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| 최진희 교수 |
서울시립대학교(총장 원용걸) 환경공학부 최진희 교수 연구팀(제1저자 김동현 박사과정생)이 인공지능(AI)과 새로운 독성평가 접근법(NAMs)을 활용해 더 안전한 프탈레이트 대체를 지원하는 차세대위해성평가(NGRA)의 기반을 제시했다. 기존 독성자료와 AI 예측, 세포시험 및 노출 관련 정보를 독성기전 중심으로 통합한 이번 연구는 국제 학술지 'Environment International'에 게재됐다.
프탈레이트는 플라스틱을 유연하게 만드는 가소제다. 일부 물질의 발생·생식독성 우려로 대체물질 사용이 확대되고 있다. 그러나 대체물질은 기존 물질에 비해 독성과 노출에 관한 자료가 부족한 경우가 많다. 충분한 과학적 근거 없이 물질을 바꿀 경우 기존의 문제가 다른 유해성으로 옮겨지는 ‘후회스러운 대체(regrettable substitution)’가 발생할 수 있다.
이에 연구팀은 관련 문헌 1만여 편을 검토하고, 이 가운데 NAMs 관련 연구 380편을 선별·분석했다. 아울러 기존 프탈레이트 4종과 대체 가소제 4종 등 총 8종을 대상으로 발생·생식독성에 맞춰 비교 평가했다.
이번 연구의 핵심은 연구팀이 자체 개발한 AI 독성예측 플랫폼 ‘ToxBAI’를 활용해 자료가 부족한 영역의 독성을 예측·보완하고, 이를 기존 실험 근거와 함께 독성발현경로(AOP)에 연결한 것이다. AOP는 분자·세포 수준의 변화가 유해한 결과로 이어지는 생물학적 과정을 체계적으로 정리한 틀이다. 연구팀은 세포시험과 컴퓨터 예측 등을 활용하는 NAMs 자료를 AOP에 배치해 개별 결과를 나열하는 데 그치지 않고 독성기전과 근거의 일관성을 함께 해석했다. 또한 AI 예측을 실험 결과의 대체나 안전성 확정 수단이 아닌, 자료 공백을 보완하고 후속 평가를 안내하는 근거로 활용했다.
연구팀은 독성 신호가 적게 관찰됐다는 사실만으로 더 안전한 대체물질이라고 판단할 수는 없다는 점을 강조했다. 아울러 이번 유해성 중심의 통합평가에 향후 실제 사용 조건별 정량적 노출정보와 정교한 독성 동태 분석을 연결해 노출을 고려한 차세대 위해성 평가로 발전시킬 수 있는 방향을 제안했다. 이번 연구 성과는 유해 물질을 단순히 교체하는 수준을 넘어 과학적 근거를 바탕으로 더 안전한 화학물질을 개발·선택하는 그린케미스트리를 지원한다는 점에서 의미가 있다.
최진희 교수는 “더 안전한 대체물질을 선택하려면 독성이 보고됐는지뿐 아니라, 무엇이 충분히 확인됐고 어떤 정보가 부족한지를 함께 살펴야 한다”며 “ToxBAI의 AI 예측과 NAMs, 독성기전 및 노출 관련 근거를 연결해 그린케미스트리와 차세대위해성 평가를 뒷받침할 기반을 제시했다”고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 식품의약품안전처 및 식품의약품안전평가원의 용역 사업과 기후에너지환경부 및 한국환경산업기술원의 생활화학제품 안전관리 기술개발사업(R&D)의 지원으로 수행됐다.
