서울시립대 환경공학부 최진희 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반 독성 예측 모델을 개발하고, 이를 바탕으로 설명가능한 AI 기반 독성예측 모델 개발의 기반을 마련했다고 26일 밝혔다.
뉴시스 보도에 따르면, 이번 연구 성과를 담은 논문 2편은 지난달 17일과 25일 국제 저명 학술지인 '계산 독성학(Computational Toxicology)'에 온라인 게재됐다.
전 세계적으로 바이오 분야 동물실험에 대한 3R 원칙 '대체(Replacement)·감소(Reduction)·개선(Refinement)'이 강화되며, AI 기반 독성예측 모델은 핵심적인 동물 대체시험법으로 자리 잡고 있다.
최 교수 연구팀이 개발 중인 설명가능한 AI 기반 독성예측 모델은 규제 의사결정에 활용될 수 있도록 설계됐으며 향후 화학물질 독성 평가의 패러다임을 전환할 핵심 기술이다.
연구팀은 미국 환경보호청(U.S. EPA)이 운영하는 독성 예측 시스템(ToxCast) 데이터베이스의 세포·분자 수준 실험관 내(in vitro) 데이터와 경제협력개발기구(OECD)가 제공하는 글로벌 화학물질 정보 검색 플랫폼(eChemPortal) 데이터베이스의 개체 수준(in vivo) 독성 자료를 기반으로 AI 모델을 구축했다.
이어 독성발현경로(Adverse Outcome Pathway, AOP) 프레임워크를 적용해 모델들을 통합함으로써, 설명가능한 독성예측 모델을 완성해 가고 있다.
최 교수는 "첨단 데이터과학 기술의 발전과 함께 독성학 분야의 패러다임이 전환되고 있으며, 설명가능한 AI 기반 독성예측 모델은 시민 안전을 위한 중요한 기술로 앞으로 다양한 분야에 활용될 수 있을 것"이라고 강조했다.
한편 이번 연구는 환경부 '환경성 질환 예방관리 핵심기술 개발 사업'과 '화학물질 안전관리 특성화대학원'의 지원으로 수행됐다.
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