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| ▲화학물질의 유해성 예측 관련 인공지능 기술발전 방향<사진제공=가치랩스> |
화학물질 안전관리용 유해성 검증을 지원하기 위한 AI 기반 유해성 분석/평가 기술 개발 사업은 화학물질 생식ㆍ발생독성 빅데이터 수집 및 데이터베이스 구축과 빅데이터 활용 유해성 정보 AI 분석 기술개발, 화학물질의 유해성 예측 개방형 서비스 프레임워크 개발, 설명 가능한 인공지능기반 화학물질의 유해성 예측 서비스 플랫폼 개발, 수요중심 산업계 개방형 생태계 구축 및 현장 실증을 목표로 한 사업이다.
이번 사업를 위해 국내에서는 덕성여자대학교, ㈜켐토피아, ㈜위해관리연구소와 국외에서는 Meiji Pharma Univ, University of Southampton와 컨소시엄을 구성했다.
WHO에서는 ‘전 세계적으로 발생하는 어린이 질환의 30% 이상이 환경적 요인으로 발표하고 있는데, 특히 생식ㆍ발생독성의 경우 일상 환경에서 쉽게 접할 수 있는 비스페놀 A등의 화학물질에 의해 나타나고, 어린이, 청소년 어린이 안전을 위해 특히 고려해야 하는 유해성항목이다.
따라서, 이번 사업을 통해 구축되는 화학물질 생식ㆍ발생독성 데이터베이스와 화학물질 유해성 빅데이터에 적용 가능한 AI 생명주기 개발지원 프레임워크를 이용한, 빅데이터 기반 화학물질 유해성 예측 딥러닝 인공지능 분석 기술을 핵심기술로 볼 수 있다.
이러한 핵심기술은 화학물질의 유해성 예측 개방형 서비스 플랫폼을 통하여 화학물질에 대한 유행성 평가가 진행되어 더 안전한 일상이 될 수 있도록 지원할 예정이다.
아울러 화학물질 유해성 빅데이터에 적용 가능한 AI 생명주기 개발지원 프레임워크 기술, 화학물질의 유해성 예측 서비스 플랫폼 기술, 오픈 API를 활용한 공공기관과 기업을 대상으로 한 개방형 생태계 구축으로 해외 규제 동향 및 선행연구 기술 파악과 공개 DB 활용을 위한 국제 공동연구에 활용할 수 있다.
이번 사업으로 기술개발 특징으로는 신규화학물질 등록을 하는 기업에서는 효율적 물질에 대한 독성 분석 평가를 통한 물질등록 절차로 발생하는 시간 및 비용 절감과 생식·발생독성 관련 신규화학물질에 대한 기존 솔루션의 상이한 유해성 예측 결과와 달리 검증 가능한 예측 결과 제공, 화학물질의 유해성 비교 분석으로 제품공정 효율화 및 안전한 제품개발과 신뢰도가 높은 유해성 예측 결과 확보로 소비자에게 과학적 정보 제공이 가능하다.
화학물질 전문가그룹 측면에서 볼 때, 생식·발생독성 외 화학물질 유해성 분야 빅데이터 데이터베이스 구축 및 인공지능 훈련 데이터셋 구축 지원이 가능하며, 독성물질(생식·발생) 정보 분석을 위한 신뢰성 기반 빅데이터 구축과 화학물질 분석/평가에 대한 독성 별 확장을 위한 인공지능 모델개발 지원, 동물실험에 대한 윤리성 등에 저촉되어 확보 불가능했던 자료 확보와 화학물질 유해성 평가에 근거자료로 활용될 수 있다.
화학물질 관리감독자(정부) 측면에서는 어린이, 청소년을 대상으로 안전을 고려한 생식·발생 독성물질의 위험관리 저변 확대 및 사고 예방은 물론, 독성물질 분석 모니터링을 위한 오픈 API를 이용한 개방형 플랫폼으로 독성물질 관리 측면에서의 산업 생태계 구축, 화학물질 독성 예측 실험 및 연구를 지원하는 데이터 활용 및 AI 모델개발 지원 체계를 바탕으로 동 분야 AI 기술융합 연구개발 촉진할 수 있다.
또한 산업 현장 등에서 안전사고 예방을 위한 관리 우선순위 도출 시 활용, 화학물질 유해성 심사/재평가/규제물질 관리 전략 도출 등에 활용, 시험자료가 없는 신규화학물질에 대한 유해성 평가자료로 활용, 자료 부재로 인한 규제적용의 공백을 최소화하고, 사고에 대한 사전 관리에 유용할 것으로 기대된다.
안기옥 가치랩스 대표는 ”이번 연구개발 사업으로 과학⋅기술적 측면은 물론 경제적․산업적․사회적 측면에서의 여러 문제점들에 대한 해결과 함께 화학물질로부터 안전한 사회를 위한 기반 마련이 될 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
