使用两阶段机器学习模型对毒性起点的定量预测:化学风险评估的新方法方法 (NAM)
Vaisali Chandrasekar1, Syed Mohammad1, Omar Aboumarzouk2
1Department of Surgery, Clinical Advancement Department, Hamad Medical Corporation, Qatar.
本研究引入了一种机器学习模型,用于预测化学品没有观察到不良影响水平 (NOAEL),解决风险评估中的数据缺口. 该模型通过预测参考剂量 (RfDs) 来增强化学品安全评估.
科学领域:
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 计算化学的计算化学
- 风险评估 风险评估
背景情况:
- 出发点 (POD) 对于风险评估至关重要,通常是从没有观察到不良影响水平 (NOAELs) 来得出的.
- 由于毒性数据不一致,NOAEL值的有限可用性阻碍了许多化学品的准确风险评估.
- 现有的毒性数据的变化和相关性对可靠的NOAEL确定构成挑战.
研究的目的:
- 开发和验证一个用于预测NOAEL值的两阶段机器学习 (ML) 模型.
- 解决化学毒性评估中的数据变化和局限性.
- 为计算参考剂量 (RfD) 和评估化学安全提供一个实际框架.
主要方法:
- 采用了两阶段的ML方法,从随机森林回归器开始,用于监督异常值检测和数据精细化.
- 随后的毒性预测使用了在精选数据集上的随机森林和XGBoost模型.
- 外部验证涉及预测化品颜料的NOAEL和计算它们的RfD.
主要成果:
- ML模型显示了NOAELs的预测能力,随机森林获得了R2=0.4和XGBoost R2=0.43的慢性毒性.
- 包括吸收,分布,新陈代谢和分泌 (ADME) 特性在内的特征组合改善了急性毒性NOAEL预测.
- 外部验证显示,某些化品颜料 (如色,红色) 的RFD值较高,表明安全边际更大.
结论:
- 开发的ML模型为预测NOAEL提供了可行的解决方案,克服了稀疏或不一致的毒性数据的局限性.
- 该研究为化学风险评估提供了一个强大的框架,增强了对参考剂量 (RfD) 的预测.
- 这些发现支持在毒理学中使用ML,以更有效和可靠地评估化学品和材料的安全性.
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