- 유해성이 명확히 밝혀지지 않은 신규화학물질로 인한 급성독성 및 사망사고의 효율적 예방이 필요(관련 : 중기사업계획-화학물질연구)

- 전산 예측기술(In silico)은 예측결과가 갖는 불확실성에도 불구하고 동물실험을 대체하여 많은 비용과 시간을 절약할 수 있으므로 그 활용성이 높아지고 있음

- 이에 유해성 예측프로그램(전산예측 및 분자 모델링)을 도입·적용하여 반도체 및 LCD 등 전자산업에서 사용하는 신규화학물질에 대해 건강유해성 정보를 생산·제공하고, 향후 예측프로그램을 활용하여 화학물질을 효율적으로 관리하는 방안을 마련하고자 함

- 또한 2018년 산재예방 「신 사업 및 업무개선 아이디어 공모」 입상(`18.12.03) 결과, “신공정, 신규화학물질의 유해성 전산예측 사업”의 실현을 위해 추진

- 1992년 이후 사업주가 고용노동부에 제출하여 우리 연구원에서 검토하고 있는 “신규화학물질 유해성·위험성 조사 및 확인” 사업결과 중 반도체 및 LCD등 전자산업 관련 신규화학물질을 Derek Nexus, Danish QSAR, Vega QSAR, T.E.S.T (EPA) 등 4개의 예측프로그램으로 사전 예측한 결과 모든 프로그램에서 예측 가능한 물질 132종을 최종 연구대상으로 선정함

- 문헌조사 및 기존 연구결과를 바탕으로 국제적으로 검증된 신뢰성 있는 예측프로그램을 선정하여 각 QSARs 모델의 구조, 화학물질 구조분류 및 특성, 예측 범위(domain) 등 모델 특징을 분석함

- 변이원성의 경우 Derek Nexus, Danish QSAR, Vega QSAR, T.E.S.T (EPA), QSAR Toolbox 등 5개의 예측프로그램을 통해 예측한 결과, 모든 예측프로그램에서 양성인 물질은 9종이었음

- 발암성의 경우 Derek Nexus, Danish QSAR, Vega QSAR 등 3개의 예측프로그램에서 모두 양성으로 예측된 물질은 11종이었으며, 급성 경구독성의 경우 Danish QSAR, T.E.S.T (EPA), QSAR Toolbox 등 3개의 예측프로그램에서 33종이 GHS 분류기준에 따른 급성 경구독성물질(0 < LD50 ≤ 2,000 mg/kg)로 공통 예측되었음

3. 연구담당자 : 산업안전보건연구원 산업화학연구실 김현옥 부장