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미국 연구팀이 동물실험을 대체할 수 있는 기계학습 모델을 개발했다.

토마스 하르퉁 미국 존스홉킨스대 공중보건대 교수가 이끄는 공동연구팀은 유럽화학물질청(ECHA)이 수집한 1만여 개 화학물질에 대한 86만 건 이상의 동물실험 데이터를 기반으로 화학물질의 독성을 예측하는 기계학습모델 ‘라사르(RASAR)’를 만들었다.

라사르는 시험하려는 물질의 특성을 기존에 독성이 알려진 유사한 화학물질과 비교하는 방식(교차 해석)으로 독성을 유추해냈다.

저장된 데이터를 이용하는 단순 방식으로는 70~80%의 정확도로, 저장된 데이터 외에 다른 위험 요소를 포함하는 데이터 혼합 방식으로는 80~95%의 정확도로 독성을 예측했다.

하르퉁 교수는 “빅데이터를 기반으로 한 라사르를 이용해 기존 동물실험보다 더 정확하고 다양한 독성 예측이 가능하다”고 말했다.

연구결과는 국제학술지 ‘독성학’ 7월 11일자에 실렸다.doi:10.1093/toxsci/kfy152