• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• v.24 no.2
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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.

• Journal of Life Science
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• v.33 no.6
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• pp.490-497
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• 2023

Pregnant women may need to take medications to treat preexisting diseases or diseases that develop during pregnancy. However, some drugs may be fetotoxic and lead to, for example, teratogenicity and growth retardation. Predicting the fetotoxicity of drugs is thus important for the health of the mother and fetus. The fetotoxicity of many drugs has not been established because various challenges hinder the ability of researchers to determine their fetotoxicity. The need exists for in silico-based fetotoxicity assessment models, as they can modernize the testing paradigm, improve predictability, and reduce the use of animals and the costs of fetotoxicity testing. In this study, we collected data on the fetotoxicity of drugs and constructed fetotoxicity prediction models based on various machine learning algorithms. We optimized the models for more precise predictions by tuning the hyperparameters. We then performed quantitative performance evaluations. The results indicated that the constructed machine learning-based models had high performance (AUROC >0.85, AUPR >0.9) in fetotoxicity prediction. We also analyzed the feature importance of our model's predictions, which could be leveraged to identify the specific features of drugs that are strongly associated with fetotoxicity. The proposed model can be used to prescreen drugs and drug candidates at a lower cost and in less time. It provides a predictive score for fetotoxicity risk, which may be beneficial in the design of studies on fetotoxicity in human pregnancy.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.1
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• pp.99-104
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• 2010

Numerous bio-digital contents have been produced by new technology using biochip and others for analyzing early chemical-induced genes. These contents have little meaning by themselves, and so they should be modified and extracted after consideration of biological meaning. These include genomics, transcriptomics, protenomics, metabolomics, which combined into omics. Omics tools could be applied into toxicology, forming a new field of toxicogenomics. It is possible that approach of toxicogenomics can estimate toxicity more quickly and accurately by analyzing gene/protein/metabolite profiles. These approaches should help not only to discover highly sensitive and predictive biomarkers but also to understand molecular mechanism(s) of toxicity, based on the development of analysing technology. Furthermore, it is important that bio-digital contents should be obtained from specific cells having biological events more than from whole cells. Taken together, many bio-digital contents should be analyzed by careful calculating algorism under well-designed experimental protocols, network analysis using computational algorism and related profound databases.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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• 1998.12a
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• pp.75-75
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• 1998

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.27 no.1
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• pp.67-74
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• 2005

Toxicity tests were performed to evaluate the feasibility of application with prediction models to 10 mixture chemicals (chloroneb, butylbenzylphthalate, pendimethaline, di-n-butylphthalate, di-iso-butylphthalate, diazinon, isofenphos, 2-chlorophenol, 2,4,6-trichlorophenol and p-octylphenol) detected in effluents from wastewater treatment plants (WWTPs). Ten chemicals were selected in the basis of their toxicities to Daphnia magna and the concentrations in effluents measured by GC/MS. Three models including concentration addition (CA), independent action (IA) and effect summation (ES) were employed for the comparison of the predicted and the observed mortality of D. magna exposed to 10 mixture chemicals for 48 hours. With a comparative study it was ineffective to predict the mortality through the CA and the ES prediction model, while the IA prediction model showed a high correlation($r^2\;=\;0.85$). Moreover, the ES model over-estimated the toxicity observed by bioassay experiments about five-fold. Consequently, IA model is a reasonable tool to predict the mixture toxicity of the discharging water from WWTPs.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.36 no.3
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• pp.153-161
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• 2014

The purpose of this study is to evaluate effect of heavy metals (i.e., $Cu^{2+}$, $Zn^{2+}$, $Cr^{6+}$, $Cd^{2+}$, $Hg^{2+}$, and $Pb^{2+}$) to toxicity of Triclosan as binary mixture. The individual toxicity and combined toxic effects of Triclosan with heavy metals were evaluated by Vibrio fischeri assay. In individual toxicity, the $Hg^{2+}$ was found to be most toxic followed by Triclosan, $Pb^{2+}$, $Cr^{6+}$, $Cu^{2+}$, $Zn^{2+}$, and $Cd^{2+}$, respectively. To evaluate combined toxic effect, correlation analysis of 'predicted value' calculated by Concentration addition (CA) model and Independent action (IA) model with 'experimental value' were performed based on the toxicity of individual compound. As a result, all of the combinations showed that IA model were more correlated with experimental value than CA model. On the basis of the median effect concentration of combination ($EC_{50mix}$) predicted by IA model, experimental $EC_{50mix}$ of Triclosan + Cu, Triclosan + Zn, Triclosan + Pb, Triclosan + Hg, Triclosan + Cd, and Triclosan + Cr were 191%, 226%, 138%, 137%, 209%, and 138% of $EC_{50mix}$ predicted by IA model, respectively, indicating that all of the combinations produced antagonistic effect.

• 기계와재료
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• v.25 no.3
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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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• v.21 no.2 s.53
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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

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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• 2004.05a
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• pp.88-88
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• 2004