독성유전체학

3. 생물정보학

독성유전체학 데이터는 그 양이 방대하고 다양하며 복잡한 특성을 가지기 때문에, 데이터를 자동으로 처리하고 저장하기 위한 고도로 발전된 기술이 필요하다. 이러한 데이터를 분석하는 데에는 일반적으로 광범위한 생물정보학 및 통계학 지식이 활용되며,^[8] 특히 통계적 분류와 같은 접근 방식이 자주 사용된다.^[9]

4. 신약 개발

제약 분야의 신약 발굴 및 신약 개발 과정에서 독성유전체학은 중요한 역할을 한다. 정의된 모델 생물체 시스템을 이용하여 제약 약물이 일으킬 수 있는 이상 반응, 즉 독성 효과를 연구함으로써 환자나 환경에 대한 잠재적 독성 위험을 평가하는 데 활용된다.^[10]

현재 미국 환경 보호국(EPA)과 미국 식품의약국(FDA)은 유전체학 데이터만으로는 규제 관련 의사 결정을 내리지 않는다. 그러나 두 기관은 잘 문서화된 고품질 유전체학 데이터의 자발적인 제출을 권장하고 있다. 제출된 데이터는 사례별로 평가되며, 약물의 작용 기전을 밝히거나 증거 가중 접근 방식(weight-of-evidence approach)에 기여하는 데 사용될 수 있다. 또한, 유전체학 데이터를 기존의 독성학 테스트 결과와 함께 제출하여 관련 비교 데이터베이스를 구축하는 데 활용될 수도 있다.^[10]

5. 공공 프로젝트

미국 환경 보호국(EPA)과 미국 식품의약국(FDA)은 현재 유전체학 데이터만으로 규제 관련 의사 결정을 내리지는 않는다. 그러나 이들 기관은 잘 문서화된 고품질 유전체학 데이터의 자발적인 제출을 권장하고 있다. 두 기관은 제출된 데이터를 사례별로 평가하여 작용 기전을 밝히거나 증거 가중 접근 방식에 기여하는 등 다양한 목적으로 활용한다. 또한, 유전체학 데이터와 기존의 독성학 테스트 결과를 함께 제출받아 관련 비교 데이터베이스를 구축하는 데 사용하기도 한다.^[10]

여러 공공 프로젝트가 독성유전체학 연구를 지원하고 있다.

• 화학물질 영향 생물학적 시스템: 국립 환경 보건 과학원(NIEHS)이 주관하는 프로젝트로, 연구 설계, 임상 병리학, 조직병리학, 독성유전체학 데이터를 포함하는 독성 연구 지식 기반을 구축한다.^[11][12]
• InnoMed PredTox: 전임상 안전성 평가에서 더 나은 의사 결정을 내리기 위해, 다양한 오믹스 기술 결과와 기존 독성학 방법 결과를 결합하는 것의 가치를 평가한다.^[13]
• Open TG-GATEs (독성유전체학 프로젝트-유전체학 기반 독성 평가 시스템): 일본의 공공-민간 협력 사업으로, 170개 이상의 화합물(주로 약물)에 대한 유전자 발현 및 병리학 정보를 공개했다.^[14]
• 예측 안전성 테스트 컨소시엄: 미국 식품의약국(FDA)의 "중요 경로 이니셔티브"의 일환으로, 규제에 사용될 안전성 바이오마커를 식별하고 임상적으로 자격을 부여하는 것을 목표로 한다.^[13]
• ToxCast: 미국 환경 보호청(EPA) 프로그램으로, 환경 화학 물질의 유해성을 예측하고, 독성 경로를 특성화하며, 독성 테스트의 우선순위를 정한다.^[15]
• Tox21: 국립 보건원(NIH), 미국 환경 보호청(EPA), 미국 식품의약국(FDA)이 참여하는 연방 협력 사업이다. 더 나은 독성 평가 방법 개발을 목표로 한다.^[16] 이 프로젝트는 1000 지놈 프로젝트 참여자로부터 얻은 세포주를 이용하여 화학 물질의 독성 효과를 평가하고 유전적 표지자와의 연관성을 확인했다.^[17] 이 데이터 중 일부는 개인별 세포 독성 예측 방법을 결정하기 위한 NIEHS-NCATS-UNC DREAM 독성유전학 챌린지에서 사용되었다.^[18][19]

참조

_[1] 서적 Communicating Toxicogenomics Information to Nonexperts: A Workshop Summary http://books.nap.edu[...] The National Academies Press
_[2] 서적 Toxicogenomics: Principles and Applications Wiley-Liss
_[3] 논문 Progress in toxicogenomics to protect human health https://www.nature.c[...] 2024-09-02
_[4] 논문 Translation of pharmacogenomics and pharmacogenetics: a regulatory perspective https://zenodo.org/r[...]
_[5] 논문 Pharmacogenetics and pharmacogenomics in drug development and regulatory decision making: report of the first FDA-PWG-PhRMA-DruSafe Workshop https://zenodo.org/r[...]
_[6] 논문 Microarrays and toxicology: the advent of toxicogenomics https://zenodo.org/r[...]
_[7] 논문 Preclinical drug safety analysis by chemogenomic profiling in the liver
_[8] 논문 Database development in toxicogenomics: issues and efforts http://ehp.niehs.nih[...] 2004-03
_[9] 논문 Prediction of a carcinogenic potential of rat hepatocarcinogens using toxicogenomics analysis of short-term in vivo studies 2008-01
_[10] 논문 Meeting report: Validation of toxicogenomics-based test systems: ECVAM-ICCVAM/NICEATM considerations for regulatory use http://www.ehponline[...] 2006-03
_[11] 논문 Toxicogenomics and systems toxicology: aims and prospects
_[12] 논문 Use of proteomics for the discovery of early markers of drug toxicity 2007-10
_[13] 서적 Essential Concepts in Toxicogenomics
_[14] 논문 Open TG-GATEs: a large-scale toxicogenomics database 2015-01
_[15] 논문 The ToxCast program for prioritizing toxicity testing of environmental chemicals 2007-01
_[16] 웹사이트 Toxicology in the 21st century project http://www.ncats.nih[...]
_[17] 논문 Population-based in vitro hazard and concentration-response assessment of chemicals: the 1000 genomes high-throughput screening study 2015-05
_[18] 웹사이트 NIEHS-NCATS-UNC-DREAM Toxicogenetics Challenge https://www.synapse.[...] Sage Bionetworks
_[19] 웹사이트 DeepTox: Deep Learning for Toxicity Prediction http://www.bioinf.jk[...] Institute of Bioinformatics, Johannes Kepler University Linz