이 글의 목적은 화학물질의 등록 및 평가 등에 관한 법률(화평법) 등록 실무에서 QSAR, Read-across, 문헌자료 등 비시험자료를 어디까지 활용할 수 있는지 기준과 작성 요령을 체계적으로 정리하여 현장에서 바로 적용할 수 있도록 돕는 것이다.
1. 비시험자료가 필요한 이유와 적용 장면이다
화평법 등록은 톤수구간에 따라 물리화학적 성질, 인체유해성, 환경유해성 자료 제출을 요구하는 구조이다. 다만 모든 종말점을 항상 신규 실험으로 충족시키는 방식은 시간과 비용 부담이 크고, 특히 척추동물 시험은 윤리적·사회적 요구에 따라 최소화가 필요하다. 이때 비시험자료는 “시험을 새로 수행하지 않고도” 등록물질의 유해성을 합리적으로 판단하기 위한 근거로 사용되는 자료군이다.
실무에서 비시험자료는 다음 3가지 장면에서 사용 빈도가 높다.
- 시험자료 제출이 원칙이지만, 법령이 정한 조건에 해당하여 제출자료를 생략하거나 대체할 때이다.
- 시험자료가 일부 존재하나 공백이 있어, 공백의 크기와 불확실성을 줄이기 위해 보강자료로 사용할 때이다.
- 위해성평가, 노출시나리오, 분류·표시(GHS) 검토 등에서 추가 판단 근거로 사용할 때이다.
2. “시험자료 생략”과 “비시험자료 활용”을 구분해야 한다
비시험자료는 항상 “시험자료를 완전히 대체”한다는 의미가 아니다. 법령이 허용하는 요건을 충족하는 경우에는 특정 시험항목에 대해 제출자료를 생략하거나 대체하는 구조가 될 수 있으나, 그 밖의 경우에는 보강자료 또는 불확실성 설명 자료로 기능하는 경우가 많다.
2.1 법령상 대표적인 생략·대체 사유의 틀이다
화평법 체계에서는 등록신청 시 제출자료를 생략할 수 있는 유형을 여러 갈래로 두고 있다. 실무적으로 자주 맞닥뜨리는 갈래는 다음과 같은 틀로 정리할 수 있다.
- 국제적으로 인정된 (Q)SAR 예측 결과로 유해성을 판단할 수 있는 경우이다.
- 구조와 물리화학적 특성이 유사한 물질의 자료를 근거로 유해성을 판단할 수 있는 경우이다.
- 국제적으로 인정된 시험관 내(in vitro) 결과로 유해성을 판단할 수 있는 경우이다.
- 국제적으로 인정된 시험방법과 동등한 수준의 신뢰성이 있는 결과로 유해성을 판단할 수 있는 경우이다.
- 기술적으로 시험이 불가능하거나, 시험이 부적절함을 합리적으로 입증하는 경우이다.
이 중 QSAR 기반 대체는 “연간 제조·수입량이 10톤 미만”이라는 조건과 함께 논의되는 경우가 많아, 톤수구간 판단이 출발점이 된다.
주의 : 비시험자료는 “제출 가능”과 “인정 확정”이 동일 의미가 아니다. 심사기관은 자료의 신뢰성·적합성·불확실성을 종합해 보완요구 또는 시험요구를 할 수 있다. 따라서 비시험자료 제출은 항상 불확실성 관리 문서화까지 포함한 패키지로 준비해야 한다.
3. 비시험자료 유형별 활용 가능 범위이다
3.1 (Q)SAR 자료 활용 범위이다
(Q)SAR는 분자구조 및 물리화학적 특성으로부터 독성 또는 환경거동을 예측하는 전산 기반 접근이다. 실무에서 (Q)SAR는 다음 범위로 활용되는 경우가 많다.
- 연간 10톤 미만 구간에서, 법령이 허용하는 조건을 만족하면 일부 유해성 항목의 제출자료로 활용하는 경우이다.
- 물리화학적 성질(예: 분배계수, 증기압, 수용해도 등) 및 환경거동(예: 생분해성·농축성 등)에서 보강근거로 활용하는 경우이다.
- 시험 우선순위 설정, 노출시나리오의 보수성 점검, 위해성평가 입력치 검토에 활용하는 경우이다.
다만 (Q)SAR는 “모델의 적용성 영역” 밖에서 생성된 예측치, 또는 입력구조가 불명확한 UVCB·반응생성물·복수성분 혼합체에서 신뢰성이 급격히 낮아지기 쉽다. 또한 고차 톤수구간에서 핵심 종말점을 전면 대체하는 목적이라면 불확실성 분석과 반대증거 검토를 훨씬 강하게 요구받는 경향이 있다.
3.2 그룹화 및 Read-across 활용 범위이다
Read-across는 같은 그룹 내 참조물질의 시험자료를 활용해 등록물질의 특정 종말점을 추정하는 방식이다. 실무에서 Read-across는 다음의 조건을 충족할 때 설득력이 커진다.
