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서울시립대학교 환경공학부 최진희 교수
환경독성
NAMs
Adverse Outcome Pathway(AOP)
연구 영역
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논문·특허
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서울시립대학교 환경공학부 최진희 교수

서울시립대학교 환경시스템독성학 연구실은 환경오염물질의 독성 기전 규명과 위해성 평가를 선도하는 국내 대표 연구실입니다. 본 연구실은 독성발현경로(Adverse Outcome Pathway, AOP) 기반의 환경독성 연구를 중심으로, 화학물질의 분자·세포·생체지표 수준에서의 독성 메커니즘을 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 과학적이고 예측력 있는 위해성 평가 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목한 독성예측 연구를 활발히 수행하고 있습니다. ToxCast, CompTox Chemical Dashboard, eChemPortal 등 다양한 독성 데이터베이스와 머신러닝, 딥러닝, 그래프 신경망 등 최신 AI 알고리즘을 활용하여, 화학물질의 구조·특성·생물학적 반응 정보를 통합 분석하고, 독성예측모델 및 차세대 위해성평가(NGRA) 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 동물실험을 대체·보완하는 새로운 접근법(NAMs)으로서, 신물질 사전위해성 평가, 규제기관 의사결정 지원, 환경성질환 예측 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 후생유전(epigenetics) 및 다세대 독성평가 연구를 통해, 환경유해물질 노출이 유전자 발현 및 생물학적 기능에 미치는 중장기·세대전이 영향을 규명하고 있습니다. 고속대량스크리닝, 오믹스(OMICS) 분석, 머신러닝 기반 화학물질 분류, 동물모델 장기노출 실험 등 다양한 첨단기법을 활용하여, 후생유전 마커의 역할과 환경성질환 발생기전을 심층적으로 연구하고 있습니다. 연구실은 흡입독성, 후생유전, 환경성질환, 생활화학제품 혼합물 등 다양한 환경유해물질에 대한 AOP 개발 및 국제 표준화, 데이터 기반 독성예측모델 개발, 차세대 위해성평가 체계 구축 등 다각적인 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 국내외 환경보건 정책 및 규제의 과학적 근거를 제공하고, 안전하고 지속가능한 사회 구현에 기여하고 있습니다. 앞으로도 환경시스템독성학 연구실은 환경독성학, 데이터사이언스, 인공지능, 후생유전 등 다양한 학문분야의 융합연구를 통해, 미래 지향적이고 혁신적인 환경보건 연구를 선도해 나갈 것입니다.

