PHWR 질병관리청 공식학술지
주간 건강과 질병(Public Health Weekly Report)

매개체 전파 감염병이란 감염병 병원체를 지니고 있는 생물에 의해 다른 생물로 전파되는 감염병을 말하며 전 세계 인구의 80% 이상이 매개체 전파 질병의 위험이 있는 지역에 살고 있으며, 매년 70만 명 이상의 사람들이 사망에 이르게 된다[1]. 그 중 쯔쯔가무시증은 동물원성 감염증으로 쯔쯔가무시균(Orientia tsutsugamushi)에 감염된 털진드기 유충이 사람의 체액을 섭취하는 과정에서 균이 침투하면서 발생한다[2]. 쯔쯔가무시증은 북서쪽으로는 파키스탄, 북동쪽으로는 일본, 남쪽으로는 북부 호주를 잇는 삼각형 지역(Tsutsugamushi Triangle) 내에 주로 광범위하게 존재하였으나, 최근에는 러시아, 프랑스, 페루, 칠레 등에서도 발생이 보고되고 있다[3]. 주요 증상으로는 두통, 발진, 발열, 가피 등 다양한 증상을 일으키며 여러 합병증으로 심하면 사망에까지 이른다[4]. 국내에는 14속 60종의 털진드기가 서식하고 있다고 기록되었으며 이 중 대잎털진드기(Leptotrombidium pallidum), 활순털진드기(L. scutellare), 수염털진드기(L. palpale) 등을 포함한 8종의 털진드기가 쯔쯔가무시증을 매개하는 것으로 확인되었다[5]. 국내에서 쯔쯔가무시증은 1951년 한국전쟁 당시 참전한 UN군에 의해 처음으로 보고되었으며, 1994년부터 제3급 법정감염병으로 지정하여 관리하고 있다[6]. 질병관리청 매개체분석과에서는 매년 털진드기 발생 시기 및 추세 정보를 제공하고 있다. 본 보고서에서는 2023년 전국 18개 지역에서 조사한 털진드기 발생밀도 결과를 토대로 쯔쯔가무시증 예방 및 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

본 연구는 질병관리청에서 운영하는 전국 16개 권역별 기후변화 대응 매개체 감시 거점센터와 전라북도 보건환경연구원, 호남권질병대응센터를 통해 수행하였다. 2023년 신규 조사 지역인 전북특별자치도 순창군과 전라남도 해남군 조사는 호남권질병대응센터가 진행하였지만 전년조사와 비교 진행하기 위하여 분석에서는 제외하였다. 조사 기간은 털진드기가 활발히 활동하기 시작하는 2023년 8월 31일부터 2023년 12월 20일까지 총 16주간 매주 수행하였다. 선정 지역은 총 18개 지역이며, 강원특별자치도 2개 지역(강릉시, 철원군), 경기도 3개 지역(여주시, 파주시, 화성시), 충청북도 1개 지역(옥천군), 충청남도 2개 지역(보령시, 예산군), 전북특별자치도 3개 지역(부안군, 정읍시, 진안군), 전라남도 2개 지역(보성군, 순천시), 경상북도 2개 지역(김천시, 영덕군), 경상남도 2개 지역(거제시, 합천군), 제주특별자치도 1개 지역(제주시)이다.

각 지역별 조사 지역에서 사람들이 털진드기와 접촉할 가능성이 높은 네 가지 환경(초지, 수로, 논, 밭)에서 질병관리청에서 개발한 털진드기 채집기(Patent no.10-1555975)를 이용하여 조사를 진행하였다. 털진드기 채집기의 옆면에 끈끈이테이프를 붙이고 채집기 중앙에 털진드기를 유인될 수 있는 유인제를 넣은 다음 사람이 주로 활동하는 바로 옆 평평한 지면에 고정시켰다. 채집기는 각 환경별로 5개씩 총 20개를 설치하였다. 조사 주기는 1주일 간격으로 진행하였으며, 조사 기간 내 매주 수요일에 채집기 옆면에 붙인 테이프를 수거하였다. 테이프는 각 권역별 거점센터에서 해부현미경 아래 털진드기로 추정되는 개체를 슬라이드 표본 제작 후 광학현미경 아래 Ree의 검색표(1990)에 따라 털진드기 종별로 분류·동정하였다. 지수화하였고, 면밀한 비교를 위해 소수점 둘째자리까지 데이터를 제시하였다. 지역별, 주별 감시정보는 전년(2022년)의 감시 결과와 비교 분석하였다. 감시 정보의 주차별 날짜 정보는 다음과 같다(보충 표 1; available online). 조사 기간 동안의 주차별 기후정보는 기상청 기상자료 개방 포털 정보를 이용하여 각 조사 지점에서 가장 가까운 지역의 종관기상관측기의 다중지점통계를 이용하여 정보를 확보하였다[7]. 쯔쯔가무시증 환자 정보는 질병관리청 감염병 포털에서 주별 또는 월별 환자수 정보를 사용하였다[8]. 감염병 포털 주별 기준은 일요일부터 토요일까지 기준이며, 본 연구의 감시 주별 기준은 수요일부터 다음 주 수요일까지 기준이다.

