본 발명은 인실리코 기법을 적용한 간독성 예측방법에 관한 것이다.본 발명의 인실리코 기법을 적용한 간독성 예측방법은 미국식품의약품안전국(FDA) 데이터베이스(Human Liver Adverse Effect Database)로부터 간독성 화합물의 정보 수집단계, 상기 간독성 화합물을 지문 표현자에 의해 정의된 화학구조로 지정하여 예측모델을 제작하는 단계, 상기 계산된 예측모델에서 지문 표현자의 중요도인 인포메이션 게인(Information Gain, IG)의 기준별 분포도 산출단계 및 상기 분포도에서 안정화된 IG 최적값과 중요도가 높은 지문 표현자를 선정하고, 상기 선정된 지문 표현자를 사용하여 서포트 벡터 머신(support vector machine) 기반의 기계학습 방식을 통해 78%에서 95% 수준의 높은 간독성 예측력을 구현할 수 있다.