Development of innovative prediction methods for the developmental toxicity of chemicals using causal exploration with machine learning

• Project/Area Number: 23K28245
• Project/Area Number (Other): 23H03555 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 63040:Environmental impact assessment-related
• Research Institution: Yokohama College of Pharmacy
• Principal Investigator: 福田 秀子 (曽根秀子) 横浜薬科大学, 薬学部, 教授 (60280715)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 玉田 嘉紀 弘前大学, 医学研究科, 教授 (80435495) ; 加藤 毅 群馬大学, 情報学部, 教授 (40401236)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000); Fiscal Year 2023: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000)
• Keywords: 化学物質 / 機械学習 / 因果探索 / 発生毒性 / 予測手法

Outline of Research at the Start

ヒト多能性細胞である胚性幹（ES）細胞と人工多能性（iPS）細胞を用いて、医薬品、食品成分及び環境化学物質の網羅的な遺伝子発現変化を測定し、遺伝子ネットワーク解析によって発現制御に対する個々の化学物質の影響を明示的な仮説および特徴量として抽出し、最新の機械学習によって、化学物質の分子構造記述子情報、既存の毒性情報、疫学情報を合わせた革新的な統合解析を行う。これにより、ヒト曝露レベルの範囲における発生影響を早期に検出できる体制を構築する。本研究の成果は、新たな環境リスクに対応するための次世代の健康影響を早期に診断・予測する方法の開発に有用な情報を提供する。