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  • MoA특성 기반 제품 복합혼합물 대상 인체 독성영향평가 기술 개발

    (1485018891)

    2022

    생활화학제품안전관리기술개발사업

    박은정

    경희대학교 산학협력단

    환경부

    480000000 (500670000)

    「연구개발성과」 : 연구시설장비(2)

    단일 및 복합 혼합물의 특성과 이들 혼합물이 다매체 다경로 (호흡기 및 피부)를 통해 노출되었을 때, 인체에 미치는 건강영향을 세포와 동물 수준에서 평가할 수 있는 신규 대체 및 예측 독성시험법과 화학물질 독성 예측 프로그램을 개발 함으로써 화학물질 안전관리 분야의 세계적 흐름을 선도하고 국내 화학산업의 글로벌 경쟁력을 강화하고자 함. - 생활화학제품 함유 단순 및 복합 혼합물의 물성 및 MoA 특성에 기반한 혼합물 독성 평가 및 예측 기술 분석- 단순 및 복합 혼합물의 독성영향 스크리닝 기술에 대한 국내외 사례 조사 및 국내 적용성 검토- 생활화학제품 함유 단순 및 복합 혼합물의 상가독성 예측을 통한 우선순위 평가 대상 복합혼합물 선정 및 MoA 특성에 따른 혼합물질 독성 데이터 생산- 화학물질의 물리, 화학적 특성, MoA 특성 기반 단순 및 복합 혼합물의 독성 예측 기술 개발

    - 연간 15종 단일 및 복합 혼합물의 독성 데이터 생산 (호흡기 및 피부노출 중심/살생물질 중심)- 연간 15종의 혼합물에 함유된 활성성분의 독성 기전을 동정 (NGS 분석 및 대사체 분석 포함)하고, 이를 통해 각 화합물의 가능한 MoA 제시 - AOP 등 분자생물학적 접근을 고려한 독성 예측 기술 분석- 양자역학 계산 기반 다킹 방법을 이용한 수용체 기반 독성 예측 기술 개발 - 머신러닝을 이용한 화학물질 물성에 따른 독성 예측 프로그램 개발- 화학물질 독성 데이터를 인공지능에게 학습시킴으로써 단일물질 독성 예측 모델 확립- 분자동역학 시뮬레이션을 이용한 혼합물 상호작용 규명 및 혼합물 독성예측 기술 개발- in silico 데이터 생성과 이를 학습시킨 딥러닝 모델의 고도화- Adaptive scoring과 in silico 모델링 방법을 결합한 혼합물 독성 평가 tool 개발- 개발된 독성예측 기술과 도출된 독성 데이터와의 상관분석을 통해 예측 프로그램의 신뢰성 검증- 단일성분 호흡기 노출에 따른 독성 데이터 (LD0, 전체 생존 농도)와의 비교 · 분석- 복합혼합물의 독성 평가를 위한 우선 순위 선정 방법 제시- 사업화를 위한 전략 제안

    (1) 과학·기술적 측면- 각 분야 전문가간와 협업을 통해 화학물질과 생체와의 결합 후 생체 내에서 유도된 down-stream signal (대사, 면역, 유전적 변화)을 반영한 독성 예측 모델을 개발함으로써 세계적인 흐름을 선도하는 화학물질의 독성 예측 기술을 개발할 수 있을 것으로 판단됨. - 단일 및 복합 혼합물의 건강영향을 전반적으로 이해하기 위한 전문 지식 및 기술을 함양함으로써 과학 기술의 발전을 통해 급증하는 화학물질의 다양성에 대응할 수 있는 인체 유해성평가 전문 인력을 양성할 수 있을 것으로 판단됨. (2) 경제·사회적 측면- 생활화학제품 생산 업체가 기존의 물질안전정보자료에서 누락된 독성 정보를 쉽게 활용할 수 있는 시스템을 구축함으로써 생활화학제품 생산 업체의 개발비 감소에 기여함. - 지속적으로 개발되는 새로운 화학물질의 독성을 예측할 수 있는 시스템을 구축함으로써 개발된 신규 화학물질의 대량 생산 및 산업화 전략에 필요한 시간적, 경제적 비용 절감에 기여함. (3) 사회적·환경적 측면ㅇ 생활화학제품 속 화학물질에 대한 노출에 따른 건강 영향을 최소화함으로써 건강수명을 연장하고, 이를 통해 건강한 노후생활을 즐기고, 고령사회에서 증대되는 보건의료비 부담을 감소시킬 수 있을 것으로 판단됨. ㅇ 생활화학제품 속 화학물질의 독성평가 우선순위 설정을 위한 프로그램 개발과정에서 소비자의 건강을 손상시키는 유해인자를 동정하고, 이와 관련된 질병의 독성기전을 규명함으로써 생활화학제품의 사용으로 인한 질병 발생 가능성 및 그 패턴을 미리 예측하고 이를 예방할 수 있는 국민건강 가이드라인을 작성할 수 있을 것으로 사료됨. ㅇ 질병발생 과정에 관여하는 다양한 생체 반응상의 상호작용과정을 동정함으로써 조기진단을 위한 바이오마커를 개발하고, 체내항상성 유지를 위한 방안을 제시함으로써 환경성 질환의 치료제 개발을 위한 단초를 제공할 수 있을 것으로 판단됨. ㅇ 생활화학제품 사용으로 인해 발생된 소비자 건강문제에 대한 분쟁 해소에 기여

