一种用于快速评估化学物质遗传毒性和致癌潜力的硅测试电池

介绍

根据FDA行业指南，低于ICH资格阈值的杂质可以使用计算软件进行基于结构活性关系(SAR)评估的遗传毒性和致癌性评估。这项工作是我们之前研究的延伸，重点是药物产品中遗传毒性杂质的计算评估。我们的新方法依赖于一系列概率QSAR模型，并辅以基于知识的专家系统，该系统可以识别可能导致危险活动的结构碎片。分析基于FDA的实验数据，涉及21个终点，分别对应不同的毒性作用机制:诱变性、致裂性、致癌性等。大多数终点的概率模型是使用我们小组开发的GALAS(全局，根据相似度局部调整)建模方法得出的。更新后的警报组列表包含70个不同的子结构。该专家系统具有很高的灵敏度，可识别出FDA分类的90%的强致癌物。概率模型的敏感性范围从约60%到90%以上，同时对大多数考虑的测定保持较高(>80%)的预测特异性。这些结果表明，所述计算平台确保了对各种化学品的快速遗传毒性/致癌性分析的足够预测精度。