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독성 분석하는 인공지능 ‘라사르’

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2018년 08월 13일 10:30 프린트하기

미국 연구팀이 동물실험을 대체할 수 있는 기계학습 모델을 개발했다.

 

토마스 하르퉁 미국 존스홉킨스대 공중보건대 교수가 이끄는 공동연구팀은 유럽화학물질청(ECHA)이 수집한 1만여 개 화학물질에 대한 86만 건 이상의 동물실험 데이터를 기반으로 화학물질의 독성을 예측하는 기계학습모델 ‘라사르(RASAR)’를 만들었다.

 

GIB 제공
GIB 제공

라사르는 시험하려는 물질의 특성을 기존에 독성이 알려진 유사한 화학물질과 비교하는 방식(교차 해석)으로 독성을 유추해냈다.


저장된 데이터를 이용하는 단순 방식으로는 70~80%의 정확도로, 저장된 데이터 외에 다른 위험 요소를 포함하는 데이터 혼합 방식으로는 80~95%의 정확도로 독성을 예측했다.

 

하르퉁 교수는 “빅데이터를 기반으로 한 라사르를 이용해 기존 동물실험보다 더 정확하고 다양한 독성 예측이 가능하다”고 말했다.


연구결과는 국제학술지 ‘독성학’ 7월 11일자에 실렸다.

 

doi:10.1093/toxsci/kfy152

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