프로젝트 소개
본 과제는 환경호르몬 위해성 예측을 위해 rat, mouse, human 데이터를 아우르는 in silico virtual human 모델을 제시하고 직접 실험으로 타당성을 증명하는 연구임.
연구목표는 화학·생물학 descriptor 통합, target descriptor 기반 cross-species 모델 확장, human 데이터 기반 virtual human pre-screening 모델 개발임. 연구내용은 EMBL-EBI ChEMBL, TOXNET, CPDB, PubChem, DrugBank, GSE57822, enrichment pathway analysis와 machine learning을 결합해 변수 선별과 모델 최적화를 수행하고 계획된 최소한의 실험으로 검증함. 기대효과는 동물실험 대체·감축 및 첨단독성예측평가기술 산업화 기여, 약물 개발 비용 경감 가능성임