The potential release of toxic metals such as Li, Ni, and Co into aquatic environments is increasing due to the growth of the lithium-ion battery (LIB) industry and the expansion of recycling processes. In this study, the 24-h acute toxicity of Li, Ni, and Co was evaluated in both single-metal exposures and binary mixture using Daphnia magna. Single-metal toxicity showed the highest toxicity for Co, followed by Li and Ni. Mixture toxicity results indicated antagonistic interactions in the Li-Ni and Li-Co combinations, whereas a strong toxicity enhancement was observed for the Ni-Co combination. Nonlinear interaction patterns dependent on fixed concentrations and concentration ratios were also identified. These findings highlight the limitations of simple additivity assumptions and provide fundamental data for mixture-based ecological risk assessment related to LIB recycling activities.

본 연구에서는 이차전지 제조 및 재활용 공정에서 발생하는 고농도 황산나트륨(Na2SO4) 함유 인공 폐수가 해양 생태계에 미치는 영향을 평가하고자, 해양 표준 시험종인 Brachionus plicatilis (B. plicatilis)를 활용하여 급성 및 아급성 독성을 정량적으로 분석하였다. 독성 평가의 신뢰성 확보를 위해 CuSO4와 K2Cr2O7을 이용한 정도관리(QA/QC)를 수행하였으며, 그 결과 반수치사농도(Lethal Concentration 50%, LC50) 값이 각각 허용 기준 범위 내에 부합함을 확인하였다. 급성 독성 평가 결과, B. plicatilis의 유성 및 무성생식 개체 모두 약 4.2∼4.6%의 Na2SO4 농도 범위에서 LC50이 형성되었으며, 생식 방식에 따른 유의미한 내성 차이는 나타나지 않았다. 반면, 아급성 독성 평가를 통해 산출된 반수영향농도(Effective Concentration 50%, EC50)는 LC50 대비 현저히 낮은 농도 구간에서 형성되어 Na2SO4가 생존보다 증식 및 먹이 활동에 더욱 민감한 영향을 미침을 규명하였다. 특히 EC50은 먹이 급여 방식에 따라 큰 편차를 보였으며, wheel rotator를 이용해 균일한 먹이 환경을 유지한 경우 2.44%의 농도에서 EC50이 산출되었다. 이러한 결과는 고염분 폐수의 해양 배출 시 단순 생존뿐만 아니라 개체군 증식에 미치는 만성적 영향을 반드시 고려해야 함을 시사한다. 본 연구 데이터는 향후 이차전지 산업 폐수의 합리적인 해양 배출 관리 기준 수립 및 생태독성 평가 체계 개선을 위한 과학적 근거로 활용될 수 있다.

This study compared and analyzed the toxic concentration and impact range that could kill 50% of the people in the Samae 2 Tunnel by using the ALOHA PROGRAM and Probit analysis methods for each substance, including ammonia, in the event of an accidental gas leak at the exit of a Level 3 road tunnel while transporting toxic substances in tanks fixed to vehicles, and applied the results to Google Earth. This study showed that the impact range differs by substance when toxic gases stay and move in the tunnel. Therefore, it is necessary to change the direction of installing additional or reducing evacuation connection routes by referring to the impact range using simulations for each substance. The results of this study estimated that there is a high probability of 50% of casualties due to toxic concentrations, so it is necessary to recognize that toxic gases in tunnels also pose a potential risk of casualties just like smoke, and in the future, it is necessary to establish new standards for smoke extraction or exhaust to expel toxic gases out of tunnels.

This study developed a QSAR regression model using the XGBoost machine learning algorithm to predict the acute aquatic toxicity of highly hazardous PCBs. EC50 values for Daphnia magna were obtained from QSAR Toolbox 4.7. Input features consisted of approximately 3,000 molecular descriptors and fingerprints generated from official structure data using RDKit and the Morgan algorithm, excluding mixtures. The dataset was split into training and test sets (7 : 3) based on 500,000 randomized seeds, and the most balanced combination was selected using Kolmogorov-Smirnov and Wilcoxon rank-sum tests. Z-score standardization was applied based on the training set, and the XGBoost model was trained using 5-fold cross-validation with grid search optimization. The final model showed excellent predictive performance (R2 =0.97, RMSE= 0.19). A simplified model using only the top 10 predictive molecular features retained approximately 95% of the original accuracy while improving interpretability and efficiency. The model was applied to 38 PCB compounds lacking EC50 values, and the predicted values showed a statistically similar distribution to the measured group, with only minor differences in a few structural fingerprints. These results demonstrate the applicability of XGBoost-based models for reliable toxicity prediction and offer a promising alternative approach for assessing the environmental risk of untested PCBs.

