平成31年度省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業（機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発）調査報告書

この報告は、平成31年度省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業における機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発について書かれた報告書である。本事業では、毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発を目的としており、AI-SHIPSシステムの産業界での活用を前提とした調査・検討が実施された。化学系企業等の事業者に対するヒアリング調査では、全身毒性のエンドポイントとして肝、腎、血液に加えて神経毒性や心毒性等の予測能力、化審法対応での分解物評価、数値による定量評価の必要性が指摘された。予測精度については、スクリーニング用途であれば8割程度で十分であるが、過小評価を避ける前提条件と適用範囲の明確化が求められた。また閾値設定では化審法対応として300mg/kgと30mg/kgが適切とされ、食品添加物や化粧品を考慮する場合は1000mg/kgの設定も有用とされた。システム利用条件については、セキュリティ面からWeb版よりもインストール版が望ましく、使用料は年間10万円程度が適正との意見が得られた。事業者からのデータ提供推進に向けては、情報の機密性確保、提供メリットの明確化、具体的な提供方式の策定が課題として特定された。関連調査では、日本のAMED創薬支援事業、米国のTox21プログラムやHTTKプロジェクト、欧州のSEURAT-1やEU-ToxRiskプロジェクトなど、各国の先進的な予測モデル開発事例が詳細に分析された。これらの国際動向を踏まえ、AI-SHIPSプロジェクトの成果を化審法等の法制度に適用し、さらに他分野への展開を図るための戦略的アプローチの重要性が示された。