研究情報詳細
| 評価案件ID | cho99920191801 |
| 評価案件 | 新規評価支援技術の開発に関する研究～毒性予測に向けたデータベースの活用方法の検討～ |
| 資料日付 | 2020年3月31日 |
| 分類１ | --未選択-- |
| 分類２ | --未選択-- |
| 事業概要 | 本研究では、in silico評価の構築に最適な毒性試験データベースの毒性所見や試験結果の質と量等を検討し、データベースに追加すべき情報や評価支援ツールの特性を明らかにすることを目的とした。初めにHESSのラット反復投与毒性試験データベースから、肝臓、腎臓、血液に関する毒性所見項目を抽出した。次に抽出した毒性所見項目について、機械学習を用いた(Q)SARによる毒性予測モデルの構築ならびに統計的手法を利用した新規in silicoリードアクロスによる毒性評価のケーススタディを行った。機械学習による毒性予測では、毒性所見項目の組み合わせや不均衡データの調整により高性能なモデルの構築に成功した。また、国内データベースを用いた初の試みとなる新規in silicoリードアクロス手法による予測モデルにおいて、HESSデータベースと適切な分子記述子セットは、貧血に関連した血液毒性のリードアクロスに有用である可能性が示された。最終的にケーススタディの結果から、in silicoでの毒性予測において不可欠な毒性データベースに関する情報や、評価支援ツールの活用法を検証し、in silico評価の確立に向けた戦略を提案した。本研究の成果は、in silico評価手法における有用な支援ツールや毒性試験データベースの条件に関する情報を提供し、食品健康影響評価の迅速化・信頼性の向上への貢献が期待される。 （注）この報告書は、食品安全委員会の委託研究事業の成果について取りまとめたものです。 本報告書で述べられている見解及び結論は研究者個人のものであり、食品安全委員会としての見解を示すものではありません。 |
| 事業名 | 食品健康影響評価技術研究 |
| 実施機関 | 食品安全委員会 |
| 添付資料ファイル |