| 초록 |
Ⅳ. 연구 결과 1. NAMs 정의 · 넓은 의미에서, In silico 접근법, 그리고 In chemico와 In vitro 평가방법뿐만 아니라 유해성이라는 측면에서 화학물질의 노출로부터의 정보를 포함 US Environmental protection agency (US EPA) 전략보고서에서 NAMs는 화학적 유해성 및 위해성 평가에 대한 정보를 제공하는 데 사용될 수 있는 비 동물 기술, 방법론, 접근법 또는 이들의 조합을 폭넓게 서술하는 용어로 채택됨. 미국 독성물질 관리법(TSCA)의 목적을 위해 이 새로운 용어를 '척추동물을 줄이거나 정교화 또는 대체를 위한 대체 시험 방법 및 전략” 과 동의어로 인식하고 있다고 서술 2. NAMs 기술예시 현재 진행 중인 NAMs 기술을 활용한 연구는 각 항목을 목표로 수행 중에 있음 · 방법론의 진보 · 주요한 화학물질의 분류 이해 · 노출 3. NAMs 기술의 국내·외 활용 현황 1) Tox21, ToxCast, Chemical Dashbord 등 데이터베이스 활용기술 화학물질의 생산과 사용이 급속도로 증가하면서, US EPA와 FDA (Food and Drug Administration) 등의 정부기관은 수천 가지 화학 물질의 우선순위를 정하고 독성영향을 스크리닝하여 평가할 수 있는 신속하고 효율적인 방법이 필요하였음. 이에 로봇 공학 및 첨단 기술로부터 개발된 효율적이고 신속한 시험법을 통해 독성영향에 대한 빅 데이터를 생산하는 Tox21과 ToxCast 프로그램을 활용하고자 함 (1) 국외 현황 Tox21은 US EPA, NTP (National Toxicology Program), NCATS (National Center for Advancing Translational Sciences), FDA에서 공동으로 개발한 프로그램으로, 총8,599여 가지 화학물질의 독성 데이터가 존재하고, ToxCast는 US EPA에서 독성영향 예측을 위해 개발한 프로그램으로, 총 1,877여 가지 화학물질의 독성 데이터가 존재함. 또한 US EPA에서 개발한 Chemical dashboard는 화학물질의 구조와 물리화학적 특성에 대한 정보 제공해주는 프로그램으로, 잠재적인 건강 영향을 예측하는 데 사용됨. 현재 700,000개 이상의 화학물질에 대한 정보가 포함되어 있음 ToxCast/Tox21은 대부분 high-throughput In vitro assay을 활용하여 얻은 데이터베이스로 이루어져 있어 미국 EPA에서는 이 프로그램을 (1) 인체 위해성 평가를 위한 우선순위 물질을 선정 하거나 (2) Weight of Evidence (WoE)를 부여하는 데 활용하고 있고, 만성노출, 발달 또는 생식 독성 등 독성영향을 예측할 때 기초자료로 활용되고 있음 (2) 국내 현황 국내에서는 미국, 유럽과 같은 선진국에 비해 ToxCast 및 Tox21와 같은 빅데이터의 인프라가 부족하여 규제적으로 위해성평가에 활용되고 수행된 사례가 없음 2) High-throughput In vitro 스크리닝 기법 In vitro assay와 High-throughput screening (HTS) 기법을 통합한 분석기법으로, 평가대상물질과 생물학적 기질 (e.g., 세포 라인 및 단백질)을 많은 수의 well-plate (e.g., 96, 384 또는 1536 wells)에 넣어 분석하여 고속대량으로 독성 영향에 대한 빅데이터를 생성함. 로봇 공학, 데이터 처리 및 제어 소프트웨어 프로그램, 높은 감도의 검출 방법 등을 접목시켜 많은 화학 물질을 효율적으로 평가할 수 있음 (1) 국외 현황 현재 US EPA에서 활발히 연구하고 있는 In vitro 기법은 US EPA의 내분비계 장애영향 스크리닝 프로그램 (Endocrine Disruptor Screening Program, EDSP)의 사용을 위한 ToxCast 기반의 에스트로겐 수용체 (Estrogen Receptor, ER) Bioactivity 모델임. US EPA는 EDSP 모델뿐만 아니라 현재 High-throughput In vitro assay 기법이 적용된 ToxCastTM Androgen Receptor (AR)와 Steroidogenesis ToxCastTM (STR) and Thyroid (THY) bioactivity model도 연구 중에 있음 이 외에 Health Canada와 ECCC (Environment and Climate Change Canada)에서는 US EPA의 ER Model의 결과와 HTS 데이터를 위해성평가 지표로 활용하는 것에 관심을 기울이고 있음. 