This study aimed to develop a model for accurately predicting the acute aquatic toxicity (48h- EC50) of chlorine disinfection by-products (DBPs). DBPs have caused environmental risks, but experimental toxicity data are difficult to obtain due to time, cost, and ethical constraints. Therefore, a deep learning model was developed using actual concentration-based data. Toxicity data for 139 aliphatic chlorinated compounds were from the OECD QSAR Toolbox and from aquatic toxicity test results provided by the japan ministry of the environment. Various concentration criteria, including nominal and measured concentrations, were encoded as additional inputs, and EC50 values were augmented via log transformation and structural string modifications to overcome small data limitations. The directed message passing neural network (D-MPNN) model, which considers bond directionality, was applied to reflect structural complexity accurately. Also, this model effectively reflected subtle structural differences and showed stable performance even with limited data. Comparisons between models with and without concentration criteria revealed that the model considering all concentration criteria had superior predictive accuracy. This result shows that concentration criteria are a critical factor in toxicity prediction. This study suggests a baseline model that works reliably even with small datasets reflecting realistic concentration criteria, showing its potential use for replacing some experiments and for screening toxic substances.

In this study, chemicals with acute toxicity experimental data were selected as research subjects, and compareed the model derived from statistical analysis and QSAR open-source programs. The physical and chemical properties, dynamic behaviors, and toxicological estimates of the chemicals were calculated using Mordred, a molecular descriptor calculation program based on RDKit. LD50 was set as the toxicity comparison target for each chemical, and independent variables or factors with similarity to independent variables were estimated from the molecular descriptors calculated through Mordred. Molecule descriptors composed of independent variables were compared to predictions from QSAR open-source models, A regression model was created with the selected molecule descriptors and compared with predictions from QSAR programs, confirming high accuracy for specific functional groups. The QSAR model created in this study considers the characteristics and experimental values of each chemical, and provides evidence for selecting variables when constructing toxicity data for machine learning applications.

인삼양영탕은 한국·중국·일본의 전통의약권에서 허약 개 선에 복용되는 14종 한약재로 구성된 의약품이다. 먼저 고 성능 액체 크로마토그래피(HPLC)를 적용하여 인삼양영탕 주요 물질을 규명하였다. 식품의약품안전처 단회투여독성 시험기준에 따라 Sprague-Dawley 랫드 암수 각 5마리에게 0, 1,000, 2,000, 5,000 mg/kg 용량으로 단회 경구 투여하 였다. 시험 결과 사망한 랫드는 없었으며 일반 증상 및 부 검소견에서도 어떠한 이상 반응도 관찰되지 않아, 랫드에 서 인삼양영탕 반수 치사량(LD50)은 5,000 mg/kg 이상으로 판단되었다. 문헌조사를 통해 조사된 인삼양영탕 일반독 성시험 5건(일본 2건, 중국 2건, 한국 1건)에 따르면 개략 치사량(ALD)은 160,000 mg/kg 초과, LD50는 10,000 mg/kg 초과, 최대내성용량(MTD)은 160,000 mg/kg 초과한다고 보 고하였다. 랫드 무독성량 5,000 mg/kg을 기준으로 인체 등 가 용량 변환하면 인삼양영탕 최대안전권장복용량(MRSD) 은 4.1 g 또는 4.8 g이며, 한의서 기준 인삼양영탕 성인 1 일 복용량 28.3 g을 랫드 독성시험 투여 용량으로 변환하 면 34,750 mg/kg 또는 29,100 mg/kg이다. 인삼양영탕 안전 성 평가를 위하여 동물과 인체 종간 등가 용량을 계산하 여 보니, 동물 독성시험 투여 용량과 실제 환자 복용 용 량 간에 유의미한 상관관계가 없음을 시사한다. 학계에서 는 전통적으로 확립된 한약처방 복용량에 대한 동물 독성 시험 평가시에 ICH 및 OECD 기준이외에 다각적인 투여 용량 검토가 필요하다고 사료된다.