환경독성NAMsAdverse Outcome Pathway(AOP)ITS/IATAdeep learning
대표 연구 분야
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AI 기반 메커니즘 독성예측 및 동물대체 선별 연구 thumbnail
AI 기반 메커니즘 독성예측 및 동물대체 선별 연구
AI-driven mechanism-based toxicity prediction and animal-free screening research
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표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
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1
Article
|
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·
2026
Developmental exposure to polystyrene nanoplastics induces persistent neurobehavioral changes and alters later-life susceptibility to hexabromocyclododecane in zebrafish
Jiwan Kim, Jeongeun Im, Jinhee Choi
IF 6.1 (2026)
Ecotoxicology and Environmental Safety
Micro- and nanoplastic pollution poses a global threat due to environmental accumulation, poor reversibility, and adverse effects on humans and wildlife. Nanoplastics can cross the blood-brain barrier (BBB) and induce neurotoxicity, yet studies investigating the developmental effects of nanoplastic exposure during early life (a period vulnerable to environmental stressors) and their influence on later-life outcomes remain limited. This study examined whether early-life exposure to polystyrene nanoplastics (PS-NPs) during embryonic and larval stages has lasting effects and alters susceptibility to hexabromocyclododecane (HBCD), a brominated flame retardant globally detected in aquatic environment, in zebrafish. Developmental exposure to PS-NPs led to reduced locomotor activity in both larvae (5 dpf) and adults (157 dpf). Furthermore, early PS-NP exposure modified behavioral response to HBCD in adulthood: adult fish exposed to HBCD for the first time exhibited hyperactivity, whereas those previously exposed to PS-NPs showed no significant change. These differential responses were strongly correlated with altered expressions of neurological and neurodevelopmental genes (e.g., drd2a , glud1a , fezf2 ) and global DNA methylation levels. Our findings suggest that epigenetic processes may contribute to the observed differences in adult locomotor behavior and susceptibility to subsequent HBCD exposure. This study highlights the need for further research into locus-specific epigenetic regulation of neural genes during development and their quantitative relationship to adverse outcomes. In light of the conservation of epigenetic mechanisms across species and the widespread presence of environmental substances from industrial and consumer products that can disrupt these pathways, our study underscores the broader implications for environmental health. • Early exposure to PS-NPs reduced locomotor activity in larvae and adult zebrafish. • Developmental PS-NPs can influence adult response to HBCD-induced hyperactivity. • PS-NPs disrupted expression of neurodevelopmental and neurotransmission genes. • Distinct global DNA methylation patterns were observed across exposure scenarios. • Epigenetic regulation may contribute to persistent neurobehavioral outcomes.
https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2026.119754
Hexabromocyclododecane
Epigenetics
Brominated flame retardant
Zebrafish
Histone
DNA methylation
DNA damage
Toxicant
Environmental toxicology
Adverse Outcome Pathway
2
Article
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인용수 1
·
2026
Application of in vitro new approach methodologies data to chemical risk assessment: current status and perspectives toward next generation risk assessment
D. H. Kim, Jinhee Choi
IF 4.6 (2026)
Frontiers in Toxicology
The rapid transition toward animal-free chemical safety evaluation has positioned in vitro new approach methodologies (NAMs) as central components of next-generation risk assessment (NGRA). Advances in complex in vitro systems, high-content phenotypic profiling, multi-omics technologies, and AI-assisted analytics have greatly expanded the capacity to characterize human-relevant biological responses. However, despite their scientific promise, the translation of NAM-derived information into regulatory decision-making remains challenging in general. Key bottlenecks include incomplete alignment with apical regulatory endpoints, limited toxicokinetic context in conventional in vitro systems, and substantial variability across assays, data structures, and analytical pipelines. This review aims to summarize the current state of in vitro NAM technologies, evaluate the major barriers limiting their regulatory application, and discuss emerging frameworks that enable their integration into NGRA. To strengthen regulatory relevance, increasing efforts focus on integrating mechanistic NAM outputs into adverse outcome pathway (AOP) frameworks and applying high-throughput toxicokinetic (HTTK) modeling to support in vitro –to– in vivo extrapolation (IVIVE). Early NGRA case studies show that NAM-based points of departure can, in some instances, approximate or bracket traditional in vivo thresholds, although results remain heterogeneous across chemical classes and endpoint domains. Going forward, progress in NAM-based risk assessment will depend not only on advancements in assay technologies but also on decision frameworks capable of effectively incorporating existing NAM evidence. Tiered and evidence-integrated approaches will be essential, particularly in light of the varied NAM data availability across chemicals. Strengthening the iterative exchange between NAM application and method development will help guide future improvements and support a more transparent, adaptive, and human-relevant assessment paradigm.
