毒性学的リスク評価の革命:新しいアプローチ方法論 (NAM) と精密毒性学の統合的進歩
Qiu-Shuang Sheng1, Bin Liu2, Xiao Wang2
1Jilin Province Product Quality Supervision and Inspection Institute, Changchun, 130103, China. shengqiushuang@jlzjy.org.
Archives of toxicology
|September 2, 2025
まとめ
新しいアプローチの方法論 (NAM) は,化学薬品の安全性に関する従来の動物実験の先端的な,人間に関連した代替案を提供します. オルガン・オン・ア・チップと計算による毒理学を含むこれらの方法は,予測を改善しますが,規制当局の承認のためにさらなる開発が必要です.
科学分野:
- 毒理学について
- バイオテクノロジー
- コンピュータ生物学
背景:
- 伝統的な毒理学は動物実験と 単純なインビトロモデルに依存し,コスト,時間,人間への関連性の制限に直面しています.
- 種間の違いと単純化されたモデルは,現在の毒性評価の予測精度を妨げています.
研究 の 目的:
- 化学安全評価における新アプローチ方法論 (NAM) の変革の可能性を検討する.
- オルガン・オン・ア・チップ,マルチオミクス,コンピュータによる毒性学の進歩を強調し,危険性の評価を向上させる.
- 規制の採用と精密毒理学の現在のボトルネックと将来の戦略を特定する.
主な方法:
- 人間の臓器の生理学とクロストークを模倣するオルガン・オン・ア・チップ (OoC) プラットフォームのレビュー
- マルチオミクス技術の統合 (ゲノミクス,プロテオミクス,メタボロミクス)
- コンピュータによる毒理学,機械学習,QSARモデリングの応用
主要な成果:
- NAMは,OOCと計算によるアプローチを含む,従来の方法に対して人間に関係のある,効率的な代替案を提供します.
- 毒性の経路のメカニズム的な洞察と 予測の精度が向上しています
- 現在の制限には,モデルの複雑性,AIの解釈性,混合物の毒性の定量化,規制の遅れが含まれています.
結論:
- NAMは,より予測的で倫理的な化学安全評価へのパラダイムシフトを表しています.
- モデルの複雑性,AI,規制の枠組みにおけるボトルネックへの対処は,広範な採用に不可欠です.
- 将来の方向には,確率的なリスク評価,AI主導のエクスポソミクス,精密毒理学の学際的な協力が含まれています.
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