202103 졸업생 소식_Hyvä life in Finland

안녕하세요 독성학 연구실 가족 여러분! 2018학년도 석사 졸업생 이승백입니다. 이렇게 인사 드리게 되어, 제 소식을 전할 수 있게 되어 기쁩니다!^^ 저는 지난 2020학년도 가을학기부터 핀란드 University of Oulu에서 박사과정을 시작했습니다. 다낭성 난소 증후군(Polycystic ovary syndrome)과 만성자궁내막염(Chronic endometritis)의 면역학적, 미생물학적 바이오마커를 찾는 연구가 저의 주된 연구 주제입니다. 저는 또한 여성 생식계 건강에 관한 연구 컨소시엄인 MATER […]

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컴퓨터과학과 학부생 환경독성학 연구실 인턴체험기 (김창헌)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 학부생이 환경공학부에 와서 연구하며 느낀 점. 저는 서울시립대학교 컴퓨터과학부 학부생이지만, 환경공학부 환경시스템독성학 연구실에서 최진희 교수님 지도를 받으며 15개월 동안 연구인턴활동에 참여하였습니다. 저는 데이터과학과, 인공지능 모델링에 관심이 많은 학생이었고, 환경공학부에서 올린 “딥러닝을 이용한 독성예측 모델 개발”에 참여할 학부 연구생을 모집한다는 공고를 보았습니다. 공고를 본 저는 가슴이 뛰었고 꼭 이 일을 해보고 싶다는 마음을 가지고 […]

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2020년을 보내며 환경시스템독성학 연구실 동문들에게

환경시스템독성학연구실 동문 여러분  힘들었던 2020년도 이제 저물어갑니다.  모두 특별했던 올 한해 살아내시느라 고생 많으셨습니다.  이제 몇 시간 남지 않은 올 한 해, 아쉬움과 후회는 뒤로하고, 새해를 희망차게 계획하는 시간으로 채우시길 기원합니다.  올 한해 우리 연구실은 어려운 상황에서도 열심히 연구하며 살았습니다. 몇가지를 여러분과 공유하고 싶습니다.  올 해 우리 연구실에서는 2명의 박사가 탄생했습니다.  정재성박사가 2월에,  성찬경박사가 8월에 학위를 받았습니다.  정재성박사는 계산독성학 접근법을 이용한 AOP 구축 연구 주제로 박사학위를 받았습니다.  정박사의 연구로 우리 연구실은 데이터 기반 계산 […]

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[ChemDSRC] 개소기념 심포지움

서울시립대학교 화학물질데이터과학연구센터 개소 기념 심포지움 후기  오늘 “화학물질데이터과학연구센터” 개소기념 심포지움을 했습니다. “화학물질데이터과학연구센터”는 화학물질 관리 분야의 난제를 데이터과학적 접근법으로 해결해보고자, 서울시립대에 설립된 니즈 기반 융합 연구센터입니다. 당초에는 연자분들은 현장에 오셔서 녹화하는 방식의 온라인 심포지움으로 기획했었는데, 코로나 상황이 엄중하여, 연자들도 거의 온라인으로 접속하여 진행했습니다.   오전에는 교내 교수님들의 데이터과학 세션, 오후에는 화학물질 분야 니즈 발굴을 위한 화학물질 전문가 세션 그리고 이 두 전문가 세션 사이에 학생들의 브릿지 세션이 있었습니다. 타과 학부생들이 저희 연구실에서 와서 화학물질 분야를 연구하고 논문도 같이 쓴 […]

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Cross-sectional and longitudinal associations between global DNA (hydroxy) methylation and exposure biomarkers of the Hebei Spirit oil spill Cohort in Taean, Korea (2020)

후생유전은 DNA 염기서열 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 현상으로 유전적 요인이 아닌 환경적 요인으로 인하여 유전자 발현을 조절하는 기전으로 주목받고 있다. 최근 유해화학물질이 후생유전요인을 변화시켜 장기간 여러 질환의 발생에 관여할 수 있으며, 부모의 후생유전 변화가 여러 세대를 거쳐 이어질 수 있음이 밝혀지고 있다.  2007년 태안에서는 해상 유류 유출사고가 발생하였고 많은 주민들이 방제작업에 참여하였다. 유류 유출사고 시 방제작업에 […]

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Development of AOP relevant to microplastics based on toxicity mechanisms of chemical additives using ToxCast™ and deep learning models combined approach (2020)

최근 유해화학물질의 사용으로 인한 사고가 끊이지 않고 있으며, 미세플라스틱 등 새로운 환경물질의 등장으로 화학물질의 안전한 관리가 시급한 과제로 떠오르고 있다. 최근 동물실험을 대체하기 위한 다양한 대체시험법이 개발되고 있지만 생물학적인 증거 부족으로 인해 규제에 활용되지 못하고 있다. 이에 독성발현경로 (AOP) 등 알려진 독성 메커니즘을 기반으로 화학물질의 유해성을 판단하기 위한 개념이 등장하였고, 부족한 화학물질의 독성 메커니즘 정보의 수집과 분석을 위해 빅데이터 분석 및 독성 예측 기법의 연구가 […]

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Development of Adverse Outcome Pathway for PPARγ Antagonism Leading to Pulmonary Fibrosis and Chemical Selection for Its Validation: ToxCast Database and a Deep Learning Artificial Neural Network Model-Based Approach (2019)

세계 화학물질 관련 규제 및 산업계 동향을 제공하는 Chemical Watch에서 주목하였다. 이는 규제 관리차원에서도 이 연구가 한정된 연구결과에 그치지 않고 실무적 적용 가능성이 매우 높음을 시사한다. (Chemical Watch: https://chemicalwatch.com/78898/toxcast-data-valuable-for-aop-validation-study-suggests ) 동아일보에서도 AI와 AOP를 활용하여 흡입독성을 평가하는 매우 효율적인 대체시험법으로, 동물실험을 하지 않고 신속하게 화학물질의 독성을 평가하는 독성평가 인프라 구축에 도움이 될 것이라고 소개되었다. (동아일보:http://dongascience.donga.com/news.php?idx=31403)

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OECD QSAR Toolbox 교육 워크샵

이번 환경독성보건학회 OECD QSAR Toolbox 및 위해성평가 실습 워크숍은 위해성평가에 대한 시야를 넓힐 수 있는 기회가 되었습니다. 유병택 박사님의 강의를 통해서 이론적으로만 배우던 위해성평가가 실제 화학물질 관리 정책에 왜 필요하고 어떻게 활용되는지 알 수 있었습니다. 박상희 박사님과 김광연 박사님의 강의에서는 실험을 하지 않고 화학물질의 유해성을 확인할 수 있는 QSAR와 Read-across의 개념과 OECD QSAR Toolbox의 사용법을 […]

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