AIによる新規化学物質の安全性評価とその信頼性

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データ駆動化学の世界では、化学物質のさまざまな特性や物性の予測が行われるが、なかでも一般化学物質の毒性予測は大変ニーズが高い半面、技術的には難しい分野であり、長年の開発にもかかわらず、決定版といえるシステムは生み出されてこなかった。2017年6月から5年の開発期間を通して、経済産業省プロジェクト「次世代型安全性予測手法の開発」 (AI-SHIPSプロジェクト) が進められてきた (講演者がプロジェクトリーダー)。システムはすでに完成しており、毒性発現メカニズム基づく毒性予測を実現させるためのそのユニークな発想と予測精度の高さで、国際的評価も高まっている。  本講演では、AI-SHIPSの詳細について述べることにする。

  1. AI-SHIPSプロジェクトの実施の背景
  2. 機能性化学物質の開発プロセスにおける課題
  3. AI-SHIPSシステム開発の基本方針と対象物質
  4. 本予測システムの開発基本方針と特色
  5. 本プロジェクトの概要:毒性発現機序を考慮したインビボ毒性予測
  6. インビボ毒性予測モデルの構築に向けた細胞内イベントの評価とその予測モデル構築の戦略
  7. どのようにして毒性発現機序を考慮した毒性予測モデルを構築するか?
  8. 船津の3層モデル
  9. 本プロジェクトにおける毒性予測:HESSの利用
  10. 各インビトロ試験実施内容とパラメータ (in vitroモデルの目的関数) 化について
  11. in vitro/in vivoモデル
  12. 生理学的薬物動態 (PBPK) 予測
  13. AI-SHIPSプロジェクトの成果
  14. 今後の課題

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