| Project/Area Number |
23K17470
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 64:Environmental conservation measure and related fields
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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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)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥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)
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| 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 / 化学物質リスク評価 |
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| 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。
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに発見された化学物質は10の8乗種を超えており, 指数関数的な増加を示している。この数は今後も増えると考えられる。一方で, コストと労力の問題から化学物質の大多数はその物性や毒性について未評価のままである。このことから本研究着手に先立って, 化学物質の検出に用いられるGC-MS出力を基に, 構造同定無しに検出物質の物性・毒性を高精度に評価する手法Detective-QSARの開発に取り組んできた。しかしDetective-QSARに用いられた学習データは, 実測値が収集可能であった10の3乗種程であり適用範囲が限定となっている。本研究ではデータを実測値に限定せず, In silicoデータにまで拡大し研究取組みを展開することとした。これにより学習データ数を拡大し, 適用範囲を広げることを目指し, ひいては構造式を必要としない低コスト・迅速な物性・毒性推定手法を創出し, リスク評価できる化学空間の飛躍的拡大を目的とした。今年度の取り組みとして, まずは実測データを中心にスペクトル・物性・毒性に関するデータ収集に関する検討を行った。化学物質情報の豊富なオープンデータベースであるPubChem, ChemSpider, ChEMBLについてデータ探索の候補となり得るか検討を行い, PubChemを対象とする事とした。このデータベースは10の8乗にも及ぶ化学物質の情報を保有しており, 今年度は全体の４分の１程度のスクリーニングを行い, 実測データの拡充度について調べた。また同時に, 研究実施期間中に行う予定のIn silicoデータ計算の際に必要となる構造情報についても有無の確認を行った。来年度以降もこの点について検討を進める。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は, オープンデータベースを中心に化学物質の情報について, その構造情報も含め収集取り組みを進める事が出来た。対象としたオープンデータベースの化学物質の4分の1程度のスクリーニングを完了し, 今年度以降も継続的に取り組むことで, 狙いとするケミカルスペースをかカバーできるものと見込んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も引き続き, 実測データを中心にスペクトル・物性・毒性に関してデータ収集を試みる。この取り組みは時間を要するため, 研究期間の特に前半を利用しながら全期間を通して続ける予定である。得られた構造情報についてNEIMS, aiQSAR, OPERAなどを用いてIn Silicoデータの取得に取り組む。その後, モデル構築とモデル性能評価を実施する。また, 実際の環境試料を質量分析計で測定し,これを入力データとして物性・毒性値を正確に推定できるか評価する。得られた成果について論文として発表し, 作成したツールについても公開を行う。
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