AI Toxicity Prediction 인공지능 독성예측

우리 연구실에서는 오믹스(OMICS)를 기반으로, 시스템생물학 (Systems Biology)과 기능유전체학 (Functional Genomics) 방법론을 환경독성학 (Environmental Toxicology)에 접목한 “환경 시스템 독성학 (Environmental Systems Toxicology)” 연구를 수행하고 있다. 2000년대 Human Genome Project의 완성 이후, BT기술은 눈부시게 발달하여 생명과학 뿐만 아니라, 의약학을 비롯한 다양한 분야에 응용되고 있다. BT기술 중 특히 다양한 연구를 통해 대량으로 생산되는 생물정보와 이들의 관계를 생물정보 학적 기법을 통해 종합적으로 연구하는 학문인 오믹스 (OMICS) 분야는 눈부신 발전을 거듭 하고 있다. 또한 최근 인공지능 분야의 비약적 발전으로 화학물질 빅데이터를 기반으로 독성예측 모델을 개발할 수 있는 기반이 마련되었다.

우리 연구실에서는 다양한 오믹스 기술 (전사체 (transcriptomics), 단백체 (proteomics), 대사체 (metabolomics) 등) 을 화학물질의 분자 수준 독성 기전 규명 (molecular level toxicity mechanism), 생태독성 유전체학 (ecotoxicogenomics) 등의 분야에 활용하는 연구를 수행하고 있다. 환경유해물질 노출에 의한 생체 영향을 다차원 오믹스 (multi-OMICS) 수준에서 분석한 후, 이들 간의 네트워크를 다양한 생물정보학 (Bioinformatics) 기법을 이용하여 도출하여 화학물질에 의해 영향을 받는 경로 (pathway)를 발굴하고, 도출된 경로를 실험적으로 검증하여 환경유해물질의 분자 수준의 독성 기전 (molecular level toxicity mechanism)을 정밀하게 규명하는 연구를 수행하고 있다. 또한, 최근 급부상하고 있는 인공지능 기술을 화학물질 독성예측에 활용하여, 화학물질 빅데이터기반 독성예측 모델 개발 연구를 수행하고 있다.


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