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ニトロソアミンの許容摂取量設定をサポート
NDSRI の発がん性効力を定義するため、以下のLhasaの出版物で提案されている構造的特徴を利用します。
> Robert et al., “What Makes a Potent Nitrosamine? Statistical Validation of Expert-Derived Structure–Activity Relationships”, Chem. Res. Toxicol. 2022, 35, 11, 1997–2013
> Kevin et al., “Developing structure-activity relationships for N-nitrosamine activity”, Volume 20, November 2021, 100186
> Andrew et al., “Are all nitrosamines concerning? A review of mutagenicity and carcinogenicity data”, Regulatory Toxicology and Pharmacology, Volume 116, October 2020, 104749
これらの論文は、NDSRI の AIを決定するため、適切なサロゲートを特定するための、リードアクロスを推奨する規制ガイダンスの中で、重要な SAR 研究として引用されています。
In houseデータとLhasaのデータを統合
Vitic からの毒性データ、Lhasa発がん性データベースの発がん性データ、およびin houseデータを参照します。さらに、Lhasa データシェアリング参加メンバーは、コンプレックスニトロソアミン（NDSRI）Ames、製造中間体Amesなどのコンソーシアムデータにアクセスできます。
適切なアナログを決定し、エキスパートレビューをサポート
局所類似性、物理化学的特性、薬物動態的特性などのカテゴリをランク付けすることにより、アナログ適合性を整理します。Acrostic はエキスパートレビューをサポート・提案しますが、専門家が自身の判断を採用し、レビュアーが理解できるように理由を文書化することができます。
本製品にご興味ありましたら、下記までご連絡ください。
担当：増子 聡
Email: satoshi.mashiko@lhsalimited.org
TEL: 080-9804-1171