또한 OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development)에서는 비 척추동물 기반의 In vitro 동물대체시험법을 OECD 가이드라인으로 인정해주고 있음 (2) 국내 현황 국내에서 화학물질에 대한 인체위해성평가를 수행할 때 급성, 만성, 피부자극 실험 등을 검증하기 위해서 동물대체시험법을 포함하는 OECD 가이드라인을 기반으로 시험. 현재 식약처에서 수행하는 화학제품에 대한 피부 자극 실험이나 국립환경과학원의 시험 고시 중 유전독성 등은 인체위해성평가를 위해 In vitro 시험을 수행하도록 명시하고 있음. 그러나, 선진국들에 비해서는 국내 실정에 맞는 고속 스크리닝과 대체시험법 기술이 부족하고 시험법의 검증이 필요함 3) In silico, In chemico 독성평가 (1) 국외 현황 · In silico 기법 In silico model은 위해성평가 우선순위 확인 (Identification of Risk Assessment Plan, IRAP) 과정에 적용 가능함. ECCC의 잔류성, 농축성 및 독성 물질 (Persistent, bioaccumulative and toxic substances, PBT)과 기전독성에 유용한 스크리닝 방법인 Chemical profiling software (ECCC의 Chemical Profiler)를 통해 화학물질에 의한 기전적 영향과 고용량 프로파일링 (High-potency profiling)을 수행함. Chemical profiling software에는 OECD QSAR (Quantitative structure-activity relationship) Toolbox (2015), the Laboratory of Mathematical Chemistry's OASIS-CATALOGIC (2014), OASIS-TIMES (2015) 등의 모델들이 포함되어 있음. 또한 Health Canada는 Chemicals Management Plan (CMP)에 따라 인체건강위해성 평가의 데이터 지원을 위해 QSAR model을 적용하고 있음 · In chemico 기법 화학물질의 위해성 평가 중 피부 반복 또는 자극실험을 시행할 때, 기존에 토끼 또는 기니피크 동물모델을 활용한 기존의 피부자극 시험을 In chemico Skin sensitisation: Direct Peptide Reactivity Assay (DPRA, OECD TG 442C) 대체시험법 기술로 전환함. 이 외에 Skin irritation and corrosion, Serious eye damage and eye irritation과 같은 여러 피부자극에 대한 OECD 가이드라인 시험법이 동물대체시험 방법으로 전환되었음 (2) 국내 현황 국내에서도 DPRA, OECD TG 442C 시험법이 환경부 국립환경과학원의 고시 '화학물질의 시험방법에 관한 규정'의 제5장 건강영향 시험분야 및 식품의약품안전처의 식품의약품안전평가원에서 만든 '화장품 독성시험 동물대체시험법 가이드라인 (VIII)'에 위 시험법이 포함됨 그러나, 4차 혁명 시대 도래와 함께 In silico와 In chemico 대체시험법 도입이 활성화되고 있지만 이러한 기술을 시험하고 활용할 수 있는 전문가가 부족하여 국내산업체 혹은 기관들에 동물대체시험법을 보급하고 방법론 및 사례를 소개하는 교육 워크샵 등이 2012년부터 지금까지 매년 개최되고 있음. 또한 혼합 물질 독성 및 위해성평가의 필요성 및 중요성, 평가를 위한 방법론 및 실험결과 등에 관한 논문과 보고서가 많이 게재되고 있음 4) 혼합독성 세계적으로 화학물질의 사용 및 합성, 제조량 증가에 따라, 인간과 환경은 다양한 경로를 통해 많은 종류의 |