- 등록물질과 참조물질의 구조적 유사성이 명확하고, 유사성의 원인이 문서화되어 있는 경우이다.
- 공통 분해산물, 공통 대사경로, 공통 작용기전 등 “왜 같은 독성 프로파일이 나타나야 하는지”의 가설이 존재하는 경우이다.
- 물질 식별 정보(조성, 주요성분, 불순물, 첨가제 등)가 충분하여 비교가 가능한 경우이다.
- 단일 참조물질(analogue approach)인지, 다수 참조물질(category approach)인지에 따라 데이터 매트릭스가 일관되게 구성된 경우이다.
Read-across는 척추동물 시험을 줄이는 핵심 수단이지만, 가설의 빈약함과 물질 식별 정보의 부족이 가장 흔한 반려 원인이 된다. 특히 “구조 유사”라는 한 줄 주장만으로는 부족하며, 유사성을 수치화하거나 비교표로 제시하는 방식이 필요하다.
3.3 증거력 기반 종합평가 활용 범위이다
증거력 기반 종합평가는 단일 자료원에 의존하지 않고 여러 근거를 결합해 결론을 도출하는 접근이다. 문헌자료, (Q)SAR, Read-across, 제한적 시험자료, 인체 사례, 역학 정보 등이 동시에 존재할 때 사용성이 높다. 실무에서는 “결론이 무엇인지”보다 “결론으로 가는 논리의 투명성”이 평가의 핵심이 되므로, 채택·배제 기준과 불확실성 관리가 필수이다.
4. 톤수구간별로 실무 의사결정이 달라진다
톤수구간은 비시험자료의 “가능 범위”와 “요구 강도”를 동시에 바꾸는 변수이다. 아래 표는 현장 판단을 위한 실무형 요약이다.
| 톤수구간 | 비시험자료 활용 전략 | 현장 권장 접근 | 대표 리스크 |
|---|---|---|---|
| 10톤 미만 | (Q)SAR로 일부 제출자료 대체가 논의되는 구간이다 | 모델 신뢰성·적용성 영역·입력구조를 문서화하고 보수적 결론을 사용한다 | 모델 적용성 영역 미충족, 물질 식별 불충분으로 보완요구가 발생하기 쉽다 |
| 10톤 이상 | 시험자료 중심, 비시험자료는 보강·불확실성 관리 중심이 된다 | Read-across는 가설과 데이터 매트릭스를 강화하여 “시험감축” 논리로 사용한다 | 핵심 종말점 대체 시 불확실성 부담이 커지고 추가시험 요구 가능성이 높다 |
| 고톤수 구간 | 위해성평가·노출시나리오까지 포함되어 자료의 정합성이 중요하다 | 비시험자료는 ‘결론’보다 ‘일관성 점검’과 ‘매개변수 검증’에 집중한다 | 노출·유해성·분류의 불일치가 심사 코멘트로 연결되기 쉽다 |
5. 인정가능성을 좌우하는 품질 요건 체크리스트이다
비시험자료는 “내용”보다 “형식과 검증”에서 탈락하는 경우가 많다. 아래 표는 제출 전 자체점검에 바로 쓰는 항목이다.
| 구분 | 필수 포함 요소 | 불충분 판정이 잦은 포인트 |
|---|---|---|
| (Q)SAR | 모델명·버전, 예측 종말점, 입력구조(표준화), 적용성 영역, 예측값과 단위, 신뢰성 근거, 불확실성 | 적용성 영역 설명 부재, 모델 선택 근거 부재, 입력구조가 등록물질과 불일치 |
| Read-across | 그룹 정의, 참조물질 선정 기준, 구조/물성 비교표, 작용기전 또는 대사경로 가설, 데이터 매트릭스, 불확실성 분석 | “유사하다” 수준의 정성 주장, 조성·불순물 정보 부족, 가설과 데이터의 불일치 |
| 문헌자료 | 원자료 식별, 시험방법/조건, 종말점 정의, 품질평가(신뢰도), 결과 해석, 등록물질과의 동일성 확인 | 시험물질 동일성 미확인, 방법 정보 누락, 단위·통계값 불명확 |
| 종합평가 | 채택·배제 기준, 증거 간 충돌 해소 논리, 최종 결론과 근거의 추적 가능성, 보수성 적용 근거 | 결론만 있고 과정이 없음, 불리한 자료 배제 사유 미기재, 불확실성 미제시 |
6. 제출자료 작성 예시 템플릿이다
아래 예시는 문서 골격을 제시하는 형태이다. 실제 값과 근거는 등록물질에 맞게 채워야 한다.
