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인공지능이 화학물질의 독성테스트에 쓰이는 실험동물을 대체할 수 있을 것으로 보입니다.
미국의 존스홉킨스대학 동물대체시험연구센터(Center for Alternatives to Animal Testing)의 토머스 하퉁(Thomas Hartung) 교수 연구팀은 7월 11일 국제학술지 ’독성과학(Toxicological Sciences)’에 “새로운 인공지능형 알고리즘과 빅데이터 분석 모형이 동물실험보다 새로운 화학물질에 대한 독성을 정확히 예측한다”고 발표했습니다.
연구팀은 RASAR(Read-Across Structure Activity Relationship)라는 독성 예측 AI 알고리즘을 개발했습니다. 이 모형은 유사물질 접근법(Read-across)을 기반으로 86만 개 이상의 화학적 특성 및 유해성에 대한 데이터와 기계학습(Machine learning) 기법을 이용해 새로운 화학물질의 독성을 예측합니다. 유사물질 접근법은 화학구조가 유사한 화학물질은 독성도 비슷하게 나타난다는 사실을 토대로, 구조가 유사한 화학물질로부터 특정 화학물질의 유해성을 검색하는 방법입니다.
연구팀은 새로 개발한 모형을 이용해, 특정 물질에 대하여 눈 자극, 피부 부식 등 전 세계 동물실험의 57%를 차지하는 아홉 가지의 독성 테스트를 진행했습니다.
그 결과, RASAR의 독성 예측 정확도는 평균 87%를 보였습니다. 반면 실제 동물실험에서 얻은 결과는 정확도가 평균 81%에 머물렀습니다. 이는 같은 화학물질이라 해도 모든 동물이 같은 방식으로 반응하지는 않기 때문이라고 연구팀은 설명했습니다.
하퉁 교수는 이 결과에 대해 동물 실험을 컴퓨터 기반 예측으로 대체할 수 있고, 보다 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있다고 했습니다. 또한, AI 알고리즘은 동물실험에 비해 속도가 빨라 신약·화장품 개발 기간과 비용이 크게 줄어들 것으로 기대된다고 했습니다.
동물보호에 대한 관심이 높아지면서, 동물실험을 대체할 기술들이 개발되고 있습니다. 싱가포르 난양이공대 한 웨이 호우 박사 연구팀은 지난 1월 ‘오간온어칩(Organ-on-a Chip)을 개발했습니다. 병의 진단과 감시를 목적으로 만든 이 칩은, 장기의 세포들을 이용해 인간의 장기 기능을 그대로 갖도록 만들어졌습니다. 사람 장기에 실험하는 것 같은 효과가 있어, 독성 테스트에 효과적입니다.
세계적으로 동물실험을 대체하기 위한 움직임이 나타나고 있습니다.
지난 6월, 미국 환경보호청(EPA)는 소프트웨어를 포함한 동물대체시험들을 홍보하기 위한 전략적 계획을 발표했으며, 유럽화학물질청(ECHA)은 회사들이 가능하면 유사물질 접근법 등과 같은 동물대체시험을 이용하도록 권장하고 있습니다.
