서울시립대, 생활화학제품 흡입독성 예측 AI 모델 개발

서울시립대학교는 환경공학부 최진희 교수 연구팀이 통계학과 전종준 교수 연구팀과 협력해 인공지능(AI) 기반의 흡입독성 예측 모델을 개발했다고 21일 밝혔다. 이번 연구 결과는 생활화학제품 내 물질의 위해성 관리에 활용할 수 있는 가능성을 제시했다.

인체는 일상생활에서 다양한 경로로 생활화학제품에 노출된다. 흡입을 통한 노출이 가장 큰 비중을 차지한다. 현재 경제협력개발기구(OECD)에서 제정한 흡입독성시험 가이드라인은 동물실험에 크게 의존한다. 그러나 시험이 노동집약적이고 숙련된 기술이 있어야 하는 데다 이를 수행할 수 있는 화학물질은 매우 제한적이다. 이에 빠르고 효율적으로 흡입독성을 평가할 새로운 방법의 필요성이 대두된다.

연구팀은 분자지문과 분자구조를 학습하는 머신러닝 기반의 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이 모델을 통해 생활화학제품 내 물질의 흡입독성을 예측할 수 있다. 최근 강화되는 화학물질 안전관리에 기여하고, 동물실험을 최소화하는 대체시험법으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

최 교수는 "생활화학제품의 안전성에 대한 국민적 우려가 커지는 가운데 위해성 평가가 충분히 이뤄지지 않고 있다"며 "이를 해결하기 위해선 첨단 데이터과학 기술을 적용해 생활화학제품의 독성을 예측하는 기술 개발이 필요하다. 이번 연구는 초기 단계지만, 시민 안전을 위한 중요한 기술로 활용 가능성이 크다"고 말했다.

이번 논문(Inhalation Toxicity Screening of Consumer Products Chemicals using OECD Test Guideline Data-based Models)은 환경과학 분야 국제 저명 학술지인 'Journal of Hazardous Materials(JHM)'에 지난 18일 온라인 게재됐다. 환경공학과 김동현 박사과정생과 통계학과 조소영 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여했다.

이번 연구는 환경부의 환경성질환 예방관리 핵심기술 개발 사업과 생활화학제품 안전관리 기술 개발 사업의 지원을 받았다.