이 문장을 확장하여 요약해주세요.
 식품의약품안전처(처장 이의경)는 의약품의 유전독성 여부를 실험하지 않고도 빅데이터를 기반으로 예측 가능하게 하는 ‘의약품 불순물 유전독성 시뮬레이션 평가 사례집’을 개정발간하였습니다.
 이번 사례집은 허가 신청 시 불순물의 유전독성 유발 가능성 평가자료 제출 의무화를 앞두고 제약업계가 시험자료 대신 시뮬레이션 결과를 제출할 수 있도록 지원하기 위해 마련되었습니다.
  특히, 예측결과에 대한 해석을 돕기 위해 판정ㆍ해석이 어려울 수 있는 실제 사례와 이에 대한 해설도 추가하였습니다.
   의약품의 품목허가신고심사 규정(식약처고시) 개정 시행(’20.9.30)
 이 예측 기술은 이미 알려진 성분의 화학구조와 유전독성 간 상관관계 빅데이터를 기반으로 구조만 알고 있는 다양한 불순물의 유전독성을 예측해 내는 최첨단 기술로서,
 시험에 드는 시간과 비용을 절감함과 동시에 고순도 불순물 샘플 확보가 어려워 시험하기 경우에도 활용할 수 있습니다.
   화학구조활성 상관관계(QSAR, Quantitative StructureActivity Relationship)를 활용하여 유전독성(변이원성)을 예측하는 기술
 이의경 처장은 “실험자료 대신 빅데이터 기반 예측자료를 의약품 허가심사에 활용하는 첫 번째 사례가 될 것”이라 전하며, 
 “앞으로도 첨단기술을 활용한 국제적 수준의 의약품 심사 가이드라인을 지속적으로 마련하여 의약품 개발과 신속한 시장진입을 지원하겠다”라고 밝혔습니다.

식품의약품안전처(처장 이의경)는 의약품의 유전독성 여부를 실험하지 않고도 빅데이터를 기반으로 예측 가능하게 하는 ‘의약품 불순물 유전독성 시뮬레이션 평가 사례집’을 개정발간하였습니다. 이번 사례집은 허가 신청 시 불순물의 유전독성 유발 가능성 평가자료 제출 의무화를 앞두고 제약업계가 시험자료 대신 시뮬레이션 결과를 제출할 수 있도록 지원하기 위해 마련되었습니다.