컴퓨터 알고리듬 으로 동물 실험 을 대체 할 수 있 다 
 tags : # 독성 , # 동물 , # 동물 실험 , # 알고리듬 , # 윤리 , # 존스 홉킨스 2018 년 7 월 19 일 | By : consilience | IT , 과학 | No Comment 
 존스 홉킨스 블룸버그 보건 대학원 의 과학자 들 이 주도 한 연구 에 따르 면 대 규모 화학 데이터베이스 를 이용 한 고급 알고리듬 으로 기존 동물 실험 보다 약품 의 독성 을 더 잘 예측 할 수 있 다고 합니다 . 
 지난 11 일 학술지 < 독성 과학 ( Toxicological Sciences ) > 에 발표 된 연구 논문 에서 연구자 들 은 알려진 화학 물질 의 방대 한 데이터베이스 를 조사 하 여 화학 구조 와 독성 특성 간 의 관계 를 이어주 는 지도 를 개발 했 다고 밝혔 습니다 . 연구자 들 은 이 지도 를 이용 해 모든 화합물 의 독성 특성 을 자동 으로 예측 할 수 있 으며 , 동물 실험 을 통한 예측 보다 더 정확 하 다는 결과 를 제시 했 습니다 . 
 연구 팀 이 개발 한 최첨단 독성 예측 툴 은 동물 실험 에 기반 을 둔 결과 를 재현 하 는 데 세계 의 동물 독성 실험 중 57 % 를 차지 하 는 아홉 가지 일반 테스트 에서 평균 87 % 의 정확도 를 보였 습니다 . 대조 적 으로 데이터베이스 상 의 동일 한 동물 실험 의 반복 결과 의 정확도 는 81 % 였 습니다 . 다시 말 해 , 어떤 실험 도 실험 을 반복 할 경우 독성 에 대한 동일 한 결과 를 얻 을 확률 이 평균 81 % 밖 에 되 지 않 았 다는 뜻 입니다 . 
 “ 이 결과 는 정말 놀랍 습니다 . 많 은 동물 실험 을 컴퓨터 에 기반 한 예측 으로 대체 할 수 있 고 , 더 신뢰 할 수 있 는 결과 를 얻 을 수 있 다는 의미 입니다 . ” 
 수석 연구원 인 토마스 하르 텅 박사 ( 도렌 캄 프 - 쯔 빈 덴 학장 이 자 블룸버그 보건 대학원 의 환경 보건 및 공학부 교수 ) 의 말 입니다 . 
 컴퓨터 를 기반 으로 한 접근 법 은 동물 실험 보다 더 많 은 화학 물질 을 적용 할 수 있 으며 , 더 광범위 한 안전 평가 를 할 수 있 도록 합니다 . 그동안 은 비용 과 윤리 적 문제 로 소비자 제품 에 포함 된 약 10 만 개 의 화학 물질 중 일부 만 종합 적 으로 테스트 되 었 습니다 . 
 쥐 , 토끼 , 기니피그 , 개 와 같 은 동물 들 은 전 세계 실험실 에서 수백만 건 의 화학 독성 실험 에 사용 됩니다 . 동물 실험 은 소비자 를 보호 하 기 위해 법 으로 정해져 있 지만 , 많 은 대중 이 도덕 적 인 이유 로 반대 하 고 있 으며 , 제 조사 들 또한 높 은 비용 과 실험 결과 의 불 확실 성 으로 인해 기피 하 는 실정 입니다 . 
 블룸버그 환경 보건 및 공학부 에 본부 를 둔 동물 실험 대안 센터 도 함께 운영 하 는 하르 텅 박사 는 말 합니다 . 
 “ 예 를 들 면 새로운 살충제 는 30 번 의 개별 동물 실험 을 해야 하 는데 , 이 실험 을 위해 후 원사 가 들여야 하 는 비용 만 2 천만 달러 가 넘 습니다 . ” 
 동물 실험 의 가장 일반 적 인 대안 은 교차 해석 ( read - across ) 과정 으로 , 연구자 들 이 새로운 화합물 과 구조 가 유사 한 소수 화합물 의 밝혀진 특성 을 바탕 으로 새로운 화합물 의 독성 을 예측 하 는 방법 입니다 . 교차 해석 은 동물 실험 보다 훨씬 저렴 하 지만 , 전문가 의 평가 와 관심 있 는 모든 화합물 에 대해 어느 정도 주관 적 인 분석 이 필요 합니다 . 