https://doi.org/10.3389/ftox.2026.1754231
Risk assessment
Context (archaeology)
Adverse Outcome Pathway
Limiting
Regulatory science
Key (lock)
Risk management
Analytics
3
Article
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인용수 1
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2026
Multi-task deep learning models for mechanism-based prediction of developmental and reproductive toxicity (DART) using ToxCast bioassays
Siyeol Ahn, Hojun Jung, Jinwon Hwang, Donghyeon Kim, Hyunjun Kim, Wooseok Kim, Yunjung Lee, Changwon Lim, Jinhee Choi
IF 4.6 (2026)
Frontiers in Toxicology
Developmental and reproductive toxicity (DART) testing has traditionally relied on animal studies, which are costly, time-consuming, and ethically constrained. To advance new approach methodologies (NAMs), we developed a mechanism-informed deep learning framework for predicting DART using in vitro bioactivity data from 23 ToxCast assays mechanistically linked to key developmental and reproductive pathways. Four state-of-the-art (SOTA) deep learning architectures (DGCL, TransFoxMol, MolPath, and MolFormer) were evaluated to address performance limitations commonly observed in traditional supervised learning approaches. Each model was fine-tuned using the curated ToxCast dataset, with the F1 score serving as the primary evaluation metric. Among these, the DGCL model consistently outperformed baseline machine learning algorithms, including random forest, XGB, GBT, decision tree, and logistic regression. Extending DGCL to a multi-task learning framework further improved model stability and performance for endpoints with limited active data. External validation with 91 reference chemicals curated and verified by the ECVAM ReProTect program demonstrated balanced predictive performance (F1 = 0.68), confirming the reliability and generalizability of the fine-tuned DGCL model. By leveraging advanced deep learning architectures, the model effectively handles mechanistically diverse and imbalanced assay data with limited active samples, resulting in improved predictive performance across DART-related effects. Overall, this study demonstrates the potential of integrating mechanistic bioassay information with deep learning to develop reliable, mechanism-based, and non-animal methods for DART prediction and potential regulatory application.
https://doi.org/10.3389/ftox.2026.1751644
Deep learning
Generalizability theory
Reliability (semiconductor)
Baseline (sea)
Bioassay
Stability (learning theory)
Active learning (machine learning)
Supervised learning
최신 정부 과제
38
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1
2025년 5월-2026년 5월
|25,000,000
인공지능 기반 EU 그린딜 스마트 화학물질 안전관리 체계 구축을 위한 한-EU 연구협력 네트워크 강화
인공지능 기반 EU 그린딜 기반 스마트 화학물질 안전관리 체계 구축 및 한-EU 연구협력 네트워크 강화
유럽연합 그린딜
스마트 화학물질 안전관리
신규접근법
인공지능
통합시험접근법
2
2024년 2월-2025년 11월
|80,000,000
차세대 위해성평가 기법을 활용한 위험성 확인 및 결정 기술개발 연구(2)
(1) 기존 위해성평가 in vivo 기반 유해성 데이터베이스 구축(2) 기존 위해성평가 최적의 위험성 확인·결정 기술 마련을 위한 사례 연구(3) 차세대 위험성 확인·결정 기술 적용 타당성 검토를 위한 평가 방법 마련
차세대 위해성평가
새로운 접근방식
위험성 확인
위험성 결정
독성시작값
3
2024년 2월-2024년 12월
|80,000,000
차세대 위해성평가 기법을 활용한 위험성 확인 및 결정 기술개발 연구(2)
본 연구는 차세대 위해성평가 활용을 위한 전통적 위해성평가 방법론 및 사례연구를 목표로 함.세부 목표는 다음과 같음. - 전통적 위해성평가의 위험성 확인 및 결정 기술 분석 - 차세대 위험성 확인 및 결정 기술 적용 타당성 검토를 위한 평가 방법 마련 - 차세대 위해성평가 검증을 위한 전통적 위해성평가 자료 활용 전략 수립
차세대 위해성평가
새로운 접근방식
위험성 확인
위험성 결정
독성시작값
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022화학물질의 질환 유발 기여도 평가를 위한 독성발현경로 네트워크 구성 장치 및 질환 유발 가능 화학물질의 우선순위 선별 방법1020220054001
등록2019화학물질 독성 데이터베이스와 딥러닝 모델을 이용한 흡입독성 검토 우선 순위 물질 선별 방법1020190024204
등록2015고속 대량 포유류 독성 예측 지표 생성 방법, 고속 대량 포유류 독성 예측 스크리닝 방법, 및 고속 대량 포유류 독성 예측 스크리닝 시스템1020150059192
전체 특허

화학물질의 질환 유발 기여도 평가를 위한 독성발현경로 네트워크 구성 장치 및 질환 유발 가능 화학물질의 우선순위 선별 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220054001

화학물질 독성 데이터베이스와 딥러닝 모델을 이용한 흡입독성 검토 우선 순위 물질 선별 방법

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190024204

고속 대량 포유류 독성 예측 지표 생성 방법, 고속 대량 포유류 독성 예측 스크리닝 방법, 및 고속 대량 포유류 독성 예측 스크리닝 시스템

상태
등록
출원연도
2015
출원번호
1020150059192
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
AI독성예측
AI 기반 초고속 독성 예측 플랫폼
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AOP선도
독성발현경로(AOP) 개발 및 국제 표준화 선도
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차세대위해성평가
차세대 위해성평가(NGRA) 기술로 동물실험 규제 극복
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후생유전독성
후생유전 및 다세대 독성 연구를 통한 장기적 안전성 규명
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소비재안전
소비재 혼합독성 평가 및 누적위해성 예측
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연구자역량
국내외 독성학 분야를 선도하는 최고 수준의 연구진
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