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식품의약품안전처

식약처, 신약 등 인공지능(AI) 독성예측 기술 개발 추진.."기간·비용 단축" 기대

총 75억 연구비 3년간 투자,신약, 백신 등 의약품 분야와 식품 분야,환경 유해물질 등 연구

식품의약품안전처(처장 이의경)는 신약을 비롯하여 새로운 식품원료 등 신규 물질에 대해 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 독성예측 기술 개발을 본격적으로 추진한다.


이번 연구를 위해 총 75억의 연구비를 3년간 투자할 예정이다.

주요내용은 ▲물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측 ▲이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구다.


이번 연구는 신약, 백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯하여 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용될 수 있으며, 실용화될 경우, 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3∼4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다.




미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한되어 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.




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로봇 인공방광 수술 ‘요누출’ 2.2%로 낮췄다 분당서울대병원 비뇨의학과 오종진 교수팀이 방광암 환자의 로봇 방광절제술 이후 시행되는 인공방광형성술에서 주요 합병증인 ‘요누출’을 획기적으로 줄일 수 있는 수술 기법을 제시했다. 연구팀은 소장과 요도의 문합 순서를 조정하는 ‘조기비관형화(early detubularization)’ 기법을 적용한 결과, 기존 13.0%에 달하던 요누출 발생률을 2.2%까지 낮추는 데 성공했다고 밝혔다. 근육층을 침범한 방광암이나 재발 위험이 높은 환자의 경우 방광을 제거하는 근치적 방광절제술이 시행된다. 이후 소변주머니 대신 소장의 일부를 활용해 새로운 방광을 만드는 ‘신방광형성술’이 적용되는데, 이는 체내에서 방광을 재건하고 요도 및 요관과 연결해야 하는 고난도 로봇수술이다. 문제는 수술 후 소장으로 만든 인공방광과 요도를 연결한 부위에서 소변이 새는 ‘요누출’이다. 이는 환자의 약 15%에서 발생하는 대표적 합병증으로, 회복 지연과 장기간 도뇨관 유지 등 환자 부담을 크게 증가시키는 요인이다. 이에 연구팀은 소장을 요도와 연결하기 전에 미리 절개해 펼치는 ‘조기비관형화’ 기법을 도입했다. 이 방법은 장간막에 의해 발생하는 당김(장력)을 줄여 문합 부위가 벌어지는 것을 방지