국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
실험실 동물을 넘어서 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 Science
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-08-14
- 등록일 2025-08-29
- 권호 294
○ Science는 미국이 의약품 및 화학물질의 안전성을 평가하는 데 있어 동물실험을 단계적으로 줄이거나 중단하고자 하는 최근 정책 전환을 다룬 기사를 발표
- 동물권리 보호자들은 미국에서 장기 칩이나 그와 유사한 기술이 잠재적으로 수천마리의 실험실 동물을 대체할 수 있는 수단이 될 것이라고 보고 있으며, 미국 기관들도 동의하는 것으로 보임
- FDA와 환경보호청(EPA)는 특정 약물 후보물질과 살충제 같은 화학물에 대한 동물실험 요구에서 벗어날 것이라는 계획을 발표하였으며, 이어 NIH도 동물모델에만 국한된 연구제안서를 더 이상 요구하지 않겠다고 발표함
○ FDA는 동물복지만이 동물실험 감축 및 중단의 유일한 동기는 아니며, 새로운 접근방법(NAM, new approach methodologies)이 약물평가를 빠르게 하고 궁극적으로 연구비용을 낮출 것이라고 언급
- 그럼에도 불구하고 과학적/규제적 그리고 문화적 장애물은 여전히 광범위한 수용에 있어서 걸림돌이 되고 있으며, NAM 기술은 아직 인체 전체의 복합 생리 시스템을 완전히 재현하지는 못함
- 특정 약물이 한 종의 동물에선 안전해도 다른 종이나 인간에게선 치명적일 수 있으며, 불충분한 검증 상태에서 동물실험을 대체하면 위험 가능성이 존재
- 일부 전문가들은 동물실험의 급격한 폐지는 과학적 진보보다 윤리적 상징에 치우친 결정일 수 있음을 경고함
○ 2022년 바이든 행정부는 FDA의 동물실험 의무 규정을 해제했고, 2025년 4월에는 트럼프 행정부 하의 EPA와 FDA가 다시 NAM 기반 평가를 공식 장려
- NIH는 동물모델만 사용하는 연구는 더 이상 공모하지 않겠다고 발표하며, NAM을 활용한 연구에 대한 지원 확대를 약속
○ OPERA와 같은 예측 AI는 약물 분자의 구조를 바탕으로 독성 여부를 예측하며, 동물실험 결과와 87~91% 일치율을 보임
- 그러나 AI는 여전히 데이터 부족과 제약사 비공개 정보의 한계에 직면해 있고, 일부 복합 약물(소분자 약물 등)에 대한 예측 능력은 미흡함
- 이에 PETA, 3Rs Collaborative 등은 NAM 확대를 강력히 지지, 동물복지·비용절감·신속한 임상 이점을 강조하는 반면, National Association for Biomedical Research는 NAM만으로는 모든 생리적 반응을 재현할 수 없으며, 기초의학과 신약안전성 연구에서 여전히 동물실험이 필수적이라 주장함
- 동물권리 보호자들은 미국에서 장기 칩이나 그와 유사한 기술이 잠재적으로 수천마리의 실험실 동물을 대체할 수 있는 수단이 될 것이라고 보고 있으며, 미국 기관들도 동의하는 것으로 보임
- FDA와 환경보호청(EPA)는 특정 약물 후보물질과 살충제 같은 화학물에 대한 동물실험 요구에서 벗어날 것이라는 계획을 발표하였으며, 이어 NIH도 동물모델에만 국한된 연구제안서를 더 이상 요구하지 않겠다고 발표함
○ FDA는 동물복지만이 동물실험 감축 및 중단의 유일한 동기는 아니며, 새로운 접근방법(NAM, new approach methodologies)이 약물평가를 빠르게 하고 궁극적으로 연구비용을 낮출 것이라고 언급
- 그럼에도 불구하고 과학적/규제적 그리고 문화적 장애물은 여전히 광범위한 수용에 있어서 걸림돌이 되고 있으며, NAM 기술은 아직 인체 전체의 복합 생리 시스템을 완전히 재현하지는 못함
- 특정 약물이 한 종의 동물에선 안전해도 다른 종이나 인간에게선 치명적일 수 있으며, 불충분한 검증 상태에서 동물실험을 대체하면 위험 가능성이 존재
- 일부 전문가들은 동물실험의 급격한 폐지는 과학적 진보보다 윤리적 상징에 치우친 결정일 수 있음을 경고함
○ 2022년 바이든 행정부는 FDA의 동물실험 의무 규정을 해제했고, 2025년 4월에는 트럼프 행정부 하의 EPA와 FDA가 다시 NAM 기반 평가를 공식 장려
- NIH는 동물모델만 사용하는 연구는 더 이상 공모하지 않겠다고 발표하며, NAM을 활용한 연구에 대한 지원 확대를 약속
○ OPERA와 같은 예측 AI는 약물 분자의 구조를 바탕으로 독성 여부를 예측하며, 동물실험 결과와 87~91% 일치율을 보임
- 그러나 AI는 여전히 데이터 부족과 제약사 비공개 정보의 한계에 직면해 있고, 일부 복합 약물(소분자 약물 등)에 대한 예측 능력은 미흡함
- 이에 PETA, 3Rs Collaborative 등은 NAM 확대를 강력히 지지, 동물복지·비용절감·신속한 임상 이점을 강조하는 반면, National Association for Biomedical Research는 NAM만으로는 모든 생리적 반응을 재현할 수 없으며, 기초의학과 신약안전성 연구에서 여전히 동물실험이 필수적이라 주장함
