• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제24권2호
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• pp.79-93
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• 2009

오염물질에 대한 생태위해성평가(ecological risk assessment)를 위해서는 노출평가(exposure assessment)와 함께 생물영향에 대한 평가(effect assessment)를 수행해야 한다. 노출평가의 경우는 지화학적 과정에 대한 이해를 바탕으로 환경농도를 예측하기 위한 화학평형모델이나 다매체환경거동모델 등 다양한 평가 및 예측모델을 활용해 왔다. 이와 달리 생물영향평가는 실험실 조건에서 제한된 독성자료를 대상으로 외부노출농도에 기반한 농도-반응관계를 통계적 방법을 통해서 추정하는 '경험적 모델(empirical model)'에 주로 의존해 왔다. 최근에 와서 생체 내 잔류량을 기반으로 농도-시간-반응관계를 기술하고 예측하는 독성동태학 및 독성역학 모델(toxicokinetic-toxicodynamic model)과 같은 독성작용에 기반한 모델(processbased model)들이 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델을 소개하고, 이를 통계적 추론에 기반한 전통적인 독성학 모델과 비교하였다. 서로 다른 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델로부터 도출된 노출농도-시간 -반응관계식을 비교하고, 동일 독성기작을 보이는 오염물질 그룹 내에서 미측정 오염물질의 독성을 예측할 수 있게 해주는 구조-활성관계(Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) 모델을 여러 독성동태 및 독성역학모델로부터 유도하였다. 마지막으로 독성동태학 및 독성역학 파라미터를 추정하기 위한 실험계획을 제안하였고, 앞으로 독성동태학 및 독성역학 모델을 생태계 위해성평가에 활용하기 위해서 해결해야 될 연구과제를 검토하였다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.490-497
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• 2023

임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.99-104
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• 2010

화학물질은 생체에 들어오면 여러 가지 독성반응을 나타내는데, 독성반응에 따른 유전자 발현을 분석하기 위해 바이오 칩 등을 이용한 신기술이 확산되면서 바이오 디지털 콘텐츠가 다량으로 생성되고 있다. 이 콘텐츠는 그 자체로는 의미가 적고 컴퓨터를 이용한 분석과 보정과정을 거쳐 생물학적으로 의미 있는 값들을 선별하여야 한다. 이런 콘텐츠에는 유전자들의 발현 양상 측정을 목적으로 하는 유전체학(genomics), 유전자의 발현 양상을 측정하는 전사체학(transcriptomics), 단백질의 발현을 측정하는 단백체학(proteomics), 대사체의 발현을 측정하는 대사체학(metabolomics) 등이 있으며, 이를 통칭하여 오믹스(omics)라고 부른다. 오믹스 기술을 독성을 연구하는 분야에 접목한 것이 독성유전체학(toxicogenomics)이며, 이에 대한 콘텐츠를 분석함으로써 독성을 예측하고 독성기전을 규명할 수 있다. 독성분석에 있어서 초기 단계의 분석은 향후 만성독성의 예측에 있어서 중요한 부분을 차지하고 있다. 바이오 디지털 콘텐츠를 이용하여 독성을 예측함에 있어 기존의 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 많은 정보에 대한 분석기술의 진보가 필요하다. 또, 바이오 디지털 콘텐츠를 이용한 독성예측에 있어서 전체세포보다는 생물학적 현상을 일으키는 특이세포에서 이런 정보를 얻는 것이 중요하다고 생각된다. 또, 향후 바이오 디지털 콘텐츠 분석은 전략적 실험설계에 의한 데이터가 분석되고 축적되어야 하고, 분석알고리즘을 통한 네트워크 분석이 이루어져야 하며, 통합적 데이터 구축을 통해 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 1998년도 추계 학술대회 발표 논문집
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• pp.75-75
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• 1998

• 대한환경공학회지
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• 제27권1호
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• pp.67-74
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• 2005

