OECD 에스트로겐 수용체 참조물질을 활용한 AI 기반 설명 가능한 생식·발달독성 예측 플랫폼(ToxBAI)의 검증 연구

빠르게 증가하는 신규 화학물질을 기존 동물실험만으로 모두 평가하는 것은 한계가 있어, 유해성 기반 우선순위화가 중요하다. 이를 위해 이전 연구에서는 머신러닝 기반 독성예측 모델들을 개발하였고, 이를 통합하여 설명가능한 AI 기반 플랫폼 ToxBAI를 개발하였다.

본 연구에서는 개발된 ToxBAI의 생식·발달독성 예측 성능을 검증하고자 하였다. 이를 위해 ToxBAI를 구성하는 개별 예측 모델의 통합 방법을 제안하고, 공신력 있는 OECD ER 참조물질을 활용하여 예측 성능을 평가하였다. 그 결과, 모델 성능에 따른 가중치 기반 통합 방식이 동일 가중치 방식보다 우수한 예측 성능을 나타냈으며, 이를 통해 ToxBAI의 규제 독성평가 분야에서의 활용 가능성을 확인하였다.