  • MoA특성 기반 제품 복합혼합물 대상 인체 독성영향평가 기술 개발

    (1485019241)

    2023

    생활화학제품안전관리기술개발사업(예타)

    박은정

    경희대학교 산학협력단

    환경부

    460000000 (478670000)

    「연구개발성과」 : 논문(3)

    단일 및 복합 혼합물의 특성과 이들 혼합물이 다매체 다경로 (호흡기 및 피부)를 통해 노출되었을 때, 인체에 미치는 건강영향을 세포와 동물 수준에서 평가할 수 있는 신규 대체 및 예측 독성시험법과 화학물질 독성 예측 프로그램을 개발 함으로써 화학물질 안전관리 분야의 세계적 흐름을 선도하고 국내 화학산업의 글로벌 경쟁력을 강화하고자 함. - 생활화학제품 함유 단순 및 복합 혼합물의 물성 및 MoA 특성에 기반한 혼합물 독성 평가 및 예측 기술 분석- 단순 및 복합 혼합물의 독성영향 스크리닝 기술에 대한 국내외 사례 조사 및 국내 적용성 검토- 생활화학제품 함유 단순 및 복합 혼합물의 상가독성 예측을 통한 우선순위 평가 대상 복합혼합물 선정 및 MoA 특성에 따른 혼합물질 독성 데이터 생산- 화학물질의 물리, 화학적 특성, MoA 특성 기반 단순 및 복합 혼합물의 독성 예측 기술 개발

    - 연간 15종 단일 및 복합 혼합물의 독성 데이터 생산 (호흡기 및 피부노출 중심/살생물질 중심)- 연간 15종의 혼합물에 함유된 활성성분의 독성 기전을 동정 (NGS 분석 및 대사체 분석 포함)하고, 이를 통해 각 화합물의 가능한 MoA 제시 - AOP 등 분자생물학적 접근을 고려한 독성 예측 기술 분석- 양자역학 계산 기반 다킹 방법을 이용한 수용체 기반 독성 예측 기술 개발 - 머신러닝을 이용한 화학물질 물성에 따른 독성 예측 프로그램 개발- 화학물질 독성 데이터를 인공지능에게 학습시킴으로써 단일물질 독성 예측 모델 확립- 분자동역학 시뮬레이션을 이용한 혼합물 상호작용 규명 및 혼합물 독성예측 기술 개발- in silico 데이터 생성과 이를 학습시킨 딥러닝 모델의 고도화- Adaptive scoring과 in silico 모델링 방법을 결합한 혼합물 독성 평가 tool 개발- 개발된 독성예측 기술과 도출된 독성 데이터와의 상관분석을 통해 예측 프로그램의 신뢰성 검증- 단일성분 호흡기 노출에 따른 독성 데이터 (LD0, 전체 생존 농도)와의 비교 · 분석- 복합혼합물의 독성 평가를 위한 우선 순위 선정 방법 제시- 사업화를 위한 전략 제안

    (1) 과학·기술적 측면- 각 분야 전문가간와 협업을 통해 화학물질과 생체와의 결합 후 생체 내에서 유도된 down-stream signal (대사, 면역, 유전적 변화)을 반영한 독성 예측 모델을 개발함으로써 세계적인 흐름을 선도하는 화학물질의 독성 예측 기술을 개발할 수 있을 것으로 판단됨. - 단일 및 복합 혼합물의 건강영향을 전반적으로 이해하기 위한 전문 지식 및 기술을 함양함으로써 과학 기술의 발전을 통해 급증하는 화학물질의 다양성에 대응할 수 있는 인체 유해성평가 전문 인력을 양성할 수 있을 것으로 판단됨. (2) 경제·사회적 측면- 생활화학제품 생산 업체가 기존의 물질안전정보자료에서 누락된 독성 정보를 쉽게 활용할 수 있는 시스템을 구축함으로써 생활화학제품 생산 업체의 개발비 감소에 기여함. - 지속적으로 개발되는 새로운 화학물질의 독성을 예측할 수 있는 시스템을 구축함으로써 개발된 신규 화학물질의 대량 생산 및 산업화 전략에 필요한 시간적, 경제적 비용 절감에 기여함. (3) 사회적·환경적 측면ㅇ 생활화학제품 속 화학물질에 대한 노출에 따른 건강 영향을 최소화함으로써 건강수명을 연장하고, 이를 통해 건강한 노후생활을 즐기고, 고령사회에서 증대되는 보건의료비 부담을 감소시킬 수 있을 것으로 판단됨. ㅇ 생활화학제품 속 화학물질의 독성평가 우선순위 설정을 위한 프로그램 개발과정에서 소비자의 건강을 손상시키는 유해인자를 동정하고, 이와 관련된 질병의 독성기전을 규명함으로써 생활화학제품의 사용으로 인한 질병 발생 가능성 및 그 패턴을 미리 예측하고 이를 예방할 수 있는 국민건강 가이드라인을 작성할 수 있을 것으로 사료됨. ㅇ 질병발생 과정에 관여하는 다양한 생체 반응상의 상호작용과정을 동정함으로써 조기진단을 위한 바이오마커를 개발하고, 체내항상성 유지를 위한 방안을 제시함으로써 환경성 질환의 치료제 개발을 위한 단초를 제공할 수 있을 것으로 판단됨. ㅇ 생활화학제품 사용으로 인해 발생된 소비자 건강문제에 대한 분쟁 해소에 기여

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