【論文掲載】発がん性評価における新しいアプローチ

Computational Toxicology に"Structuring expert review using AOPs: Enabling robust weight-of-evidence assessments for carcinogenicity under ICH S1B (R1)"が掲載されました。この論文では、発がん性の証拠の重み付け評価のために、有害性発現経路の枠組みがエキスパートレビューと併せて、証拠の整理、文章化、合理化をどのようにサポートできるかを説明しています。

動物試験を用いずにヒトにおける化学物質の安全性を評価する
新しいアプローチ方法論 (NAM) は、化学物質の安全性評価に受け入れられています。サイエンスの進歩に伴い、規制ガイドラインも更新され、証拠の重み付け (WoE) 評価が可能になり、動物試験への依存が減少しています。 この一例が、2022 年に更新された医薬品ガイドライン ICH S1B (R1) です。このガイドラインでは、2 年間のラット試験を回避する十分な証拠があるかどうかを判断するために、証拠の重み付け評価の使用が認められています。

証拠の重み付け評価
このアプローチの課題は、証拠の重み付け評価内で生成される多くのデータを解釈することにあります。 ICH S1では、6 つの要素にわたって証拠が整理されており、問題を管理可能な要素に分割するのに役立ちます。 この証拠の重み付けの課題をサポートするため、利用可能なデータに基づいて結果を提供するとともに、知識を整理して文脈化するin silicoソリューションKaptisで利用されるアプローチを作成しました。本アプローチは、有害性発現経路（AOP）を推論と組み合わせたものです。

ICH S1B 安全性評価の成功を実証
本論文では、3 つの例が遡及的に分析されており、そのうちの1つはICH S1B (R1)補遺の化合物です。有害性発現経路（AOP）を使用して、一貫性があり、科学的に堅牢な結論を導き出す方法を示しています。具体的には、これらのケーススタディでは、次の方法を紹介しています。
✦　 ICH S1 に使用すると、本アプローチは、全体的な前臨床安全性毒性評価に関連して、ラットの発がん性試験の価値に関する決定をサポートおよび強化できます。
✦　意思決定のためのベストプラクティスアプローチを確立することで、発がん性評価における動物の使用を減らし、ヒトの安全性に関する決定をサポートします。

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担当：増子　聡
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