食品安全関係情報詳細
| 資料管理ID | syu06680280149 |
| タイトル | 欧州食品安全機関(EFSA)、「米国国家毒性プログラム(NTP)及び公開された用量-反応データの集成：EFSAのベイズ法によるベンチマークドーズ解析プラットフォームにおける有情報事前分布の研究」と題する外部委託機関による科学的報告書を公表 |
| 資料日付 | 2026年2月24日 |
| 分類１ | - |
| 分類２ | - |
| 概要（記事） | 欧州食品安全機関(EFSA)は2月24日、「米国国家毒性プログラム(NTP)及び公開された用量-反応データの集成：EFSAのベイズ法によるベンチマークドーズ解析プラットフォームにおける有情報事前分布の研究」と題する外部委託機関による科学的報告書(129ページ、2026年1月15日採択、doi: 10.2903/sp.efsa.2026.EN-9902)を公表した。概要は以下のとおり。 2020年の改訂において、世界保健機関(WHO)は「自然」パラメータ及び「技術的」パラメータによって表されるベイズモデルの使用を提案した。EFSAもまた、自身のガイダンス文書においてベイズの枠組み(Bayesian paradigm)を推奨している。この枠組みは、すべてのパラメータ及びモデルについて確率分布を付与する完全な確率論的アプローチを可能にするものであり、(新たな)データと(過去の)事前知識の統合を形式化する。しかし、使用者が有情報事前分布の可能性を十分に活用できるようにするためには、さらなるガイダンスが必要である。 事前分布のリポジトリが構築された。NTPデータベース及びEFSAジャーナルに対するスクリーニング基準に基づき、NTPデータベースから228物質、EFSAジャーナルから41物質のデータが取得された。化合物は、化学構造及び組成、毒性学的エンドポイント、作用機序など、複数のレベルに基づき分類された。有情報PERT事前分布(訳注 PERT分布とは、プロジェクト評価(PERT：Program Evaluation and Review Technique)で使われてきた手法を統計分布として転用したものである)を構築するための方法論及びR関数が開発された。これには、過去の複数の研究を統合するための様々な戦略も含まれる。複数の研究を統合する方法に関し、シミュレーション研究のすべてのシナリオにおいて、他の手法よりも一貫して優れていた手法はなかったが、事後分布を混合するアプローチが推奨される。最も困難であったのは、化学物質グループに対する包括的な事前分布を作成するための方法論の開発であった。グルーピングのための毒性学的基準を選定した後、統計的基準に基づくさらなる研究の選別が行われた。当該方法論の重要な要素の一つは、用量スケールの標準化である。 概して、有情報事前分布の使用は、ベンチマークドーズ(BMD)推定値の精度向上につながった。本リポジトリの基礎となるすべての過去データセットの解析から、技術的パラメータ「d」に関するさらなる知見が得られた。「d」パラメータに関する既定事前分布(default prior)の最適化を試みたが、BMD推定量の一貫した構造的改善には至らなかった。 本プロジェクトは、EFSAのベイズ法に基づくモデル平均化アプローチをさらに強化・最適化するための将来の道筋に関する展望を示して締めくくられている。 |
| 地域 | 欧州 |
| 国・地方 | EU |
| 情報源（公的機関） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| 情報源（報道） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| URL | https://www.efsa.europa.eu/en/supporting/pub/en-9902 |
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