오염물질에 대한 생태위해성평가(ecological risk assessment)를 위해서는 노출평가(exposure assessment)와 함께 생물영향에 대한 평가(effect assessment)를 수행해야 한다. 노출평가의 경우는 지화학적 과정에 대한 이해를 바탕으로 환경농도를 예측하기 위한 화학평형모델이나 다매체환경거동모델 등 다양한 평가 및 예측모델을 활용해 왔다. 이와 달리 생물영향평가는 실험실 조건에서 제한된 독성자료를 대상으로 외부노출농도에 기반한 농도-반응관계를 통계적 방법을 통해서 추정하는 '경험적 모델(empirical model)'에 주로 의존해 왔다. 최근에 와서 생체 내 잔류량을 기반으로 농도-시간-반응관계를 기술하고 예측하는 독성동태학 및 독성역학 모델(toxicokinetic-toxicodynamic model)과 같은 독성작용에 기반한 모델(processbased model)들이 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델을 소개하고, 이를 통계적 추론에 기반한 전통적인 독성학 모델과 비교하였다. 서로 다른 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델로부터 도출된 노출농도-시간 -반응관계식을 비교하고, 동일 독성기작을 보이는 오염물질 그룹 내에서 미측정 오염물질의 독성을 예측할 수 있게 해주는 구조-활성관계(Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) 모델을 여러 독성동태 및 독성역학모델로부터 유도하였다. 마지막으로 독성동태학 및 독성역학 파라미터를 추정하기 위한 실험계획을 제안하였고, 앞으로 독성동태학 및 독성역학 모델을 생태계 위해성평가에 활용하기 위해서 해결해야 될 연구과제를 검토하였다.
생물통계학(biometrics)의 여러 분야중 의학, 보건학, 농학 및 독성학 등 각 분야별로 지난 10년간(1981-1990) 학술전문지에 실린 논문을 통해 사용된 통계 방법론의 빈도를 연도별로 혹은 자료유형별로 조사 분석하였다. 주요 보건통계의 현황과 농업연구 분야에서의 통계적 기법 사용상의 문제점을 살펴보고 개선방향을 제시하였으며, 의과대학 교과과정 중 통계학 과목의 현황과 방법론으로써 전반적인 활용을 살펴 보았다. 또한 독성학 분야에서 일반적으로 다루어지는 통계적 문제를 소개하고 우리나라 독성학 분야 논문에서 가장 많이 다루는 것으로 나타난 용량-반응 분석기법에 대한 고찰을 하고 있다. 본 연구를 통하여 우리나라의 생물통계의 현황을 파악하고 장래의 방향을 제시하고자 한다.
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
생물 통계학(biostatistics)은 글자 그대로 생물을 대상으로 하는 통계학으로 생물학은 물론 의학, 보건학, 농학, 독성학, 약학, 생명공학 등 생물과 관련된 모든 분야에서 다양하게 응용되면 그 적용 범위도 날로 넓어지고 있으나 저자들은 의학, 보건학, 농학 및 독성학 분야에 국한하여 통계적 기법의 활용 현황을 살펴보았다. 요즈음 모든 학문 분야가 그러하듯이 자연과학 분야 특히 생물을 다루는 분야의 연구에서 연구결과의 개연성 또는 재현성 그리고 과학적인 뒷받침을 위해서 통계적 기법의 요구도는 계속 증대되고 있는 실정이다. 필자들이 통계적 기법이 가장 많이 쓰이고 있는 이들 분야에 대한 통계적 기법의 응용 실태를 조사 연구한 결과에 대하여 의견을 나누고자 한다.
본고는 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 저항 능력을 검증하기 위해 'CVALUE' 데이터셋에서 추출한 고난도 독성 질문-대답 100쌍을 바탕으로 한국어 생성 모델을 위한 '100 K-Poison' 데이터셋을 시범적으로 구축했다. 이 데이터셋을 토대로 4가지 대표적인 한국어 생성 모델 'ZeroShot TextClassifcation'과 'Text Generation7 실험을 진행함으로써 현재 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 응답 능력을 종합적으로 고찰했고, 모델 간의 독성 텍스트 저항력 격차 현상을 분석했으며, 앞으로 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 웅대 성능을 한층 더 강화하기 위한 '이독공독(以毒攻毒)' 학습 전략을 새로 제안하였다.
생물학적으로 활성이 있는 물질들의 생체 내 대사를 이해하고 인체 독성 및 질환의 발현을 예측할 수 있는 가장 좋은 시험방법은 생체 내 독성 평가법이다. 담배연기의 생체 내 독성 평가법에는 14일 흡입독성시험, 90일 흡입독성 시험 및 피부도말 종양발생 시험 등이 있다. 90일 흡입독성 시험은 담배의 일반적인 독성 정보를 제공한다. 생체 내 독성평가는 담배 첨가물, 재료품 또는 제품 설계를 변경할 경우 담배연기 독성이 증가 또는 감소되었는 지를 평가할 수 있으며 이 결과는 제품보증에 활용될 수 있다. 캐나다의 독성평가자료 제출 및 EU 등의 담배첨가물에 대한 규제는 향 후 이런 생체 내 시험에 대한 지속적이고도 구체적인 요구를 할 것으로 사료된다.
심장질환과 뇌일혈은 미국에서의 중요한 사망원이다. 관상동맥질환의 위험인자들 - 가족력, 고혈압, 당뇨병, 지질대사 이상, 흡현 - 은 단지 이 질환의 일부분 만을 설명할 수 있다. 스트레스 또는 작업장이나 대기중에 존재하는 독성물질의 노출과 같은 인자들은, 그것의 위험정도에 대해서는 확실히 알려지지 않지만, 심장질환의 유발인자라고 생각된다. 이 장은 작업장내에 존재하는 여러가지 독성물질로 인한 심장혈관질환에 대하여 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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