화학뉴스

인공지능(AI)을 활용해 화학물질의 안전성을 예측할 수 있는 방법이 개발될 것으로 예상된다.
일본 경제산업성이 AI를 활용한 화학물질의 안전성 예측 방법을 개발한다.
스크리닝 평가에 활용하는 동물실험을 생략함으로써 안전성 평가 비용을 대폭 절감하고 독성시험 기간의 실질 제로화를 통한 신규 기능성 화학물질의 개발기간을 대폭 단축하는 것이 목적이다.
2017년 4월부터 5년간 동안 위탁사업을 실시하고 중장기적으로는 독성시험 데이터 및 독성학 지식을 지닌 연구기관, 대학, 관련기업 등을 결집해 산업 공통기반으로써 운용 가능한 체제의 구축을 목표로 한다.
화학물질의 독성평가는 그동안 반복투여 시험 등 동물시험을 통해 이루어져 왔다.
그러나 세계적으로 동물실험 규제가 강해짐에 따라 유럽‧미국을 중심으로 인비트로 시험 및 정량적 구조 활성상관(QSAR)의 활용 등 대체기술이 개발되고 있다.
차세대 안전성 예측 방법의 개발은 최신의 독성학 성과와 화학물질 심사 규제법을 통해 축적된 독성 데이터, 심층학습 등 최첨단 AI 기술을 활용하며, 각국이 추진하는 동물실험 대체 시험을 앞서나가는 것으로 평가되고 있다.
독성 발현 메커니즘의 해명과 고정밀 독성 예측 모델의 확립이 연구목표이다.
화심법 시행 후 40년 동안 축적돼 온 동물실험 데이터는 다른 국가에서는 전례가 없는 높은 레벨로 균질한 것으로 파악되고 있다.
경제산업성은 빅데이터를 활용해 흡수, 대사, 배설, 분포와 같은 생리학적 약물 동태 모델, 유전자 발현 및 단백질에 대한 영향, 세포 내 시그널 전달 네트워크 등의 동적 변화의 변동 등 세포 레벨의 변화 등을 해석하고 AI를 활용한 고정밀 예측 방법을 개발한다는 방침이다. (L)