毒性予測システム

この報告は、AI-SHIPS（毒性発現予測システム）の行政利用促進に向けた課題調査について書かれた報告書である。従来の化学物質安全性評価は動物実験に依存していたが、高額な費用と時間、動物福祉の観点から、化学物質の構造から毒性を予測するQSAR（定量的構造活性相関）などの代替手法が開発されてきた。しかし、これらの手法は毒性発現機序との関連性が明らかでないブラックボックス的な課題があっ … 続きを読む →

この報告は、毒性発現予測システム（AI-SHIPS）の社会実装に向けた課題と対応策について調査した報告書である。従来の化学物質安全性評価は動物実験に依存していたが、費用・時間・動物福祉の観点から、化学構造から毒性を予測するQSAR等の代替手法が求められている。平成29年度から5年間で開発されたAI-SHIPSは、化学構造、体内動態、インビトロ試験データを学習データとして毒性発現機序情報を提示可能な … 続きを読む →

この報告書は、令和４年度に実施された化学物質安全対策として、毒性発現予測システムAI-SHIPSの活用促進に向けた課題等の調査について書かれた報告書である。調査は国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学とみずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社が共同で実施した。 化学物質の安全性評価は従来、動物実験による反復投与毒性試験で行われてきたが、高額な費用や時間、動物愛護の観点から代替手法の開発が進められてい … 続きを読む →

この報告書は、化学物質の生分解性試験における呼吸活性阻害の問題について調査した研究報告書である。化学品の安全性評価において重要な生分解性試験では、OECD テストガイドライン301Cに基づき100mg/Lの濃度で評価を行うが、この濃度で微生物の呼吸活性が阻害される場合、実際には分解可能な物質でも難分解性と判定される問題が存在する。本調査では、静岡大学と製品評価技術基盤機構、化学物質評価研究機構が共 … 続きを読む →

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 … 続きを読む →

この報告は、化学物質の安全性評価における毒性発現予測システムの行政利用促進について書かれた報告書である。日本では化審法に基づく化学物質の安全性審査において、従来はラット等を用いた動物試験による毒性評価が求められているが、これらの試験は多大な費用と時間を要するため事業者の大きな負担となっている。一方、欧州や米国では動物実験廃止の潮流もあり、コンピューター・シミュレーションによるインシリコ手法の活用が … 続きを読む →