Development of AOP-based explainable AI models and their application to predicting developmental and reproductive toxicants in consumer products
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065059
교육부
한국연구재단
서울시립대학교
김동현
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
환경 > 환경보건 > 환경유해물질 관련 건강영향평가
본 연구개발과제의 최종 목표는 'AOP 기반 설명가능한 독성예측 AI 모델 개발과 이를 활용한 생활화학제품 내 발달·생식 독성물질 규명'이다. 특히 개발된 모델이 규제기관의 위해성평가 기법 고도화에 실질적으로 활용될 수 있도록 과학적 타당성과 국제적 조화성을 확보하고자 하며, 이를 뒷받침하기 위해 국제 협력 프로그램에 적극 참여할 계획이다. 연구자는 202...
본 연구개발과제는 선행연구를 통해 구축한 독성 빅데이터 분석 기반과 머신러닝 독성예측 경험을 바탕으로, AOP 기반 설명가능한 독성예측 AI 모델을 개발하고 이를 생활화학제품 내 발달·생식 ... 온 ToxCast/Tox21, omics, 핵수용체 결합 시뮬레이션, 분자·세포독성 활성 데이터와 OECD eChemPortal, EPA ToxRefDB 등 동물실험 데이터를 통합하여 입력변수와 ...
... 연구 기관의 박사후 과정(postdoctoral fellowship)에 지원해 글로벌 연구 네트워크를 확대할 계획이다.2) 연구개발성과의 활용방안 및 기대효과- 정책 의사결정 지원: 데이터가 부족한 다양한 환경성 물질을 효율적으로 스크리닝해 규제기관의 위해성 평가와 우선순위 결정을 뒷받침한다.- 산업계 비용 절감: 기업이 초기 연구·개발 단계에서 안전한 화학물질 설계(S...