文献情報
文献番号
202226018A
報告書区分
総括
研究課題名
In silico予測手法の高度化とNew Approach Methodologyの活用に基づく化学物質の統合的ヒト健康リスク評価系の基盤構築に関する研究
課題番号
21KD2005
研究年度
令和4(2022)年度
研究代表者(所属機関)
山田 隆志(国立医薬品食品衛生研究所 安全性生物試験研究センター 安全性予測評価部)
研究分担者(所属機関)
- 杉山 圭一(国立医薬品食品衛生研究所 安全性生物試験研究センター 変異遺伝部)
- 古濱 彩子(国立医薬品食品衛生研究所 変異遺伝部)
- 本間 正充(国立医薬品食品衛生研究所)
- 広瀬 明彦(国立医薬品食品衛生研究所 安全性予測評価部)
- 松本 真理子(国立医薬品食品衛生研究所 安全性生物試験研究センター 安全性予測評価部)
- 安部 賀央里（鈴木 賀央里）(名古屋市立大学 大学院薬学研究科)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究分野 化学物質リスク研究
研究開始年度
令和3(2021)年度
研究終了予定年度
令和5(2023)年度
研究費
23,108,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
現在、数多くの化学物質が健康リスク評価未実施のまま流通しており、それら化学物質のリスクの評価と管理は世界的な課題となっている。リスク評価の迅速化へ向けて、in silico予測手法には、高品質のデータセットの使用、モデルの予測精度の更なる向上、予測結果の信頼性を評価する方法等が求められている。また、ヒト健康リスク評価に資するNew Approach Methodology (NAM)は、in vivo毒性の予測の信頼性を向上させると期待されているが、NAMデータを活用した健康リスク評価の行政的受け入れは未だ限られており、事例研究によって、その信頼性や規制上のニーズを満たすことに貢献できるかを概念実証することが求められる。そこで本研究では、Ames変異原性を対象としたQSARの高度化と、in vivo毒性を対象としたNAMの活用に基づく化学物質の統合的ヒト健康リスク評価系の基盤整備を行う。
研究方法
（１）遺伝毒性評価に資するAmes/QSARの深化では、Ames試験結果の再評価と考察、N-ニトロソ化合物のAmes変異原性試験とQSAR解析、第2回国際共同研究プロジェクト参加チームから得た結果の総括を行った。
（２）代謝予測に基づく反復投与毒性リードアクロスモデルの高度化に関する研究では、毒性発現に繋がる代謝予測とその信頼性の評価方法を、事例研究により検討し、代謝の類似に基づくグループ化を実証した。
（３）AOPに基づく生殖発生毒性の予測系構築に関する研究では、ECHAのREACH登録データセットをAOPネットワークと比較することにより新たな生殖発生毒性AOP開発の可能性を検証した。
（４）In vitro–in vivo外挿（IVIVE）用の生理学的動力学（PBK）モデル構築のための基盤整備では、マウスPBKモデルの構築と検証及びモデルパラメータ取得のためにin vitro膜透過性試験・代謝試験を試行した。
（５）機械学習を用いた皮膚感作性試験代替法の開発と化学物質のリスク評価への活用に関する研究では、機械学習を用い、マウス試験の皮膚感作性強度予測モデル、in vitro試験結果の予測モデルを構築した。
（２）代謝予測に基づく反復投与毒性リードアクロスモデルの高度化に関する研究では、毒性発現に繋がる代謝予測とその信頼性の評価方法を、事例研究により検討し、代謝の類似に基づくグループ化を実証した。
（３）AOPに基づく生殖発生毒性の予測系構築に関する研究では、ECHAのREACH登録データセットをAOPネットワークと比較することにより新たな生殖発生毒性AOP開発の可能性を検証した。
（４）In vitro–in vivo外挿（IVIVE）用の生理学的動力学（PBK）モデル構築のための基盤整備では、マウスPBKモデルの構築と検証及びモデルパラメータ取得のためにin vitro膜透過性試験・代謝試験を試行した。