2023년 털진드기 감시 결과, 총 4,863개체의 털진드기가 채집되었다. 털진드기의 발생이 증가하는 시기는 2022년 대비 2주 가량 빨라졌고, 36주차에 첫 출현 이후 39주차부터 완만하게 증가한 뒤 41주차부터 급격하게 증가하여 43주차에 가장 많은 개체수(668개체, 트랩지수 1.86)가 확인되고 한 번의 정점을 보인 2022년과 달리 점차적으로 감소하다가 50주차에 소폭 상승 후 감소하였다. 2023년 털진드기 조사 기간 동안 채집된 털진드기의 누적 트랩지수는 13.52로 2022년 10.58 대비 약 27.8% 증가하였다(그림 1).

Figure 1. 주차별 털진드기 발생과 평균기온과의 관계(2022–2023년)

2023년 총 5속 18종 4,863개체의 털진드기가 채집되었다. 지역별로 비교를 해보면 전라북도 진안에서 936개체(19.2%)로 가장 많이 채집되었고, 다음으로 강원도 철원 932개체(19.2%), 강원도 강릉 405개체(8.3%) 순으로 많이 채집되었다. 털진드기가 처음으로 나타난 지역은 강원도 철원에서 36주에 발견되었고 채집 당시 철원 평균기온이 23.3℃로 전체 지점 평균기온보다 1.4℃ 낮았다. 다음으로 충청북도 옥천 40주, 경상남도(거제, 합천) 42주, 제주도 43주로 위도가 낮아질수록 첫 출현 시기가 늦어지는 경향을 나타냈다(표 1).

표 12023년 털진드기 주간 감시 결과

지역	기간																				합계
	8월		9월					10월					11월						12월
	36주		37주	38주	39주	40주		41주	42주	43주	44주		45주	46주	47주	48주	49주		50주	51주
철원	1		6	1	20	48		91	80	130	110		49	81	112	72	39		92	0	932
강릉	0		0	0	0	0		12	13	25	45		97	78	44	44	27		20	0	405
화성	0		0	0	0	0		8	7	18	21		2	6	11	15	6		0	0	94
파주	0		0	0	0	1		3	2	2	1		1	6	4	11	1		5	0	37
여주	0		0	0	0	0		8	19	26	29		13	32	8	4	0		0	0	139
옥천	0		0	0	0	18		57	62	138	13		17	5	11	11	10		23	5	370
보령	0		0	0	0	0		0	1	1	26		4	12	8	19	3		3	0	77
예산	0		0	0	0	0		14	49	31	14		15	24	19	16	15		6	2	205
부안	0		0	0	0	0		0	0	0	18		0	0	1	0	34		60	0	113
진안	0		0	0	0	6		16	66	120	198		149	150	110	38	45		38	0	936
정읍	0		1	0	0	0		1	16	55	38		32	42	40	61	62		72	4	424
순천	0		0	0	0	0		0	0	0	0		0	8	14	12	2		9	0	45
보성	0		0	0	0	1		4	4	51	37		27	37	32	73	25		73	3	367
김천	0		0	0	0	0		1	2	14	22		13	14	7	18	12		20	6	129
영덕	0		0	0	0	0		4	5	6	4		3	6	6	3	5		7	0	49
거제	0		0	0	0	0		0	1	6	5		8	20	27	26	5		6	0	104
합천	0		0	0	0	0		0	2	4	9		9	53	3	4	2		3	3	92
제주	0		0	0	0	0		0	0	41	70		46	69	44	30	18		18	9	345
합계	1		7	1	20	74		219	329	668	660		485	643	501	457	311		455	32	4,863
트랩지수a)	0.00		0.02	0.00	0.06	0.21		0.61	0.91	1.86	1.83		1.35	1.79	1.39	1.27	0.86		1.26	0.10

^a)트랩지수=개체수/트랩수..