기존의 방류수 모니터링에서는 개별 오염물질들의 농도를 기준으로 독성을 평가하였다. 그러나 많은 연구자들에 의해서 오염물질들이 공존하는 상황에서 나타나는 독성은 그들 간의 상호작용을 통해서 혼합독성의 형태로 나타난다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 GC/MS 분석을 통해 방류수 중에 존재하는 주요 독성 기여 오염 물질들을 분석하고, Independent Action(IA), Concentration Addition(CA), Effect Summation(ES) 모델을 사용하여 방류수의 혼합독성을 상호 비교 평가하였다. GC/MS로 분석된 오염물질을 대상으로 D. magna 기준 독성 평가를 실시하였고, 10가지의 주요 독성 기여 오염물질을 선별하였다. Chloroneb, butylbenzylphthalate, pendimethaline, di-n-butylphthalate, di-iso-butylphthalate, diazinon, isofenphos, 2-chlorophenol, 2,4,6-trichlorophenol 과 p-octylphenol을 주요 오염물질로 선정하여 혼합독성 평가를 실시하였다. 혼합독성 평가 결과는 IA 예측모델과 매우 높은 상관성($r^2\;=\;0.8475$)을 나타내었다. ES와 CA 모델은 IA 모델과 비교하여 혼합독성 결과와 매우 낮은 상관성을 나타내었으며, 특히 ES는 실측값을 5배나 과도하게 예측하였다. 이러한 결과를 통해서 전남지역 방류수에 존재하는 주요 오염물질들의 혼합독성은 IA 모델을 통해 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한환경공학회지
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• 제36권3호
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• pp.153-161
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• 2014

본 연구에서는 합성 항균제로 이용되는 Triclosan이 $Cu^{2+}$, $Zn^{2+}$, $Cr^{6+}$, $Cd^{2+}$, $Hg^{2+}$, $Pb^{2+}$ 등과 같은 중금속과 공존할 경우의 독성영향을 발광박테리아인 Vibrio fischeri를 이용하여 평가하였다. 우선, Triclosan과 상기 6종 중금속의 단일물질별 Vibrio fischeri에 대한 독성을 평가한 결과, $Hg^{2+}$의 독성이 가장 높았으며 뒤이어 Triclosan > $Pb^{2+}$ > $Cu^{2+}$ > $Cr^{6+}$ > $Zn^{2+}$ > $Cd^{2+}$순의 독성민감도가 나타났다. 각 물질의 독성평가결과를 바탕으로 Triclosan과 중금속 혼합물질의 독성작용분석을 위해 유사한 독성작용을 가정하여 독성치를 예측하는 Concentration Addition (CA)모델과 독립적인 독성작용을 가정하여 독성치를 예측하는 Independent Action (IA)모델에 대한 상관도분석을 실시하였다. 그 결과 Triclosan + Cu, Triclosan + Zn, Triclosan + Pb, Triclosan + Hg, Triclosan + Cd, 그리고 Triclosan + Cr 등 모든 조합에서 CA모델보다는 IA모델과 상관성이 높은 것으로 나타나 Triclosan과 대상 중금속들은 서로 독립적인 독성작용을 하는 것으로 나타났다. 한편 Triclosan과 중금속의 혼합독성영향은 IA모델로 예측된 $EC_{50mix}$기준으로 Triclosan + Cu, Triclosan + Zn, Triclosan + Pb, Triclosan + Hg, Triclosan + Cd, 그리고 Triclosan + Cr의 실측 $EC_{50mix}$이 IA모델로 예측한 농도보다 각각 191%, 226%, 138%, 137%, 209% 그리고 138%로 나타나, Triclosan과 시험 중금속이 공존하는 경우, 모두 길항작용이 나타나는 것으로 확인되었다.

