초록 ▼

일본, 미국, 유럽 등 선진국에서는 PCB, 메틸수은과 같은 산업용 화학물질로 인한 환경 사고를 경험하면서 화학물질의 유해성을 확인하고 그 결과에 따라 필요한 경우 유해화학물질로 관리하는 등 화학물질을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 신규화학물질 평가 제도를 운영하여 왔다.

우리나라도 1991년 2월 유해화학물질관리법을 제정하여 신규화학물질의 유해성을 사전에 평가하는 신규화학물질 신고 제도를 운영하고 있으며, 현재는 OECD 회원국 뿐 아니라 중국 등 주요 화학물질 제조·수입국에서는 신규화학물질의 경우 엄격한 평가를 통

일본, 미국, 유럽 등 선진국에서는 PCB, 메틸수은과 같은 산업용 화학물질로 인한 환경 사고를 경험하면서 화학물질의 유해성을 확인하고 그 결과에 따라 필요한 경우 유해화학물질로 관리하는 등 화학물질을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 신규화학물질 평가 제도를 운영하여 왔다.

우리나라도 1991년 2월 유해화학물질관리법을 제정하여 신규화학물질의 유해성을 사전에 평가하는 신규화학물질 신고 제도를 운영하고 있으며, 현재는 OECD 회원국 뿐 아니라 중국 등 주요 화학물질 제조·수입국에서는 신규화학물질의 경우 엄격한 평가를 통해 사전에 유해성을 확인·관리하고 있다(환경부, 2001).
(출처 : 본론 Ⅰ. 서 론 8p)

Abstract ▼

Quantitative Structure Activity Relationships (QSARs) for predicting toxicity have been recommended as an alternative to laboratory test results. Since the models are simplified mathematical methods of complex chemical-biological interactions, QSAR predictions are potentially more uncertain than und

Quantitative Structure Activity Relationships (QSARs) for predicting toxicity have been recommended as an alternative to laboratory test results. Since the models are simplified mathematical methods of complex chemical-biological interactions, QSAR predictions are potentially more uncertain than underlying test data. This imposes limitations on the acceptable use of QSARs in regulatory field. This study is intended to increase regulatory application of QSARs by establishing frameworks that delineate the correct use of the models for predicting genotoxicity and prevent their mis-use. We compared and analyzed prediction results of QSARs models and existing Ames test data. TOPKAT^® and Derek were used for genotoxicity prediction of 1,213 chemicals for which data had been already produced in Ames test using Salmonella thphimurium. TOPKAT^® prediction accuracy was 66%, while Derek showed higher prediction accuracy (85.4%) and specificity (89.2%). But both models commonly indicated a low sensitivity (63.6% for TOPKAT^® and 57% for Derek). The results suggest that genotoxic substances are likely to be falsely predicted as non-genotoxic. With the multiple application of the two models, prediction has improved to a certain extend. The prediction accuracy differed among the target substances categorized by EPA classification according to chemical structure.

In conclusion, the use of QSAR models has limitations for legal regulatory purposes due to a low sensitivity. But they can be further used when considering the structural categories of chemicals. Based on genotoxicity test results (chromosome aberration, micronucleus) obtained in the study, a follow-up study will explore the improved prediction of genotoxicity.
(출처 : Abstract 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 4
• 그림목차 ... 5
• Abstract ... 6
• Ⅰ. 서 론 ... 8
• Ⅱ. 연구내용 및 방법 ... 10
• 1. 유전독성 예측 QSARs 프로그램 선정 ... 10
• 2. 유전독성 예측결과 도출 및 비교 분석 ... 14
• Ⅲ. 연구결과 및 고찰 ... 15
• 1. 적용 QSARs 모델 선정 ... 15
• 2. 유전독성 예측 대상 물질 선정 ... 17
• 3. 유전독성(Ames) 예측결과 도출 및 분석 ... 19
• 4. 카테고리별 예측 적합도 분석 ... 22
• 5. 추가 유전독성 실험 결과 분석 ... 26
• Ⅳ. 결 론 ... 27
• 참고문헌 ... 28
• 부록 ... 30
• 끝페이지 ... 64