채집된 털진드기 4,863개체 중 형태적 종 동정이 불가한 25개체 제외 4,838개체를 확인한 결과, 주요 매개종인 활순털진드기(L. scutellare)가 1,831개체(37.7%)로 우점종으로 확인되었으며, 다음으로 광릉털진드기(Neotrombicula kwangneungensis) 658개체(13.5%), 둥근혀털진드기(N. tamiyai) 629개체(12.9%), 수염털진드기(L. palpale) 603개체(12.4%), 대잎털진드기(L. pallidum) 560개체(11.5%) 순으로 발생하는 것을 확인하였다(표 2).

표 22023년 털진드기 감시 결과(종 구성 및 개체수)

종	지역																		합계(%)
	철원	강릉	화성	파주	여주	옥천	보령	예산	부안	진안	정읍	순천	보성	김천	영덕	거제	합천	제주
활순털진드기	277	0	54	0	0	223	37	111	90	229	160	0	146	28	0	54	77	345	1,831 (37.7)
광릉털진드기	100	236	0	2	2	0	0	1	0	216	7	0	94	0	0	0	0	0	658 (13.5)
둥근혀털진드기	298	30	0	3	0	9	0	14	0	24	229	0	2	17	2	0	1	0	629 (12.9)
수염털진드기	0	12	0	6	12	46	38	71	14	131	16	45	106	36	15	49	6	0	603 (12.4)
대잎털진드기	99	122	28	4	124	60	2	4	2	64	4	0	18	28	0	1	0	0	560 (11.5)
이팔털진드기	0	0	0	0	0	1	0	0	0	168	0	0	0	0	0	0	0	0	169 (3.5)
귀신털진드기	158	0	0	2	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	161 (3.3)
하니털진드기	0	0	0	1	0	0	0	0	0	88	0	0	0	0	0	0	0	0	89 (1.8)
들꿩털진드기	0	4	0	9	0	11	0	0	0	0	0	0	1	10	9	0	0	0	44 (0.9)
사륙털진드기	0	0	12	0	0	0	0	4	0	0	0	0	0	10	0	0	0	0	26 (0.5)
아랑털진드기	0	0	0	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	20	0	0	0	26 (0.5)
사촌수염털진드기	0	0	0	1	0	9	0	0	0	5	0	0	0	0	0	0	0	0	15 (0.3)
동양털진드기	0	0	0	3	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	6	0	11 (0.2)
작은새방울털진드기	0	0	0	0	0	1	0	0	0	6	0	0	0	0	0	0	0	0	7 (0.1)
반도털진드기	0	1	0	0	1	0	0	0	0	1	1	0	0	0	2	0	0	0	6 (0.1)
조선방망이털진드기	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1 (<0.1)
어리실대잎털진드기	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1 (<0.1)
아기둥근혀털진드기	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1 (<0.1)
동정불가	0	0	0	0	0	7	0	0	6	3	7	0	0	0	0	0	2	0	25 (0.5)
합계(%)	932 (19.2)	405 (8.3)	94 (1.9)	37 (0.8)	139 (2.9)	370 (7.6)	77 (1.6)	205 (4.2)	113 (2.3)	936 (19.2)	424 (8.7)	45 (<1.0)	367 (7.5)	129 (2.7)	49 (1.0)	104 (2.1)	92 (1.9)	345 (7.1)	4,863 (100.0)

2023년 털진드기 발생감시 결과(36–51주차)는 총 4,863개체가 확인되어 2022년 3,807개체에 비해 27.7% (1,056개체) 증가하였는데, 하절기의 평균기온이 2022년 24.1℃에 비해 2023년 24.8℃로 상승하여 털진드기 개체수가 증가한 것으로 추정한다[9]. 2023년 털진드기 유충의 개체수는 다른 연도 결과와 다르게 특히 온도에 상승과 하강에 따라 민감하게 반응하는 경향을 보여주었다. 36주차에서 43주차까지 온도가 약 10–15℃ 정도로 낮아질 때 털진드기 개체수도 이에 따라 증가하였다. 43주차에서 45주차까지 온도가 소폭 상승할 때는 개체수는 감소하는 경향을 보였다가 46주차처럼 온도가 10℃ 미만으로 다시 감소하자 개체수는 처음에는 증가하였으나 이후 주차에는 떨어지는 경향을 보였다. 온도 및 개체수 하강이 계속해서 나타나다가 50주차와 같이 온도가 약 10℃ 가까이 소폭 상승할 때 떨어졌던 개체수도 함께 상승하였다. 이러한 현상은 털진드기가 온도에 밀접한 관련이 있다는 것으로 확인되며, 초가을에 알에서 부화한 털진드기 유충이 약 10–20℃의 온도인 가을철(9–11월)에 활동량이 높다는 연구 결과와도 일치한다[9].

