약물 개발 과정에서 약물이 표적 세포와 장기에서 효과적인 활성을 나타내는지를 확인하는 것은 매우 중요하다. 그러나 약물이 효과적일지라도, 생체 내(in vivo)에서 독성을 보인다면 해당 약물은 환자에게 투여될 수 없다. 약동학에 근거할 때, 대부분의 약물은 체내로 들어온 후 간에서 제거되며, 치료 효과를 발휘하기 위해 표적 장기에 도달하는 것은 남아 있는 분율에 불과하다. 따라서 생체 내 독성을 지닌 약물은 종종 초기 징후로서 간독성(hepatotoxicity)을 나타낸다. 이는 약물 개발에서 간독성 평가의 핵심적 중요성을 부각한다. 현재 간독성 평가는 주로 동물 모델과 일차 인간 간세포를 기반으로 한다. 그러나 일부 약물은 이러한 평가를 통과하여 시장에 출시된 후, 환자에서 예기치 못한 독성이 발견되어 철회되는 경우도 있다. 예측 정확도를 향상시키기 위해 고도화된 3D 간 배양 시스템을 포함한 간독성 모델, AI 기반 모델과 같은 in silico 접근법, 그리고 개선된 in vitro 분석법이 주목받고 있다. 본 종설은 기존의 2D 모델, 동물 모델, 오가노이드 온 어 칩(organ-on-a-chip) 시스템, 계산 모델을 체계적으로 비교하고, 각각의 장점, 한계, 그리고 예측 신뢰성을 조명한다. 이러한 방법론들을 비판적으로 평가함으로써, 우리는 간독성 평가 전략을 정교화하기 위한 향후 방향을 제안하며, 특히 번역적(임상 적용) 관련성을 향상시키고 동물 실험 의존도를 줄이며 AI 기반 예측 모델을 통합하는 데 중점을 둔다.

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