범위가 넓음으로써 시 공간 군집이 형성되지 못하였다. 이는 이들 지역의 방역에 문제가 있음을 의미한다. 반면에 곰소만과 인접하고 있는 전라북도 부안 고창 장수 지역은 시 공간 군집이 형성됨으로써, 상대적으로 효과적인 방역이 수행되었다고 볼 수 있다.
고병원성 조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: HPAI)는 전염력이 매우 높아 발병 시 전국적으로 확산되어 막대한 사회경제적 피해를 유발하는 제1종 법정가축전염병이다. 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: KAHIS)은 축산차량등록제를 통하여 축산관련차량의 축산관련시설 출입정보를 실시간으로 기록함으로써 가축질병 발생 시 신속한 방역업무를 지원하기 위하여 구축한 통합시스템이다. KAHIS는 가축질병 발생 시 차량이동에 의한 확산경로를 효과적으로 추적하기 위한 시공간 정보를 포함한다. 이러한 시공간 정보를 바탕으로 시설들 간 연결 관계를 나타내는 접촉 네트워크를 구축할 경우 가축질병의 시공간 확산과정 추론에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구의 목적은 가축질병 방역활동 지원을 위하여 KAHIS에 내재된 시공간 정보를 접촉 네트워크로 구축하여 일차적 활용방안을 실증적으로 제시하는 것이다. 구축한 접촉 네트워크를 토대로 가축질병의 확산이 이루어지는 잠재적 시공간적 권역을 추정함으 로써 차단 방역 관련 의사결정을 돕기 위한 분석정보를 도출하고 해석을 통하여 정책적 함의를 제시하였다. 아울러 좀 더 고도화된 의사결정 지원정보 도출을 위한 접촉 네트워크의 심층적 활용 방안을 제시하였다.
본 연구는 가축질병이 밀집되어 발생했던 지역인 경기도 남부-충청도의 감염농가 입지 특성을 파악하여 가금농가의 질병 발생 확률을 분석하고 조건에 해당하는 지역을 도출하여 가축질병 발생예방과 차별적인 방역지역 선정 및 방역전략 설정의 근거와 보완대책의 기초자료로 사용하기 위해 수행되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 반경 3km내 가금농가 1개가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 10.9% 증가한다. 2차선 이상 주요 도로와의 거리 1m가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 0.001% 감소한다. 주요 철새도래지와의 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 15~30km로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 46.0% 감소한다. 주요 철새도래지와의 거리가 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 30km 이상으로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 88.5% 감소한다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 예측확률을 생성하고 도출된 입지요인인' 반경 3km내 가금농가 15개 초과, 주요 도로와의 거리 1km이내, 주요 철새도래지와의 거리 30 km이내'의 실제 지역을 도출하고 감염 비율을 측정하였다. 본 연구의 결과가 지역 내에서 가축질병이 발생할 확률이 높은 지역을 판별하여, 방역 주체가 대상 지역과 농가에 대해 선제적 방역을 실시하거나 차량을 통제하는 등의 차별적인 방역지역과 방역전략을 설정할 때, 그 근거와 보완대책 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
The highly pathogenic avian influenza A (HPAI) viruses of the H5N1 subtype infect poultry and have also been spreading to humans. Although new antiviral drugs and vaccinations can be effective, rapid detection would be more efficient to control the outbreak of infections. In this study, a phage-display library was applied to select antibody fragments for HPAI strain A/Hubei/1/2010. As a result, three clones were selected and sequenced. A hemagglutinin inhibition assay of the three scFvs revealed that none exhibited hemagglutination inhibition activity towards the H5N1 virus, yet they showed a higher binding affinity for several HPAI H5N1 strains compared with other influenza viruses. An ELISA confirmed that the HA protein was the target of the scFvs, and the results of a protein structure simulation showed that all the selected scFvs bound to the HA2 subunit of the HA protein. In conclusion, the three selected scFVs could be useful for developing a specific detection tool for the surveillance of HPAI epidemic strains.
Trong Duc Tran;Suwicha Kasemsuwan;Manakorn Sukmak;Waraphon Phimpraphai;Tippawon Prarakamawongsa;Long Thanh Pham;Tuyet Bach Hoang;Phuong Thi Nguyen;Thang Minh Nguyen;Minh Van Truong;Tuan Pham Dao;Pawin Padungtod
Journal of Veterinary Science
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제25권2호
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pp.20.1-20.15
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2024
Background: Avian influenza (AI) is a contagious disease that causes illness and death in poultry and humans. High pathogenicity AI (HPAI) H5N6 outbreaks commonly occur in Quang Ninh province bordering China. In June 2021, the first HPAI H5N8 outbreak occurred at a Quang Ninh chicken farm. Objectives: This study examined the risk factors associated with HPAI H5N6 and H5N8 outbreaks in Quang Ninh. Methods: A retrospective case-control study was conducted in Quang Ninh from Nov 2021 to Jan 2022. The cases were households with susceptible poultry with two or more clinical signs and tested positive by real-time reverse transcription polymerase chain reaction. The controls were households in the same village as the cases but did not show clinical symptoms of the disease. Logistic regression models were constructed to assess the risk factors associated with HPAI outbreaks at the household level. Results: There were 38 cases with H5N6 clade 2.3.4.4h viruses (n = 35) and H5N8 clade 2.3.4.4b viruses (n = 3). Compared to the 112 controls, raising poultry in uncovered or partially covered ponds (odds ratio [OR], 7.52; 95% confidence interval [CI], 1.44-39.27), poultry traders visiting the farm (OR, 8.66; 95% CI, 2.7-27.69), farms with 50-2,000 birds (OR, 3.00; 95% CI, 1.06-8-51), and farms with ≥ 2,000 birds (OR, 11.35; 95% CI, 3.07-41.94) were significantly associated with HPAI outbreaks. Conclusions: Combining biosecurity measures, such as restricting visitor entry and vaccination in farms with more than 50 birds, can enhance the control and prevention of HPAI in Quang Ninh and its spread across borders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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