ヒト細胞株活性化試験,直接ペプチド反応性アッセイ,KeratinoSensおよびin silico構造警報パラメータを用いた皮膚感作のリスク評価のための人工ニューラルネットワークモデルの開発【Powered by NICT】

Hirota Morihiko; Ashikaga Takao; Kouzuki Hirokazu

文献

J-GLOBAL ID：201802244680311534 整理番号：18A0467253

ヒト細胞株活性化試験,直接ペプチド反応性アッセイ,KeratinoSensおよびin silico構造警報パラメータを用いた皮膚感作のリスク評価のための人工ニューラルネットワークモデルの開発【Powered by NICT】

Development of an artificial neural network model for risk assessment of skin sensitization using human cell line activation test, direct peptide reactivity assay, KeratinoSens and in silico structure alert parameter

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巻： 38 号： 4 ページ： 514-526 発行年： 2018年
JST資料番号： E0787B ISSN： 0260-437X CODEN： JJATDK 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

皮膚感作を引き起こす化粧品成分の可能性を予測するために重要であり,動物試験の代替のための欧州連合化粧品規制指針に準拠した,有害転帰経路に基づくいくつかのin vitro試験は,危険識別,直接ペプチド反応性アッセイ,KeratinoSensおよびヒト細胞株活性化試験などのために開発された。ここでは,総合的試験戦略概念に基づく皮膚感作リスク評価のための人工神経回路網(ANN)予測モデルの開発を記述し,直接ペプチド反応性アッセイ,KeratinoSens,ヒト細胞株活性化試験およびin silicoまたは構造警報パラメータを用いた。最初に発表されたマウス局所リンパ節試験EC3値との関係,皮膚感作効力を表す,必要な全てのデータが利用可能な約134種の化学物質のパネルを用いたin vitro試験結果を検討した。全ての三種類のin vitro試験からのパラメータの組合せを用いたANN解析に基づいた予測は,局所リンパ節アッセイEC3値と良い相関を示した。しかし,ANNモデルは,トレーニングセットに含まれていなかった28化学物質の試験セットに適用した場合,予測されたEC3sはいくつかの化学物質のための過大評価された。ANNモデルにおける付加的in silicoまたは構造警報記述子(時間MまたはToxtreeソフトウェアで得られた)の取込は結果を改善した。著者らの知見は,総合的試験戦略概念に基づくANNモデルは皮膚感作可能性を評価するための有用であることを示唆した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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有機化合物の毒性

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