計算毒性学は、医薬品の発見と開発の初期段階で候補薬物の安全性と潜在的毒性を予測するために用いられる、学際的な分野および研究領域です。計算毒性学では、コンピューターベースのモデルであるin silico法を、動物実験（in vivo）および細胞実験（in vitro ）のアプローチと統合することで、より効率的で信頼性が高く、倫理的に責任ある毒性評価プロセスを実現します。計算毒性学の主要な側面には、早期安全性予測、メカニズム指向モデリング、実験的アプローチとの統合、構造に基づくアルゴリズムなどがあります。ショーン・エキンスは、計算毒性学をはじめとする様々な分野の先駆者です。[1] [2] [3]
歴史的発展
計算毒性学の起源は、初期の定量的構造活性相関（QSAR）モデルが開発された1960年代から1970年代に遡ります。これらのモデルは、化学物質の分子構造に基づいてその生物学的活性を予測することを目的としていました。この時期の計算能力の進歩により、ますます高度なシミュレーションと分析が可能になり、現代の計算手法の基礎が築かれました。1980年代から1990年代にかけては、分子ドッキング、ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクスツールの登場により、この分野は拡大しました。ハイスループットスクリーニング技術の台頭により膨大なデータセットが提供され、複雑な毒性データを管理・解釈するための計算手法の必要性が高まりました。[4]
21世紀初頭、米国環境保護庁（EPA）のToxCastプログラムなどの取り組みが設立され、重要な節目を迎えました。ToxCastは、計算データと実験データを統合することで毒性予測を向上させ、動物実験への依存を減らすことを目指しました。この間、機械学習と人工知能の進歩がこの分野をさらに変革し、大規模データセットの分析と、より正確な予測モデルの開発を可能にしました。今日、計算毒性学は、オミックス技術、ビッグデータ分析、規制科学における革新に牽引され、進化を続けています。リスク評価、医薬品開発、環境保護において重要な役割を果たし、従来の毒性試験よりも迅速かつ倫理的な代替手段を提供しています。[4]
参考文献
- ^ Merlot, Cédric (2010年1月). 「計算毒性学—早期安全性評価のためのツール」. *Drug Discovery Today*. **15** (1–2): 16–22. Genyotex SA, Chemin des Aulx 14, 1228 Plan-les-Ouates, Geneva, Switzerland. DOI:10.1016/j.drudis.2009.11.016.
- ^ Kavlock, Robert J., Ankley, Gerald, Blancato, Jerry, Breen, Michael, Conolly, Rory, Dix, David, Houck, Keith, Hubal, Elaine, Judson, Richard, Rabinowitz, James, et al. (2008年5月). 「計算毒性学—科学の現状に関するミニレビュー」. *Toxicological Sciences*. **103** (1): 14–27. Oxford University Press発行. DOI:10.1093/toxsci/kfm297.
- ^ Ekins, Sean（編）. *計算毒性学：化学物質のリスク評価（Wiley製薬業界向け技術シリーズ）*. 第1版, Wiley, 2018年2月13日. ISBN 978-1119282563.
- ^ ab Rusyn, I., & Daston, GP (2010). 計算毒性学：21世紀における毒性試験の可能性の実現. 環境保健展望, 118(8), 1047–1050. https://doi.org/10.1289/ehp.1001925