（５）機械学習を用いた皮膚感作性試験代替法の開発と化学物質のリスク評価への活用に関する研究では、機械学習を用い、マウス試験の皮膚感作性強度予測モデル、in vitro試験結果の予測モデルを構築した。
結果と考察
（１）評価対象12,140物質に対し安衛法試験結果の精査を完了し、網羅的なデータ精査で得た知見を文書にまとめた。芳香族N-ニトロソ化合物に注目し計15試験を実施した結果、Ames試験陰性物質には立体的にかさ高い芳香環とニトロソアミンが結合した特徴が見られた。第二回プロジェクトの高感度モデルの共通点は、第一回プロジェクトに参加したことであり、過去のチャレンジが精度向上に資する要因の一つと考えられる。
（２）事例研究の結果、評価対象物質の類似物質の実測代謝を正しく予測できるモデルを適用することで、透明性と一貫性ある予測を実現できると示唆された。試行事例を積み重ねることで、代謝類似性に基づく反復投与毒性予測の適用範囲を拡大できると期待される。
（３）既存AOPネットワークを用いたECHA REACHの生殖発生毒性試験データセットに対する陽性予測の検証では、検出感度は20％程度となった。しかし、類似構造検索も活用すると、感度は45％まで向上し、現状のAOPネットワークの改良が可能であると示された。
（４）内分泌かく乱影響のIVIVEに適用可能な汎用マウスPBKモデルを構築し、bisphenol Aの実験データで検証した結果、利用可能と判断できた。血中最大濃度に及ぼす感度を解析した結果、in vitro測定固有クリアランスとCaco-2透過速度の重要性が示された。これらのin vitro試験を実施したが、難溶性物質が多く困難を要した。
（５）ガイドライン化されているin vitro試験結果とQSAR Toolboxから得られる情報を使用したLLNA EC3予測モデルは、高い予測精度が得られた。また、KeratinoSensTMを対象としたin vitro実験値の予測モデル化では、実験値と同等以上の性能が示され、in vitro試験の効率化も期待できる。
（２）事例研究の結果、評価対象物質の類似物質の実測代謝を正しく予測できるモデルを適用することで、透明性と一貫性ある予測を実現できると示唆された。試行事例を積み重ねることで、代謝類似性に基づく反復投与毒性予測の適用範囲を拡大できると期待される。
（３）既存AOPネットワークを用いたECHA REACHの生殖発生毒性試験データセットに対する陽性予測の検証では、検出感度は20％程度となった。しかし、類似構造検索も活用すると、感度は45％まで向上し、現状のAOPネットワークの改良が可能であると示された。
（４）内分泌かく乱影響のIVIVEに適用可能な汎用マウスPBKモデルを構築し、bisphenol Aの実験データで検証した結果、利用可能と判断できた。血中最大濃度に及ぼす感度を解析した結果、in vitro測定固有クリアランスとCaco-2透過速度の重要性が示された。これらのin vitro試験を実施したが、難溶性物質が多く困難を要した。
（５）ガイドライン化されているin vitro試験結果とQSAR Toolboxから得られる情報を使用したLLNA EC3予測モデルは、高い予測精度が得られた。また、KeratinoSensTMを対象としたin vitro実験値の予測モデル化では、実験値と同等以上の性能が示され、in vitro試験の効率化も期待できる。
結論
化学物質のヒト健康リスク評価の重要な毒性エンドポイントであるAmes変異原性、反復投与毒性、生殖発生毒性、皮膚感作性を対象に、それぞれに適したin silico予測手法の高度化とNAMの活用に基づく統合的ヒト健康リスク評価系の確立へ向けた研究を遂行した。その一環として信頼性の高いデータセットの収集・整備および試験結果の再評価によるデータベースの精密化を図っている。さらに、既存予測モデルの評価・改良およびNAMを活用した新しいモデルの構築と評価へ向けた事例研究を実施し、適用範囲の拡大へ向けた基盤を整備している。5つの分担研究は、着実に結果を積み重ねており、本研究は順調に推移している。
公開日・更新日
公開日
2023-07-31
更新日
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