 교차 해석 과정 을 자동 화 하 고 최적 화 시키 기 위한 첫 걸음 으로 하르 텅 박사 와 동료 들 은 2 년 전 기계 판독 이 가능 한 세계 에서 가장 방대 한 독성 데이터베이스 를 만들 었 습니다 . 데이터베이스 는 80 만 번 의 개별 독성 실험 에 기초 한 화학 혼합물 1 만 여 개 의 특성 과 구조 에 대한 정보 를 담 고 있 습니다 . 
 “ 이 데이터베이스 에 는 중복 데이터 가 상당히 많 습니다 . 우리 는 자극 적 인지 확인 하 기 위해 토끼 눈 에 넣 는 것 처럼 같 은 화학 물질 을 같 은 방법 으로 수십 번 실험 합니다 . ” 
 하르 텅 의 말 입니다 . 이 방법 은 동물 을 희생 하 지만 , 연구원 들 이 더 나 은 접근 을 위한 기준 을 정립 하 는 데 필요 한 정보 를 제공 했 습니다 . 
 연 구진 은 데이터 를 읽 고 알려진 화합물 구조 와 연관 된 독성 지도 를 만들 기 위해 데이터베이스 를 확장 하 고 아마존 클라우드 서버 시스템 이 제공 하 는 컴퓨팅 능력 을 갖춘 머신 러닝 알고리듬 을 사용 하 였 습니다 . 또한 , 연구원 들 은 관심 대상 의 화합물 이 지도 에서 어디 에 위치 하 는지 정확 하 게 판단 하 고 “ 유사 한 ” 화합물 의 특성 을 기반 으로 하 여 관심 화합물 이 피부 자극 이나 DNA 손상 과 같 은 독성 효과 를 가질 가능 성 이 있 는지 결정 하 는 데 쓸 수 있 는 소프트웨어 를 개발 하 였 습니다 . 
 “ 자동 화 된 접근 법 은 수천 가지 화학 물질 과 실험 데이터 를 이용 한 견고 한 평가 에서 확실히 동물 실험 보다 앞섰 습니다 . 독성학 분야 에서 는 아주 큰 뉴스 입니다 . ” 
 하르 텅 은 말 했 습니다 . 공공 의 안전 기준 을 개발 하 고 기준 에 대한 실험 을 전문 으로 하 는 언더라이터 랩 ( UL ) 사 는 이번 작업 을 공동 후원 하 며 교차 해석 소프트웨어 툴 을 대중 이 사용 할 수 있 도록 하 고 있 습니다 . 
 미국 식품 의 약국 및 환경 보호국 은 교차 해석 이 현재 식품 , 의약품 , 기타 소비자 제품 에서 화학 물질 의 안전 성 을 평가 하 기 위해 사용 하 는 동물 실험 의 상당 한 부분 을 대체 할 수 있 는지 시험 하 기 위해 새로운 방법 에 대한 공식 적 인 평가 를 시작 했 습니다 . 연구자 들 은 주요 기술 회사 들 을 포함 한 일부 대 기업 의 제품 에 독성 화학 물질 이 있 는지 알아내 기 위하 여 이 방법 을 사용 하 기 시작 했 습니다 . 
 하르 텅 박사 는 “ 언젠가 화학자 들 은 화학 물질 을 합성 해서 만들 기 도 전 에 독성 을 예측 할 수 있 는 툴 을 사용 하 게 될 것 이 며 , 독성 이 없 는 화합물 만 만드 는 데 집중 할 수 있 게 될 것 ” 이 라고 밝혔 습니다 . 
 톰 루치 테 펠 드 , 댄 마시 , 크레이그 로우랜즈 그리고 토마스 하르 텅 은 이번 프로젝트 와 관련 해 “ 독성학 빅 데이터 를 머신 러닝 으로 분석 하 면 동물 실험 재현 성 보다 더 나 은 구조 활성 관계 의 교차 해석 ( RASAR ) 이 가능 하 다 ” 라는 제목 의 논문 을 썼 습니다 . 
 ( 존스 홉킨스 대학 공중 보건 대학원 )