6.1 (Q)SAR 보고서 골격 예시이다
[QSAR Summary] 1. Substance identity - Substance name: - CAS/EC (if available): - Structural representation (SMILES/InChI): - Purity / main constituents / impurities:
Endpoint
Target endpoint:
Regulatory context (why this endpoint is needed):
Model information
Model name and version:
Developer / platform:
Algorithm and descriptor summary:
Training set domain summary:
Applicability domain
Similarity / descriptor range check:
Structural alerts relevance:
Conclusion on domain fit:
Prediction result
Predicted value (with unit):
Confidence / probability (if provided):
Category/classification mapping (if applicable):
Reliability and uncertainty
Key assumptions:
Main uncertainty drivers:
Conservative interpretation applied:
Overall conclusion
How the result supports hazard assessment:
Remaining data gap and its impact:6.2 Read-across 정당화 골격 예시이다
[Read-across Justification] 1. Category/analogue definition - Grouping hypothesis: - Mechanistic/biological rationale:
Substance identity comparison
Structure comparison table:
Key physicochemical parameters comparison:
Impurity/additive profile comparison:
Data matrix
Reference substances:
Available study endpoints and key results:
Trend/pattern evaluation:
Bridging argument
Why the reference result can be transferred:
Metabolism/degradation consideration:
Uncertainty analysis
Uncertainty sources (identity, kinetics, potency, mode of action):
Impact on conclusion:
Conservative assumptions:
Conclusion
Endpoint conclusion for target substance:
Adequacy statement for registration:6.3 종합평가 서술 골격 예시이다
[Weight-of-evidence Narrative] - Evidence set A (study summaries): - Evidence set B (QSAR/read-across/literature): - Consistency assessment: - Conflict resolution: - Final conclusion and confidence: - Remaining uncertainties and risk management stance:7. 반려를 부르는 대표 실수와 예방책이다
| 실수 유형 | 심사에서 문제 되는 이유 | 예방책 |
|---|---|---|
| 등록물질 조성이 불명확한 상태에서 QSAR 값을 제출한다 | 입력구조가 등록물질을 대표하지 못해 예측값의 의미가 약해진다 | 주성분·불순물·첨가제 정보를 먼저 확정하고 대표구조 선정 근거를 기록한다 |
| Read-across에서 “구조 유사”만 주장한다 | 왜 같은 독성이 나와야 하는지의 인과가 없다 | 작용기전·대사경로·공통 분해산물 가설을 세우고 비교표와 데이터 매트릭스를 제시한다 |
| 불리한 문헌자료를 누락한다 | 신뢰성 문제가 아니라 투명성 문제가 된다 | 포함·배제 기준을 먼저 정의하고, 배제 사유를 문서로 남긴다 |
| 결론은 강한데 불확실성 분석이 없다 | 보수성·안전측 해석이 확인되지 않는다 | 불확실성 원인과 영향 방향, 보수적 가정 적용 여부를 반드시 적는다 |
8. 현장에서 바로 쓰는 단계별 적용 절차이다
- 등록물질 식별 정보(조성, 불순물, 대표구조)를 확정한다.
- 연간 제조·수입량을 산정하여 톤수구간을 확정한다.
- 톤수구간에 해당하는 제출항목 목록을 만들고, 보유 시험자료·문헌자료를 맵핑한다.
- 공백 종말점에 대해 (Q)SAR 가능 여부와 적용성 영역 적합성을 검토한다.
- Read-across 가능성이 있으면 그룹 정의와 참조물질 후보를 선정한다.
- 각 비시험자료의 신뢰성, 불확실성, 보수성 적용을 문서화한다.
- 등록자료 전체에서 분류·표시, 위해성평가 입력치, 노출시나리오와의 정합성을 점검한다.
- 보완요구를 가정한 “추가시험 트리거 조건”을 내부적으로 정하고 대응 시나리오를 만든다.
FAQ
연간 10톤 미만이면 모든 독성 시험을 QSAR로 대체할 수 있나요?
연간 10톤 미만은 QSAR 기반 대체가 논의되는 대표 구간이지만, “모든 시험”을 자동으로 대체하는 구조는 아니다. 모델 신뢰성과 적용성 영역, 물질 식별의 명확성, 종말점 성격에 따라 보완요구 또는 시험요구가 발생할 수 있다.
Read-across에서 참조물질은 몇 개가 적정인가요?
단일 참조물질로 가능한 경우도 있으나, 데이터가 충분하면 다수 참조물질로 카테고리를 구성하는 방식이 추세이다. 핵심은 개수 자체가 아니라 가설의 타당성과 데이터 매트릭스의 일관성이다.
UVCB 물질도 QSAR를 제출할 수 있나요?
가능성은 있으나 대표구조 선정이 가장 큰 난점이다. 대표구조가 등록물질을 적절히 대표한다는 근거, 조성 정보, 불확실성 관리가 함께 제시되지 않으면 예측치의 효용이 크게 떨어진다.
비시험자료를 제출했는데도 추가시험이 요구되면 어떻게 대응해야 하나요?
추가시험 요구는 자료의 신뢰성 부족, 적용성 영역 미충족, 물질 동일성 불명확, 결론 대비 불확실성 과다 등의 이유로 발생하는 경우가 많다. 요구 사유를 분해하여 “(1) 문서 보강으로 해결 가능한지”와 “(2) 시험으로만 해소 가능한지”를 구분하고, 문서 보강이 가능한 영역은 우선 보강하는 전략이 효율적이다.