※ Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health의 「Database Analysis More Reliable Than Animal Testing For Toxic Chemicals」를 번역한 글입니다.
학술지 《독성과학(Toxicological Sciences)》에 발표된 연구 논문에서 연구자들은 알려진 화학 물질의 방대한 데이터베이스를 조사하여 화학 구조와 독성 특성 간의 관계를 이어주는 지도를 개발했다고 밝혔습니다. 연구자들은 이 지도를 이용해 모든 화합물의 독성 특성을 자동으로 예측할 수 있으며, 동물 실험을 통한 예측보다 더 정확하다는 결과를 제시했습니다.
다시 말해 동물 실험은 반복할 경우 독성에 대한 동일한 결과를 얻을 확률이 평균 81%밖에 되지 않았다는 뜻입니다. 수석 연구원인 토마스 하르텅 박사(도렌캄프-쯔빈덴 학장이자 블룸버그 보건대학원의 환경 보건 및 공학부 교수)의 말입니다.
이 결과는 정말 놀랍습니다. 많은 동물 실험을 컴퓨터에 기반한 예측으로 대체할 수 있고, 더 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있다는 의미입니다.
쥐, 토끼, 기니피그, 개와 같은 동물들은 전 세계 실험실에서 수백만 건의 화학 독성 실험에 사용됩니다. 동물 실험은 소비자를 보호하기 위해 법으로 정해져 있지만 많은 대중이 도덕적인 이유로 반대하며, 제조사들 또한 높은 비용과 실험 결과의 불확실성으로 인해 기피하는 실정입니다. 블룸버그 환경 보건 및 공학부에 본부를 둔 동물 실험 대안 센터도 함께 운영하는 하르텅 박사는 말합니다.
예를 들면 새로운 살충제는 30번의 개별 동물 실험을 해야 하는데, 이 실험을 위해 후원사가 들여야 하는 비용만 2,000만 달러가 넘습니다.
동물 실험의 가장 일반적인 대안은 교차 해석(read-across) 과정으로, 연구자들이 새로운 화합물과 구조가 유사한 소수 화합물의 밝혀진 특성을 바탕으로 새로운 화합물의 독성을 예측하는 방법입니다. 교차 해석은 동물 실험보다 훨씬 저렴하지만, 전문가의 평가와 관심 있는 모든 화합물에 대해 어느 정도 주관적인 분석이 필요합니다.
교차 해석 과정을 자동화하고 최적화시키기 위한 첫걸음으로 하르텅 박사와 동료들은 2년 전 기계 판독이 가능한 세계에서 가장 방대한 독성 데이터베이스를 만들었습니다. 데이터베이스는 80만 번의 개별 독성 실험에 기초한 화학 혼합물 1만여 개의 특성과 구조에 대한 정보를 담았습니다. 하르텅의 말입니다.
이 데이터베이스에는 중복 데이터가 상당히 많습니다. 우리는 자극적인지 확인하기 위해 토끼 눈에 넣는 것처럼, 같은 화학 물질을 같은 방법으로 수십 번 실험합니다.
또한 연구원들은 관심 대상의 화합물이 지도에서 어디에 위치하는지 정확하게 판단하고 “유사한” 화합물의 특성을 기반으로 하여 관심 화합물이 피부 자극이나 DNA 손상과 같은 독성 효과를 가질 가능성이 있는지 결정하는 데 쓸 수 있는 소프트웨어를 개발했습니다. 하르텅은 말했습니다.
자동화된 접근법은 수천 가지 화학 물질과 실험 데이터를 이용한 견고한 평가에서 확실히 동물 실험보다 앞섰습니다. 독성학 분야에서는 아주 큰 뉴스입니다.
공공의 안전 기준을 개발하고 기준에 대한 실험을 전문으로 하는 언더라이터 랩(UL)사는 이번 작업을 공동 후원하며 교차 해석 소프트웨어 툴을 대중이 사용할 수 있도록 합니다.
미국 식품 의약국 및 환경 보호국은 교차 해석이 현재 식품, 의약품, 기타 소비자 제품에서 화학 물질의 안전성을 평가하기 위해 사용하는 동물 실험의 상당한 부분을 대체할 수 있는지 시험하기 위해 새로운 방법에 대한 공식적인 평가를 시작했습니다.
톰 루치테펠드, 댄 마시, 크레이그 로우랜즈 그리고 토마스 하르텅은 이번 프로젝트와 관련해 “독성학 빅 데이터를 머신러닝으로 분석하면 동물 실험 재현성보다 더 나은 구조 활성 관계의 교차 해석(RASAR)이 가능하다”라는 제목의 논문을 썼습니다.
원문: 뉴스페퍼민트