본 연구에서는 동남아시아에서 오랫동안 약용 식물로 사용되어 오고 있는 T. bellirica 추출물의 생리활성을 항산화 기능성에 초점 을 두고 연구하였다. 그 결과, T. bellirica 추출물은 플라보노이드 및 탄닌산과 같은 다량이 폴리페놀 성분을 함유하고 있는 것으로 분석되었고, 시험관과 세포수준에서 모두 ROS 소거 활성을 보이고 항산화효소 활성을 향상시키는 것으로 나타나, 항산화 기능성 소재 로서 잠재력을 제시하였다. 아울러 실질적 섭취수준에서 세포성장 을 저해하지 않고 DNA tail을 형성하지 않으므로, 잠재적 세포독성 및 유전독성 유발 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. T. bellirica 추출물의 항산화 기능성에 대한 심도 깊은 연구 및 in vivo 수준에 서의 독성 연구가 추가적으로 요구되나, 이와 같은 결과는 본 추출 물을 안전한 수준에서 항산화 기능성 성분으로 활용하는데 기초자 료로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study, when predicting acute oral toxicity using QSAR software, the reliability of the predicted values was studied according to a single functional group or multiple functional groups within a single chemical. Acute oral toxicity is predicted using EPA T.E.S.T S/W for chemicals registered in ChemIDplus. The effect of a combination of specific functional periods on the degree of consistency of predicted values was studied. When some specific functional groups (combinations) exist, it was confirmed that the experimental and predicted values were high and low. It was confirmed that the prediction accuracy was high when the Anion group and the Halogen group were together, and the perdiction accuracy was significantly low when the Nitrile group was present. As a result of accumulating such data and showing reliability in predicting acute oral toxicity with EPA T.E.S.T S/W for 10 SVHC substances without experimental values, the matching rate was derived from at least 0% to 73.33%. It was confirmed that there was some tendency of the QSAR prediction value according to the combination of specific complex functional groups. When 10 SVHC substances without experimental data were predicted to be toxic through T.E.S.T S/W by quantitatively databaseizing the above tendency, 0~73.33% of the results were derived as a result of showing the realiability of the program prediction

This study conducted an acute toxicity assessment using Daphnia magna to evaluate the potential for increased toxicity when pharmaceuticals persist in aquatic environments not as single substances but in mixed forms. In single-substance toxicity tests, the antibiotics clarithromycin and sulfamethoxazole showed EC50 values of 22.3 mg L-1 and 61.05 mg L-1, respectively. However, the EC50 for the mixture of the two substances was determined to be 31.1 mg L-1. Based on these findings, applying the Similar Mode of Action (MOA) equation from the QSAR Toolbox, as recommended by OECD non-testing methods, produced an estimated EC50 of 33.7 mg L-1 for the mixture, showing a difference of 8.5% compared to the experimental value. This study confirms that combined exposure to pharmaceuticals can increase toxicity due to synergistic effects, indicating a significant potential risk to aquatic ecosystems. According to the UN-GHS classification criteria, clarithromycin, sulfamethoxazole, and their mixture were all classified as Category 3, indicating potential toxicity to aquatic organisms. These results emphasize the importance of toxicity assessments that consider interactions between multiple contaminants in real environmental settings, contributing to the development of effective toxicity evaluation and management strategies for the protection of aquatic ecosystems.

