1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

매일 수많은 새로운 물질이 합성되어 인간에게 노출되고 있습니다. 안전한 사회를 위해 이러한 물질들의 인체에 대한 독성 영향을 파악하는 것은 필수적입니다. 이를 위해 다양한 동물 독성 평가 실험이 수행되고 있지만, 경제적, 윤리적, 환경적 문제로 인해 전 세계적으로 in vitro 실험계를 통해 기존의 동물 실험을 대체하고자 하는 노력이 지속되고 있습니다. 특히 화장품의 독성 평가 분야에서는 세포 실험을 통한 동물대체시험법이 성공적으로 정착하여 제도적으로도 공신력 있는 세포 기반 독성 평가가 이루어지고 있습니다. 그러나 흡입 독성 분야에서는 아직까지 동물 실험을 대체할 수 있는 세포 시험계가 거의 발달하지 않은 상황입니다.

최근에 세포 실험을 통해 동물 실험을 대체하고자 하는 차세대위해성평가라는 최신의 방법론이 주목받고 있습니다. 이 방법론은 방대한 정보량을 제공하는 최신 세포 실험 결과를 바탕으로 물질의 위해성을 보다 정확하게 판단하기 위한 가이드라인을 제시합니다. 이번 연구에서는 가습기 살균제로 사용되어 인간의 호흡을 통해 노출되었을 때의 위험성이 널리 알려진 물질(PHMG-p와 CMIT/MIT)을 이용하여 차세대위해성평가 방법론을 적용한 세포 실험계를 통해 호흡 노출 위험성을 평가했습니다. 물질에 노출된 세포의 총전사체 분석 결과를 기존의 폐 섬유화 유도와 관련된 독성학적 근거들을 바탕으로 분석하여, 세포 실험계에서 PHMG-p와 CMIT/MIT의 독성 시작 농도를 산출했습니다. 이를 기존 동물 실험에서 제시된 독성 시작 농도 및 인체 예상 노출량과 비교한 결과, 총전사체 분석 기반 차세대위해성평가 방법이 기존 동물 실험만큼 유용한 독성 평가 정보를 제공할 수 있음을 보였으며 위험한 물질을 위험하다고 판단할 수 있다는 것을 보였습니다.

흡입 독성 평가에 차세대위해성평가의 적용은 아직 초기 단계에 있습니다. 이번 연구를 통해 흡입 독성 분야에서도 동물 대체 시험법의 개발이 활발해져, 미래에는 가습기 살균제 참사와 같은 비극을 방지할 수 있는 안전한 사회 구현에 기여할 수 있기를 희망합니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

저는 성균관대학교 약학대학 정규혁 교수님 예방약학 연구실에서 연구를 진행하였습니다. 본 연구실은 인체가 흡입 노출될 수 있는 다양한 물질들에 대한 독성을 실험적 데이터를 기존 근거기반 하여 통합적으로 평가 탐구하는 연구실 입니다. 특히 2011년 발생하였던 가습기 살균제 참사와 관련하여 아직까지도 해결되지 않은 가습기 살균제 유발 질환에 대한 역학적 상관성에 대한 실험적 근거들을 연구하고 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

독성 실험을 하다 보면 실험동물로 마우스를 자주 사용하게 됩니다. 독성 실험 중 동물의 눈을 볼 때면 항상 실험 동물에게 미안한 감정을 느끼고 있습니다. 아직까진 요원한 일이지만 언젠가는 모든 동물실험이 세포 실험으로 대체되는, 더 이상 미안한 실험동물의 눈을 볼 필요가 없는 미래를 꿈꾸고 있습니다.

제 연구를 통해 쌓이는 세포 기반 독성평가방법의 조그만 진전들이 언젠가는 동물을 조금이라도 덜 희생시키는 독성 물질 규제의 제도적 기반이 되고 있다고 생각하여 연구를 계속하고 있습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

꼭 생물정보학과 관련된 연구실에서 연구를 하고 있지 않더라도, 정보량이 큰 최신 생물학적 데이터를 분석할 수 있는 여러 도구, 특히 R이나 Python 등을 기반으로하는 여러 분석 패키지들에 익숙해 지기를 권장합니다. 특히나 최근 AI의 급격한 발달로 코딩이 필요한 데이터 분석 도구들도 예를 들면 ChatGPT 등을 통해 더 쉽게 혼자서도 배울 수 있게 되고 있습니다. 막연하다고 생각되더라도 자주 보시던 논문들에서 사용하는 분석 방법을 따라해보는 것부터 시도해 보시기를 꼭 추천드리고 싶습니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

흡입 독성을 평가하기 위해 기계 학습적인 요소를 적용하여 물질의 독성 예측에 지금까지 축적된 독성학적 빅데이터를 활용하여 물질의 독성 예측에 타당성을 높이는 방법을 모색하고자 합니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

먼저 저의 석박통합과정을 지도해주시고 이번 논문을 끝까지 끌고 올 수 있도록 지원해주신 정규혁 교수님께 감사의 말씀 드립니다. 또 이번 논문이 시작 될 수 있도록 아이디어를 제시해주신 김하룡 교수님께 감사드리고, 논문을 쓰는 동안 연구실 생활이 지속 될 수 있도록 지원해 주신 김형식 교수님께도 감사드립니다. 끝으로 제가 힘들고 포기하고 싶을 때에도 언제나 든든하게 저를 뒷받침 해주었던 부모님께도 진심으로 감사의 인사를 전하고 싶습니다.