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빅데이터로 밝히는 화학물질 독성동물실험을 대체하는 인실리코 독성학 시간.비용 저감을 통한 긍정적 효과 가져
유채림 기자  |  dbejrfla1234@naver.com
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승인 2017.06.27  16:58:16
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동물실험을 대체하는 인실리코 독성학 시간.비용 저감을 통한 긍정적 효과를 가져옴

구글 딥마인드가 개발한 인공지능 알파고와의 바둑대결은 ‘4차 산업혁명’으로 대변되는 새로운 시대의 서막을 알리는 상징적인 사건으로 남았다. 이는 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)에서 처음 언급된 후 정보통신기술(ICT) 기반의 새로운 산업 시대를 대표하는 말로써, 인터넷 기반의 정보화 사회에서 한발 더 나아가 고도화된 컴퓨터 기술과 엄청난 양의 데이터를 기반으로 산업 전반에 걸쳐 지능화된 제품 및 서비스의 창출로 이어질 것이다.

생명공학 분야의 경우 2003년 human genome project로 30억 염기 유전체 맵이 완성된 이후로 유전체 해독 기술이 비약적으로 발전해왔다. 이를 통해 대용량 데이터 기술을 다루는 분석방법들이 개발되면서 생물정보학, 시스템 생물학 및 합성 생물학 같은 인실리코(in silico) 연구 방법들이 급속하게 발달되고 있다. 2000년대 전후로 등장한 이 개념은 시험관(in vitro) 혹은 실제 동물에 하는 실험(in vivo) 없이 컴퓨터로 수행하는 연구를 지칭하는데, 이러한 인실리코 연구 방법은 독성평가에도 활용할 수 있다.

물질의 독성과 관련된 유전자들의 발현 연구, 독성 발현 경로 및 기작 연구, 그리고 독성 관련 유전자들의 네트워크 연구 등을 위해서 컴퓨터 및 관련 데이터베이스를 활용하여 독성을 연구하는 학문을 특별히 인실리코 독성학(in silico toxicology)이라 한다. 인실리코 독성학은 최근에 문제가 되고 있는 동물복지 차원의 3R(replacement, reduction, refinement) 이슈에 대응할 수 있는 대체독성평가법으로 활용이 가능하다.

과거의 인실리코 연구 결과는 많은 경우 직접적인 실험 결과와 비교하여 신뢰가 높지 않았기에 전문가 또는 통계 기반의 ‘QSAR(Qunatitative Structure-Activity Relationship, 구조적 정량 활성 관계)’과 유사 구조의 독성 데이터를 그대로 사용하는 ‘Read-across’ 정도만 국제 규제 기관에서 사용되고 있다. 빅데이터와 딥러닝의 출현은 이러한 인실리코 연구에 새로운 기회를 제공함과 동시에 4차 산업혁명을 주도하는 핵심기술로 제안한다.

이렇듯 세계적인 연구 변화의 흐름에 발맞춰 안전성평가연구소(KIT・소장 정문구) 예측독성연구본부는 차세대 독성예측기술을 개발하기 위한 연구에 집중하고 있다. 이는 첨단 바이오기술(BT) 기반의 분자영상 기술 및 제브라피쉬 형질전환기술과 정보기술(IT) 기반의 생물정보학 및 시스템 독성학의 기술을 접목한 것으로, 세부 요소들의 융합을 통해 사람과 환경에 미치는 화학물질의 독성을 조기에 예측 및 평가하는 통합 독성 예측 시스템을 구축할 계획이다.

현재 인실리코 연구 및 다양한 분자생물학적 연구를 통한 안전성 통합 예측 플랫폼 개발을 목표로, 세포주와 제브라피쉬를 활용한 간독성과 신장독성의 주요 메커니즘 연구, 독성 바이오마커를 활용한 간독성 및 신장독성 AOP 기술 확립, 독성지식 빅데이터를 기반으로 한 독성예측 시스템 구축 등 다방면에서 연구를 수행하고 있다. 향후 이를 통합하여 독성 예측에 필요한 딥러닝 알고리즘 개발, 변화하는 독성평가의 국제적 패러다임에 능동적으로 대처하고자 한다.

한편, KIT는 의약이나 농약, 건강기능식품, 식품 첨가물, 화장품, 화학물질 등의 안전성평가기술을 연구하는 정부출연 연구기관으로, 일반독성시험분야에서 환경독성시험분야에 이르기까지 국내 안전성평가연구의 체계 구축 및 실험동물의 사용을 줄일 수 있는 첨단독성평가기술 분야의 연구역량 향상에 주도적 역할을 담당하고 있다.

 

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