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최진희

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.