在REACH登记档案中对阅读交叉的系统分析

科学领域:

• 化学毒理学 化学毒理学
• 计算毒理学计算毒理学
• 监管科学是一种监管科学.

背景情况:

• 交叉阅读是化学安全中的关键数据缺口填补技术,但其接受受到不确定性和专家依赖的阻碍.
• 以数据为导向的方法,如通用化阅读 (GenRA),提供系统的不确定性和性能量化,促进新方法方法 (NAM) 数据的整合.
• 为监管机构的接受,建立对跨读预测的科学信心至关重要.

研究的目的:

• 系统地调查专家驱动和数据驱动的阅读交叉方法之间的差异.
• 评估对使用监管提交的阅读交叉的科学信心.
• 评估GenRA在纳入NAM数据和量化阅读交叉中的不确定性方面的实用性.

主要方法:

• 编制了REACH注册数据 (IUCLID) 的专家驱动的交叉阅读评估数据集.
• 将约5000个阅读横向案例映射到EPA的DSSTox数据库中,从而产生了389个独特的目标源模拟对与精心策划的SMILES.
• 使用结构和代谢背景评估目标源的模拟相似性,推导出模型来预测模拟对,并使用GenRA预测出发点 (POD) 值.

主要成果:

• 比较结构和代谢相似性背景,以量化它们对模拟对预测的贡献.
• 用GenRA预测POD值,然后将其与REACH档案中报告的值进行比较.
• 该研究确定了对监管提交的当前阅读应用程序的概括性见解.

结论:

• 数据驱动的交叉读取,特别是GenRA,为量化不确定性和系统地纳入NAM数据提供了一个框架.
• 了解相似性语境是建立科学信心的关键,在阅读横向预测.
• 这项研究提供了关于在监管决策中阅读横向的实际应用和接受标准的宝贵见解.