化学物質の変異原性を（定量的）構造活性関係で評価する

An assessment of mutagenicity of chemical substances by (quantitative) structure-activity relationship.

• Masamitsu Honma

抄録

現在、私たちの生活環境には10万種類以上の工業用化学物質が生産され、存在しています。その中には、人の健康に悪影響を及ぼす可能性のあるものもあります。このような工業用化学物質の急増に伴い、国際機関や規制当局からは、実際の毒性試験を行わずに、副作用の可能性のある化学物質を迅速かつ正確に特定するための効果的なスクリーニングツールの必要性が叫ばれています。定量的）構造活性相関法（(Q)SAR）は、化学構造に基づいて化学物質の潜在的な悪影響を予測するための有望な手法です。これまでに蓄積された大量のAmes試験データをもとに、Ames突然変異原性を予測するための(Q)SARモデルの開発が進められてきましたが、その中でも特にAmes突然変異原性を予測するための(Q)SARモデルの開発が重要な課題となっています。2014年には、医薬品中の変異原性不純物の評価と管理に関する国際医薬品技術要求事項調和協議会（ICH）M7ガイドラインが制定されました。これは、ヒトの健康評価に実際の毒性試験ではなく、(Q)SARを使用することを取り上げた初めての国際的なガイドラインです。そのため、現在、エイムズ変異原性のための(Q)SARは、変異原性化学物質を同定するためのより高い予測力が求められています。本レビューでは、(Q)SARの利点と特徴を紹介する。また、エイムス突然変異原性を予測するためのいくつかの(Q)SARツールと(Q)SARモデルを改良するためのアプローチについてもレビューする。最後に、遺伝毒性学における(Q)SARやその他の先進的なインシリコ技術の将来についても言及する。

Currently, there are more than 100,000 industrial chemicals substances produced and present in our living environments. Some of them may have adverse effects on human health. Given the rapid expansion in the number of industrial chemicals, international organizations and regulatory authorities have expressed the need for effective screening tools to promptly and accurately identify chemical substances with potential adverse effects without conducting actual toxicological studies. (Quantitative) Structure-Activity Relationship ((Q)SAR) is a promising approach to predict the potential adverse effects of a chemical on the basis of its chemical structure. Significant effort has been devoted to the development of (Q) SAR models for predicting Ames mutagenicity, among other toxicological endpoints, owing to the significant amount of the necessary Ames test data that have already been accumulated. The International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH) M7 guideline for the assessment and control of mutagenic impurities in pharmaceuticals was established in 2014. It is the first international guideline that addresses the use of (Q) SAR instead of actual toxicological studies for human health assessment. Therefore, (Q) SAR for Ames mutagenicity now require higher predictive power for identifying mutagenic chemicals. This review introduces the advantages and features of (Q)SAR. Several (Q) SAR tools for predicting Ames mutagenicity and approaches to improve (Q) SAR models are also reviewed. Finally, I mention the future of (Q) SAR and other advanced in silico technology in genetic toxicology.

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