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화장품산업연구원, 28일 in-silico 실습 교육유럽, 미국 전문가 초청 QSAR, TTC 개념 예측 시스템 자료 생성법 교육
  • 정부재 기자
  • 승인 2019.05.16 11:01
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[주간코스메틱 정부재 기자] 컴퓨터 예측 시스템을 통해 화장품 원료 안전성 정보를 제공받을 수 있게 될 전망이다.

(재)대한화장품산업연구원(원장 조남권, 이하 ‘연구원’)은 in-silico 모델의 활용을 높이기 위해서 유럽, 미국의 전문가를 초청하여 5월 28일 QSAR, TTC의 개념과 예측 시스템을 통한 자료 생성 방법 등을 교육한다고 밝혔다.

이번 교육은 40명 선착순으로 사전 접수가 마감되었으며, 6월 인코스메틱스코리아에서 예측 시스템에 대해서 추가로 발표할 예정이다.

in-silico 모델은 컴퓨터 모델을 활용하여 화장품 원료 안전성을 검증하는 기술로 국내에서는 생소한 분야이지만 유럽, 미국 등에서는 활용 사례가 늘고 있다.

연구원 관계자는 “유럽 등 수출에 필요한 화장품 원료의 안전성 자료 확보에 in-silico 모델이 활용되고 있다”면서 “올해 부터는 in-silico 예측시스템을 통해 중소 화장품 기업들이 해외수출에 필요한 원료 안전성 관련 정보를 제공한다는 방침에 따라 in-silico 모델을 활용한 실습교육을 진행하게 됐다”고 밝혔다.

연구원은 지난 2017년 부터 연구원 홈페이지를 통해 ‘화장품 원료 안전성 예측 시스템(이하, 예측 시스템)’ 정보를 제공하고 있으며 올해는 3차년 개발이 진행되고 있다.

‘예측 시스템’은 컴퓨터 모델을 이용하여 화장품 원료의 안전성 정보를 제공하는 것으로 독일의 Molecular Networks와 협무협약을 통해 시스템을 개발하고 있으며, 작년까지 QSAR(Quantitative Structure Activity Relationships*), TTC(Threshold of Toxicological Concern**) 등의 기능이 개발됐다.

유전독성, 발암성, 피부감작성, 간독성, 생식 독성 등 7개의 독성항목, 14개 endpoint에 대해 화장품 기업들에게 무료로 제공하고 있다.

금년에는 Read-Across 기능, 피부 자극성 등의 독성항목을 추가할 예정이다.

*QSAR(Quantitative Structure Activity Relationships) : 구조·활성의 정량적 관계를 분석하여 안전성을 예측하는 기법
**TTC(Threshold of Toxicological Concern) : 노출되는 양을 바탕으로 독성학적 자료가 거의 없는 물질을 스크리닝하는 기법
***Read-Across(RA) : 유사화학물의 성질을 이용하는 데이터를 채우는 기법

정부재 기자  boojae@geniepark.co.kr

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