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Pred-Skin.ヒトの皮膚感作を正確に予測するためのウェブポータル
Pred-Skin: A web portal for accurate prediction of human skin sensitizers.
PMID: 32673477 DOI: 10.1021/acs.chemrestox.0c00186.
抄録
安全性評価は、化学物質の安全性を評価するための重要な要素です。我々はこれまでに、化学物質の皮膚感作性を予測するモデルを開発し、ヒトパッチテストとマウス局所リンパ節アッセイの2つのアッセイに対応させ、このモデルをウェブポータルに実装してきた。ここでは、Pred-Skinバージョン3.0を大幅に改訂・拡張し、自由に利用できるようにしたことを報告する。この最新版のPred-kinは、in vitro、動物in vivo、ヒトex vivoのデータを用いて開発された複数の定量的構造活性相関（QSAR）モデルを、ヒトへの影響を予測するコンセンサスナイーブベイズモデルに統合したものである。個々のQSARモデルは、ヒト反復インスルトパッチ試験（HRIPT）、ヒト最大化試験（HMT）、マウス局所リンパ節アッセイ（LLNA）から得られた皮膚感作データを用いて作成されました。さらに、3つの有効な代替法、ダイレクトペプチド反応性アッセイ（DPRA）、KeratinoSens、およびヒト細胞株活性化試験（h-CLAT）のデータも同様に使用されました。モデルはオープンソースのツールを用いて開発し、QSARモデリングのベストプラクティスに従って厳密に検証しました。これらのモデルから得られた予測値を用いて、ヒトの皮膚感作を予測するためのナイーブベイズモデルを構築し、その外部予測精度は、正答率（89％）、感度（94％）、正答率（91％）、特異度（84％）、負答率（89％）でした。モデル性能の追加評価として、皮膚感作を引き起こすことが知られているがトレーニングセットには含まれていない11の化粧品成分を同定し、そのうちの9つは、我々のモデルによって感作物質として正確に予測されました。すべてのモデルは、http://predskin.labmol.com.br/ の Pred-Skin v. 3.0 ポータルから自由にアクセスできます。Pred-Skinは、ヒトの皮膚感作を予測するための動物実験に代わる信頼性の高い代替手段として使用することができます。
Safety assessment is an essential component of the regulatory acceptance of industrial chemicals. Previously we have developed a model to predict skin sensitization potential of chemicals for two assays, human patch test and murine local lymph node assay, and implemented this model in a web portal. Here, we report on the substantially revised and expanded freely available web tool, Pred-Skin version 3.0. This up-to-date version of Pred-Skin incorporates multiple Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) models developed with in vitro, animal in vivo, and human ex vivo data, integrated into a consensus Naïve Bayes model that predicts human effects. Individual QSAR models were generated using skin sensitization data derived from human repeat insult patch tests (HRIPTs), human maximization tests (HMTs), as well as mouse Local Lymph Node Assay (LLNA). In addition, data for three validated alternative methods, Direct Peptide Reactivity Assay (DPRA), KeratinoSens, and the human Cell Line Activation Test (h-CLAT) were employed as well. Models were developed using open-source tools and rigorously validated according to the best practices of QSAR modeling. Predictions obtained from these models were then used to build a Naïve Bayes model for predicting human skin sensitization with the following external prediction accuracy: correct classification rate (89%), sensitivity (94%), positive predicted value (91%), specificity (84%), and negative predicted value (89%). As an additional assessment of model performance, we identified eleven cosmetic ingredients known to cause skin sensitization but not included in our training set, and nine of them were accurately predicted as sensitizers by our models. All models are freely accessible through the Pred-Skin v. 3.0 portal at http://predskin.labmol.com.br/. Pred-Skin can be used as a reliable alternative to animal tests for predicting human skin sensitization.