Mathematical and statistical methods for expediting the assessment of human health effects of chemicals

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K12203
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 63040:Environmental impact assessment-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: Takeshita Jun-ichi 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 (60574390)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 知道 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 教授 (50251369)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 動物実験代替法 / インシリコ手法 / 統計的測定精度評価

Outline of Final Research Achievements

This research project studied statistical methods related to alternative methods of animal testing. Specially, (1) using the decision tree analysis, we identified key features that discriminate the anemia induction of alinine-related substances and the development of drug-induced liver injury. (2) We discussed challenges faced in implementing "read-across," one of the toxicity prediction frameworks, using the k-nearest neighbor method. (3) We proposed statistical methods for evaluating measurement precision of new test methods when the test results obtained in inter-laboratory comparison studies were ordinal categorical data and dose-response relationships.

Free Research Field

応用数学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

化学物質等のヒト健康影響評価（毒性評価）は，ラット等の実験動物を用いた毒性実験により実施されている．しかし，ほ乳類を用いた動物実験は膨大な時間と費用がかかるだけでなく，動物愛護の観点からも今後も現状の評価方法を続けていくことは国際的に困難な状況であり，動物実験代替法の開発が強く求められている．そのような状況下で本研究課題では，統計的方法により毒性予測モデルを構築するとともに，構築する際に直面する問題点について考察を行った．さらに，新たな試験方法の測定精度を評価する統計的方法の研究開発も行った．そのため，本研究課題の成果は今後の動物実験代替法の開発・普及に大いに役立つものであると考えられる．