全化学物質のリスク評価を目指す化学分析ベースの物性・毒性推定アプローチ

• Project/Area Number: 23K17470
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 64:Environmental conservation measure and related fields
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 頭士 泰之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (80611780)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000); Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 化学物質リスク評価 / ノンターゲット分析 / 毒性推定 / 物性推定 / 全化学物質

Outline of Research at the Start

これまでに発見された化学物質は10の8乗種を超えているが, リスク評価される物質は数百種に留まる。そこでこれまでに構造同定無しに物性・毒性を高精度に評価する手法Detective-QSARを開発してきた。しかしDetective-QSARの学習データは実測値を用いており, 1000～3000種に留まり適用範囲が限定的である。そこで本研究では学習データをIn silicoデータにまで拡大する。そして, 構造式を要しない迅速な物性・毒性推定手法の確立を目指す。