빅데이터 기반 인공지능 활용한 독성예측 기술 개발 식품의약품안전처는 신약을 비롯해 새로운 식품원료 등 신규 물질에 대해 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 독성예측 기술 개발을 본격적으로 추진한다고 21일 밝혔다. 이번 연구를 위해 총 75억 원의 연구비를 3년 간 투자한다. 물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측하고, 이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구를 진행한다. 이 연구는 신약, 백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯해 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용할 수 있고, 실용화 할 경우, 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3∼4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다.미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한돼 있어 이번 연구와 같은 독성예측 기술은 개발되지 않은 상황이다.식품의약품안전처는 이번 독성예측 기술개발 추진으로 포스트-코로나 시대의 ‘3대 신성장 산업’ 중 하나인 바이오헬스 산업이 크게 성장하기 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.

빅데이터 기반 인공지능 활용한 독성예측 기술 개발

기사입력 2020-05-21 19:11:51

[산업일보]
식품의약품안전처는 신약을 비롯해 새로운 식품원료 등 신규 물질에 대해 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 독성예측 기술 개발을 본격적으로 추진한다고 21일 밝혔다. 이번 연구를 위해 총 75억 원의 연구비를 3년 간 투자한다.

물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측하고, 이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구를 진행한다.

이 연구는 신약, 백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯해 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용할 수 있고, 실용화 할 경우, 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3∼4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다.

미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한돼 있어 이번 연구와 같은 독성예측 기술은 개발되지 않은 상황이다.

식품의약품안전처는 이번 독성예측 기술개발 추진으로 포스트-코로나 시대의 ‘3대 신성장 산업’ 중 하나인 바이오헬스 산업이 크게 성장하기 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.