서울시립대학교는 환경공학과 박사과정에 재학 중인 김동현씨가 ‘2026 환경독성보건학회 춘계학술대회’에서 젊은과학자상을 수상했다고 8일 밝혔다. 환경독성보건학회 젊은과학자상은 환경보건 분야에서 우수한 연구 성과를 낸 차세대 연구자를 발굴해 격려하는 상이다. 김씨는 지도교수인 최진희 교수와 함께 인공지능(AI) 기술을 활용해 화학물질의 유해성을 신속하게 예측하는 ‘설명 가능한 독성예측 모델’을 개발하고 있다. 이 연구는 기존 동물실험 중심 독성평가의 한계를 보완하고, 화학물질이 인체와 환경에 미치는 영향을 체계적으로 규명하는 차세대 위해성평가 방법론으로 주목받는다. 특히 단순히 독성 여부만 판별하는 것을 넘어 AI가 어떤 생물학적 경로를 통해 독성을 발현하는지 인과관계를 설명할 수 있도록 설계해 예측 결과의 신뢰도를 높였다. 해당 연구 성과는 환경 분야 저명 학술지인 ‘ES＆T(Environmental Science ＆ Technology)’에도 게재됐다. 김씨는 “AI 독성예측 기술은 방대한 자료를 통합해 화학물질의 위험성을 효율적으로 평가하는 도구”라며 “앞으로 인간과 환경을 모두 보호하는 안전한 위해성평가 체계를 구축하는 데 기여하고 싶다”고 소감을 밝혔다.

서울시립대학교가 환경부의 ‘분자독성 네트워크 기반 환경성질환 예측모델 개발’ 과제를 수주했다고 3일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2026년까지 총 5년간 진행된다. 올해 사업비는 약 8억 원으로 단계 평가(2년+3년)를 통해 성과 진단과 후속 지원이 이뤄진다. 이 연구를 맡은 최진희 환경공학부 교수(화학물질데이터과학연구센터장)는 “최근 화학물질 규제가 강화되면서 수많은 화학물질의 독성평가가 필요해졌다”며 “화학물질과 질환 발생과의 인과관계 규명을 통한 환경성 질환 관리에도 대규모의 화학물질 독성 데이터가 필요하다”고 말했다. 또한 이를 위해 “독성평가 시스템을 기존의 동물실험에 기반을 둔 고비용, 저효율 평가 방식에서 메커니즘과 데이터에 기반을 둔 평가 방식으로 바꾸는 획기적인 전환이 필요하다”며 “독성 빅데이터 기반 인공지능 모델은 이런 메커니즘 기반 독성평가 방식에 유용하게 활용될 수 있는 기술이기에 앞으로 환경독성보건 분야에서 그 활용이 크게 늘어날 전망”이라고 말했다. 최 교수는 화학물질 독성 빅데이터의 기계학습을 통한 ‘환경성 질환 예측모델’을 개발해 ▲화학물질 빅데이터 기반 ‘환경유해인자-환경성질환 인과성 네트워크’ 구축 ▲환경유해인자-환경성질환 인과성 네트워크 기반 독성예측용 기계학습 모델 개발 ▲빅데이터 AI 기반 ‘독성예측 플랫폼’을 구축할 계획이다. 최진희 교수의 ‘IT,BT,NT(Information Technology, biotechnolgy, nano-technology)’의 융합을 통한 환경 독성 연구는 화학물질의 국제환경규제 선제적 대응에 활용될 수 있는 기술로 평가받고 있다. 한편 최 교수는 환경독성·위해성 분야에 130여 편 이상의 논문을 발표해 총 9000여 회에 달하는 인용 횟수를 기록, 2015년부터 2017년까지 3년 연속 ‘클라리베이트 애널리틱스’가 선정한 ‘세계에서 가장 영향력 있는 과학자(Highly Cited Researcher)’에 선정된 바 있다. 서울비즈 biz@seoul.co.kr