Advanced glycation end products (AGEs) trigger various metabolic diseases and accumulate in the organs during the onset of metabolic diseases. The AGE-receptor for AGE (RAGE) interactions are strongly associated with the onset of chronic renal disease and diabetic nephropathy. This study evaluated the effects of glyoxal-lysine dimer (GOLD) and methylglyoxal-lysine dimer (MOLD) accumulation on various mechanisms in SV40 MES 13 kidney cells, which are currently unclear. GOLD and MOLD showed different effects on oxidative stress, inflammation, mitochondrial dysfunction, autophagy, and apoptosis. GOLD did not induce cytotoxicity or interact with RAGE. By contrast, MOLD significantly reduced the cell viability and interacted with RAGE. This study tested whether the RAGE interaction could cause differences in the effects of GOLD and MOLD on the mechanisms studied. GOLD did not generate oxidative stress or interact with RAGE and did not show toxicity through other mechanisms. Nevertheless, MOLD caused oxidative stress, inflammation, mitochondrial dysfunction, and apoptosis, which are representative glucotoxicity mechanisms of AGE-RAGE interactions, and autophagy. Overall, these findings suggest that AGEs may show different toxicities in various organs. GOLD accumulation in the kidneys might not affect disease occurrence, but MOLD accumulation can promote disease.

아세트아미노펜(acetaminophen, ACT)과 이부프로펜(ibuprofen, IBU)은 수생환경에서 발견되는 대표적인 의약품으로, 다양한 수생생물에서 생물독성영향을 나타내는 것으로 알려져 있으나 이들이 해양생물에 미치는 독성영향은 잘 알려져있지 않다. 이에 본 연구는 ACT 및 IBU가 기수산 물벼룩 Diaphanosoma celebensis에 미치는 급성독성영향 및 해독, 항산화, 탈피 연관 유전자의 발현에 미치는 영향을 조사하였다. 급성독성시험 결과, ACT 및 IBU는 D. celebensis에 상대적으로 낮은 급성독성영향을 나타냈다 (48-h LC50 ACT: 120.72 mg/L 및 48-h LC50 IBU: 212.23 mg/L). 해독효소 유전자의 발현은 ACT 노출 시 모두 유의하게 감소한 반면 IBU 노출 시 Cytochrome P450 (CYP) 360A8, glutathione S-transferease (GST) theta, 및 ATP-binding cassette (ABC) transporter B1 유전자의 발현이 증가하였으며, 이는 ACT 및 IBU가 해독 경로에 미치는 영향이 서로 다를 수 있음을 의미한다. 반면 ACT 및 IBU의 노출은 공통적으로 D. celebensis의 항산화 및 탈피 연관 유전자의 발현을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는, ACT 및 IBU가 서로 다른 작용기전을 통해 대사될 수 있지만, 공통적으로 해양 동물성플랑크톤의 산화환원 항상성과 생식경로에 잠재적인 독성영향을 나타낼 수 있음을 시사한다.

연어(Oncorhynchus keta)의 초기 생활사 단계에서 아질산성 질소(NO₂--N)에 대한 LC50 값은 시간이 지남에 따라 감소하는 경향을 보였다. Alevin 단계의 96시간 LC50 값은 89.98 mg/L이었고, fry 단계에서는 29.36 mg/L, parr 단계에서는 1.89 mg/L로 측정되어 성장 단계가 진행될수록 아질산성 질소의 독성은 증가하였다. Alevin 단계의 폐사율은 24시간째 아질산성 질소 160 mg/L에서 10%, 240 mg/L에서 56.7%로 나타났고, 72시간째 160 mg/L에서는 90%, 200 mg/L 이상에서는 100%를 기록하였다. 96시간째는 40 mg/L에서 16.7%, 160 mg/L에서는 96.7%의 폐사율이 관찰되었다. Fry 단계의 폐사율은 24시간째 아질산성 질소 30 mg/L에서 3.3%, 50 mg/L에서 56.7%, 60 mg/L에서 83.3%이었으며, 96시간째는 50 mg/L에서 모든 개체가 폐사하였다. Parr 단계의 폐사율은 24시간째 아질산성 질소 1.6 mg/L에서 10%, 6.4 mg/L에서 100%이었고, 48시간째 3.2 mg/L에서 56.7%, 96시간째 3.2 mg/L에서 83.3%, 6.4 mg/L에서는 100%를 보였다. 따라서 alevin 단계는 아질산성 질소의 체내 흡수가 적어 독성 민감성이 낮았으나, fry와 parr 단계로 진행되면서 아가미 발달과 함께 독성이 증가하였으며, 특히 parr 단계에서는 가장 높은 민감성을 보였다.

