㈜위해관리연구소는 「경고구조(Structural Alert) 특성 증강을 활용한 인공지능 모델 기반 화학물질의 생식독성 및 발생독성 예측 방법」에 대한 특허를 등록하였습니다. 이번 특허는 화학물질의 구조적 경고정보인 Structural Alert를 인공지능 모델에 활용하여, 화학물질의 생식독성 및 발생독성 예측을 지원하는 기술에 관한 것입니다. 해당 기술은 화학물질의 독성평가 과정에서 구조 기반 정보와 AI 예측기술을 함께 활용함으로써, 기존 독성자료가 부족한 물질에 대한 사전 평가와 위해성 검토에 기여할 수 있습니다. ㈜위해관리연구소는 앞으로도 인공지능, QSAR, 독성정보 분석 기술을 기반으로 화학물질 안전성 평가 및 위해성 관리 분야의 전문성을 지속적으로 강화해 나가겠습니다.

중앙일보 보도 내용 ㈜위해관리연구소의 AI 기반 독성 예측 플랫폼 TOXFENCE®가 중앙일보의 「2026 상반기 혁신특허 기술대상」 기사에서 소개되었습니다. 해당 기사에서는 TOXFENCE®가 연구개발 초기 단계에서 화학물질의 독성 가능성을 신속하게 분석하고, 제품 개발 전 안전성 검토를 지원할 수 있는 플랫폼으로 주목받고 있다고 설명했습니다. TOXFENCE®는 화학물질의 분자구조 정보를 기반으로 독성 가능성을 예측하는 AI 기반 QSAR 플랫폼입니다. 현재 유전독성, 생식·발생독성, 피부 자극성·부식성 예측 모델을 중심으로 서비스를 제공하고 있으며, OECD 시험가이드라인 및 GHS 기준에 따른 결과 해석을 지원합니다. 특히 TOXFENCE®는 연구개발 초기 단계에서 후보 물질의 독성 가능성을 사전에 검토함으로써, 기존 시험 중심 평가에서 발생할 수 있는 시간과 비용 부담을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 또한 NAMs 기반 접근을 통해 동물

위해관리연구소의 qsar프로그램 TOXFENCE접속 방법 소개

QSAR란 무엇인가요? QSAR은 화학물질의 구조를 수치화하고, 이를 기반으로 특정 특성이나 독성 가능성을 예측하는 방법입니다. 즉, 단순히 화학식을 보는 것이 아니라, 분자의 크기, 전하 분포, 소수성, 작용기, 결합 구조 와 같은 다양한 특징을 분석하여 해당 물질이 어떤 반응이나 독성 경향을 보일 수 있는지를 추정합니다. 이러한 접근은 화학물질을 보다 체계적으로 이해하는 데 도움을 주며, 새로운 물질이나 시험 정보가 부족한 물질에 대해서도 초기 검토가 가능하다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 오늘날 QSAR은 화학, 독성학, 안전성평가, 신물질 검토 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 화학물질 독성예측, AI 기반 안전성 검토, in silico 평가 분야의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 왜 QSAR가 필요한가요? 화학물질의 특성을 확인하는 과정은 중요하지만, 실제 시험에는 적지 않은 시간과 자원이 필요합니다. 또한 개발 초기 단계에

TOXFENCE 초기 화면 TOXFENCE 는 위해관리연구소의 전문성을 바탕으로 개발된 AI 기반 QSAR 독성예측 플랫폼입니다.화학물질의 구조 정보만으로 유전독성, 피부독성, 생식·발생독성 등 주요 독성 가능성을 신속하게 예측할 수 있으며, 연구개발 초기 단계의 검토와 안전성평가 업무의 효율을 높이는 데 도움을 줍니다. TOXFENCE는 QSAR 기반 in silico 독성평가 기술을 활용하여 실험 전 사전 스크리닝, 후보물질 우선순위 검토, 안전성 자료 준비 등 다양한 업무에 실질적으로 활용될 수 있습니다. 보다 빠르고 체계적인 독성 검토가 가능하도록 지원하는 실용적인 플랫폼입니다. 화학물질 독성예측, QSAR 프로그램, AI 기반 독성평가, in silico 안전성평가 시스템을 찾고 있다면, TOXFENCE는 신뢰성 있는 독성예측과 효율적인 안전성 검토를 지원하는 최적의 솔루션이 될 수 있습니다.