• 기계와재료
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• 제25권3호
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• pp.68-85
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• 2013

나노제품의 안전성은, 나노제품에 사용된 나노물질의 독성과 나노물질의 노출가능성을 동시에 고려함으로써 평가할 수 있다. 본 문서는 나노물질의 독성 데이터는 이미 확보된 것으로 가정하고, 나노제품의 안전성을 향상시키는 설계 절차에 대하여 기술한다. 나노제품에서 나노물질이 노출되는 정도를 기계적인 손상의 관점에서 평가함으로써 노출 가능성을 추정하고, 이 추정치를 나노물질의 독성값 및 노출 한계와 비교함으로써 나노제품의 안전성을 평가하거나 예측한다. 나노제품의 설계 단계에서 이러한 안전성 평가 및 예측 방안을 적용하는 방법을 설명한다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제21권2호
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• pp.185-195
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• 2006

환경오염물질로부터 수생태계 보호를 위한 표준적인 평가 및 관리 수단인 수질환경기준은 오염물질의 독성작용이 일어나는 표적기관에서의 오염물질의 농도에 대한 대체측정치로서 환경 내 오염물질의 농도를 이용해 왔다. 이러한 '외부환경농도에 기반한 접근방법'은 표적기관에서의 독성물질의 농도가 생물체내 농도에 비례하고, 결국 외부환경농도에도 비례할 것이라고 가정한다. 따라서 환경오염물질의 생물이용도나 생물축적 양상의 차이 때문에 고유 독성치를 비교 평가하는데 한계가 있다. 이와 달리 '생물체내 농도에 기반한 접근방법(이하 생체잔류량 접근법)'은 환경오염물질의 생물이용도나 종 특이적 생물축적 양상과 관련된 불확실성을 제거하고, 환경오염물질 고유의 독성을 비교 평가할 수 있게 해준다. 특히 생체잔류량 접근법을 독성동태학 및 독성역학 모델과 함께 사용하는 경우는 실제 현장에서 일어나는 복잡한 노출조건에서의 독성영향을 예측하는데 활용할 수 있다. '생체잔류량 접근법'은 독성기작별 임계잔류량(Critical Body Residue)을 결정함으로써 생물모니터링의 결과를 해석하는데 적용되고 있다. 또한 생태위해성평가를 위해서 필요한 '무영향예측농도(Predicted No-effect Concentration, PNEC)를 예측하기 위한 방법으로 생체 내 잔류량에 기반해서 농도-시간-반응관계를 기술하고, 예측할 수 있는 새로운 유형의 독성역학 및 독성동태학 모델을 제시하고, 생체내 '무영향농도(No Effect Concentration, NEC)'를 추정하게 해 준다. 특히 생체내 NEC는 '무영향관찰농도(No Observed Effect Concentration, NOEC)'와 '영향농도(Effect Concentration, EC)'처럼 분산분석이나 회귀분석모델과 같은 통계적 모델에 기반해서, 농도-반응관계만을 기술할 뿐인 기존 독성모델을 대체할 대안으로 최근에 OECD와 ISO에 의해서 추천되었다.분석을 시행한 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수 증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 6, 표 7). 이상 본 연구는 농촌지역 노인들에서 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 알아보고자 하였지만, 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 통계적으로 유의하게 고찰하지 못하였다.의한 차이를 보였다. (P<0.05, P<0.001) 5. Excelco로 부식처리된 도재가 5% HF 용액으로 부식처리된 도재보다 부식정도가 더 현저하였다.은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.673-674
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• 2022

살아있는 유기체에 의해 분비되는 독소는 대부분의 경우 인간에게 유해하다. 가령 여름철 날것이나 오래된 음식에서 쉽게 식중독에 걸릴 수 있는데, 이는 주로 Clorustidium Botulinum이 만들어낸 보툴리눔 독소가 원인이다. 유기체에 의해 생성된 모든 독소는 단백질이며 이는 아미노산 서열로 나타낼 수 있다. 이를 통해 생물정보학 분야의 많은 연구자들이 많은 머신러닝 기술을 통해 단백질의 독성을 예측할 수 있었다. 최근 몇 년 동안 SVM를 사용하는 BTXpred와 CNN을 사용하는 ToxDL과 같은 모델이 각각 박테리아와 동물 독소의 독성을 예측하기 위해 제안되었다. 시대가 변함에 따라 BERT와 같은 성능이 더욱 뛰어난 모델이 시퀀스 분류를 위해 도입되었다. 본 논문은 독성 단백질을 분류를 위해 ProtBERT를 사용할 경우 이의 성능을 보여주고자 한다.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.88-88
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• 2004