강도다리 대상 수인성 카드뮴 독성 영향을 확인하기 위해 96시간 동안 0, 2.5, 5, 10, 20, 40 mg Cd2+/L 에 노출시켰으며, 96시간 반수치사농도(LC50)는 21.42 mg Cd2+/L로 나타났다. 혈액학적 성상분석에서 Hematocrit와 Hemoglobin은 20 mg Cd2+/L에서 유의하게 증가하였다. 혈장 무기성분에서 calcium은 20 mg Cd2+/L에서 유의적으로 감소한 반면 magnesium은 유의적 변화가 없었다. 혈장 유기성분인 glucose는 카드뮴 노출에 의해 유의적으로 증가하였다. 혈장 효소 성분인 AST, ALT 및 ALP는 수인성 카드뮴 노출에 의해 20 mg Cd2+/L에서 유의적으로 증가하였다. 본 연구를 통해 수인성 카드뮴 급성 노출이 강도다리 혈액학적 성상 및 혈장성분 내 독성을 유발함을 확인하였으며, 이로 인한 사망률 유발 가능성을 예상할 수 있다.

선박운항의 효율성을 감소시키는 생물부착(biofouling)을 방지하기 위해 사용되는 방오시스템(antifouling system)은 연안의 선체 수리, 해상 부착생물 제거 및 재 페인팅과정에서 해양으로 유출될 수 있다. 이에 대한 법적규제는 마련되어 있지 않아, 해양 생태계에 부정적인 영향을 초래할 할 수 있을 것으로 우려되고 있다. 선체청소배출수에 포함된 오염화학 물질과 관련된 잠재적인 독성 위험이 우려됨에도 불구하고, 이에 대한 생물의 독성영향을 보고한 사례는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 선체청소배출수에 노출된 넙치 수정란에 대한 발생독성영향을 분석하였다. 현장에서 실제 선체를 청소한 배출수를 채집하여 원수(wastewater)와 페인트 입자를 제거한 여과한 폐수(0.45 μm Lab filter wastewater)로 나누어, 희석 배율(10배, 100배, 1000배)에 따른 치사 및 아치사 수준의 생태독성영향을 평가하였다. 선체청소배출수의 화학조성은 결과, 구리(Cu), 철(Fe), 아연(Zn)이 높은 농도로 확인되었다. 선체청소배출수에 노출된 모든 실험구의 사망률은 유의한 차이가 없었으나, 심장 부종, 척추만곡, 꼬리지느러미 기형, 발달 지연의 아치사 수준의 형태발생기형 영향이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 노출 6시간 후 전사체분석을 통해 독성기작을 분석한 결과, 선체청소배출수에 노출된 넙치 배아에서는 Nervous system development, Cell development, Muscle development, Animal organ development pathway와 관련된 유전자들이 유의하게 차등 발현되었다. 본 연구 결과는 선체청소배출수가 연안에 서식하는 넙치의 발생에 미치는 급성독성영향을 규명하여, 연안 해양환경을 보호하기위한 선체청소배출수의 관리기준 마련에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

도모익산(domoic acid) 군 독소는 기억상실성 패류중독 (amnesic shellfish poison, ASP)을 유발하는 해양생물독소 이다. 도모익산은 주로 규조류 Pseudonitzchia sp. 에서 생 성되어 이매패류의 체내에 축적되어 독화된다. 우리나라 연안에서는 봄철과 가을철에 Pseudonitzchia sp.의 출현이 보고되고 있으며, 수산물 내 도모익산 군 독소의 함량 기 준을 설정하여 관리하고 있다. WHO와 EFSA에서는 선제 적 안전관리를 위하여 인체노출안전기준안을 제안하여 관 리하고 있다. 본 연구는 도모익산 군 독소의 이화학적 특 성, 분석법, 인체 노출 사례와 국내외 관리 현황 등의 자 료를 검토하여 도모익산 군 독소의 체계적인 모니터링과 안전관리의 기반을 마련하고자 수행되었다.