서울시립대 최진희 교수팀, 생활화학제품 생식·발달독성 예측하는 AI 모델 개발 … 시민 안전 제고·동물실험 대체 기대

서울시립대학교는 환경공학부 최진희 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반의 생식·발달독성 예측 모델을 개발하고, 이를 생활화학제품 내 물질의 위해성 관리에 활용할 가능성을 제시했다고 30일 밝혔다.

생활화학제품은 일상생활에서 다양한 경로로 인체에 노출돼 여러 환경성 질환을 유발할 수 있다. 그러나 경제협력개발기구(OECD)에서 제정한 생식·발달 독성 시험 가이드라인은 동물실험에 크게 의존하고 있다. 이는 노동집약적이고 고도의 숙련된 기술을 필요로 하면서 시험할 수 있는 화학물질이 매우 제한적이라는 문제가 있다. 따라서 신속하고 효율적으로 생식·발달 독성을 평가할 수 있는 새로운 방법의 필요성이 제기돼 왔다.

연구팀은 미국 환경보호청(U.S. EPA)의 실험실 독성 테스트(ToxCast) 데이터베이스에서 수집된 세포·분자 수준의 시험관 내(In vitro) 데이터를 바탕으로, 분자 특성과 구조 정보를 학습하는 머신러닝 기반 AI 모델을 개발했다. 연구팀은 해당 모델을 통해 생활화학제품 내 물질의 생식·발달 독성을 예측할 수 있었다. 동물실험을 최소화할 수 있는 대체 시험법으로 활용될 것으로 기대된다. 최근 강화되는 화학물질 안전 관리에 이바지할 것으로 기대된다.

최 교수는 "생활화학제품의 안전성에 대한 국민적 우려가 커지는 가운데 위해성 평가가 충분히 이뤄지지 않은 게 문제"라며 "이를 해결하기 위해 첨단 데이터과학 기술을 적용해 생활화학제품의 독성을 예측하는 기술 개발이 필요하다. 이번 연구는 초기 단계지만, 시민 안전을 위한 중요한 기술로 앞으로 다양한 분야에 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 논문은 환경과학 분야 저명한 국제 학술지 '환경 국제(Environment International)'에 지난 18일 온라인 게재됐다. 환경공학과 김동현 박사과정생이 제1저자, 안시열 석사과정생이 제2저자, 최 교수가 교신저자로 각각 참여했다.

이번 연구는 환경부의 환경성 질환 예방관리 핵심기술 개발 사업과 생활화학제품 안전관리 기술 개발 사업의 지원을 받아 이뤄졌다.