[보안뉴스 박미영 기자] 식품의약품안전처는 신약을 비롯해 새로운 식품원료 등 신규 물질에 대해 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 독성 예측 기술 개발을 본격적으로 추진한다. 이번 연구를 위해 총 75억[첨단 독성 예측 평가기술 개발(45억): 성균관대(김형식 교수팀), 차세대 독성병리 진단 기반 구축(30억): 안전성평가연구소(조재우 연구팀)]의 연구비를 3년간 투자할 예정이다.
주요 내용은 △물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측 △이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구다.
이번 연구는 신약·백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯해 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용될 수 있으며, 실용화될 경우 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3~4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성 예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한돼 있어 이번 연구와 같은 독성 예측 기술은 개발되지 않은 상황이다.
식품의약품안전처는 이번 독성 예측 기술개발 추진으로 포스트-코로나 시대의 ‘3대 신성장 산업’ 중 하나인 바이오헬스 산업이 크게 성장하기 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
주요 내용은 △물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측 △이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구다.
이번 연구는 신약·백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯해 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용될 수 있으며, 실용화될 경우 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3~4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성 예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한돼 있어 이번 연구와 같은 독성 예측 기술은 개발되지 않은 상황이다.
식품의약품안전처는 이번 독성 예측 기술개발 추진으로 포스트-코로나 시대의 ‘3대 신성장 산업’ 중 하나인 바이오헬스 산업이 크게 성장하기 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
박미영기자 기사보기
.jpg)