2023년 털진드기 채집 결과 쯔쯔가무시균을 매개하는 것으로 알려진 대잎털진드기(L. pallidum), 활순털진드기(L. scutellare), 수염털진드기(L. palpale), 동양털진드기(L. orientale), 반도털진드기(L. zetum), 사륙털진드기(N. japonica), 조선방망이털진드기(Euschoengastia koreansis), 들꿩털진드기(Helenicula miyagawai) 8종의 털진드기가 모두 확인되었다[5]. 8종의 매개 털진드기 중 개체수가 많았던 상위 3종의 출현은 활순털진드기와 대잎털진드기는 43주차에 가장 많은 개체수(각각 405개체, 107개체), 수염털진드기는 48주차에 가장 많은 개체(121개체) 출현이 확인되었다(그림 2). 계절적으로 3종의 주요 발생 시기는 차이가 있다. 대잎털진드기는 봄과 가을철, 활순털진드기는 가을철, 수염털진드기는 늦가을에 주로 발생하는 경향을 보인다.

Figure 2. 주요 쯔쯔가무시증 매개 털진드기 종의 발생현황(2023년)

2022년과 2023년의 채집기를 이용한 털진드기 감시 결과 및 쯔쯔가무시증 환자 발생 양상을 비교 분석한 결과, 2022년에는 40–42주차에 털진드기 발생량이 증가한 후 43주차부터 환자수가 큰 폭으로 증가하였고, 2023년에는 40–41주차에 털진드기 발생량이 급격히 증가 후 44주 후에 환자수가 큰 폭으로 증가하였다(그림 3). 2023년 털진드기 개체수와 쯔쯔가무시증 환자 증가 시기가 쯔쯔가무시증 잠복기(1–3주) 정도의 간격을 두고 비슷한 양상을 나타내는 것으로 보아 털진드기 발생과 쯔쯔기무시증 환자 발생이 상호 연관성이 있는 것으로 추정되기 때문에 이를 주의보 경보 등에 활용할 필요가 있다. 2023년 신고된 쯔쯔가무시증 환자를 대상으로 추적 역학 조사한 결과 농업종사자가 약 50%를 차지하였으며, 농가인구가 많은 곳에서 환자수 또한 높은 것으로 나타났으며, 환자 발생을 감소하기 위해서는 농업 관련 종사자들에게 털진드기 예방 홍보 강화가 필요할 것으로 보인다[10].

Figure 3. 주차별 털진드기 발생과 쯔쯔가무시증 환자 발생 관계(2022–2023년)

쯔쯔가무시증은 우리나라를 포함한 일본, 중국 등 아시아 지역을 중심으로 주로 발병하는 감염병으로, 우리나라에도 환자 및 사망사례가 계속해서 발생하고 있다. 특히 농촌 지역에서, 연령별로는 50세 이상의 고령자를 대상으로 발생 빈도가 높은 질환이다. 최근 우리나라의 농촌 인구 비율이 65세 이상 고령 인구가 지속적으로 증가하고 있는 추세에 따라 쯔쯔가무시증 감염 예방을 위한 주의가 필요할 것으로 생각되며, 최근에는 등산, 텃밭작업 등 야외 활동의 증가로 도심 인근 지역에서도 환자 발생이 나타나고 있다[10]. 따라서 털진드기 발생 시기, 추세 정보 등과 같은 발생과 관련된 정보를 확인함과 동시에 가을철 털진드기 유충 발생 증가 시기에 예방수칙 준수 및 위험환경 노출 최소화를 통하여 털진드기에 물리지 않도록 주의가 필요하다. 또한 야외 활동 후 감염 증상이 나타나는 경우 즉시 의료기관을 방문하여 신속한 진단과 치료를 받도록 해야 한다.

Ethics Statement: Not applicable.

Funding Source: This study was financially supported by the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA; 6332-304) of the Republic of Korea.

Acknowledgments: We appreciate the 16 Climate Change Vector Surveillance Center for help with chigger mite collection and information production.

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Data curation: HSL. Formal analysis: HSL. Supervision: HSL, BEN, JWJ, HIL. Writing – original draft: HSL, HWK. Writing – review & editing: HSL, BEN, HWK, JWJ, HIL.

Supplementary data are available online.