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Development of an in silico prediction model and practical research for evaluating skin sensitization

Research Project

Project/Area Number 23K06133
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 47030:Pharmaceutical hygiene and biochemistry-related
Research InstitutionNagoya City University

Principal Investigator

安部 賀央里  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 講師 (70440625)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords動物実験代替法 / 皮膚感作性 / 機械学習 / 有害性発現経路 / インシリコ予測手法
Outline of Research at the Start

化粧品等によるアレルギー性接触皮膚炎は健康被害を及ぼすため、皮膚感作性の適切な評価は重要である。一方で、化粧品開発における動物実験の規制により、動物実験代替法の開発が求められている。しかし、現状では皮膚感作性の有無を判別する定性的評価にとどまっており、感作性強度を予測する実用的な定量的評価法は確立されていない。本研究では、皮膚感作性の強度指標を予測する定量的な機械学習モデルを構築する。さらに、予測モデルの解釈性や適用範囲を考慮し、実用的な皮膚感作性評価法の開発を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、皮膚感作性評価法であるマウス試験の代替法として、申請者がこれまでに開発した機械学習を用いた予測モデルの技術を応用して皮膚感作性の強度指標を予測する定量的な機械学習モデルを構築する。さらに、予測モデルの解釈性を高め、適用範囲を拡大することで、実用的な皮膚感作性評価法の開発を目的とした。
令和5年度は、皮膚感作性に関するOECD ガイドライン(2022)の参考データやThe Cosmetics Europe skin sensitisation database(2022)を使用して、マウスの局所リンパ節試験の強度指標(LLNA EC3 値)を予測する定量的モデルの学習データを精査した。さらに、皮膚感作性に関連するin vitro試験の実験結果や、化学物質の構造情報である分子記述子、物性値情報から予測に使用する説明変数を選択した。機械学習のアルゴリズムとして勾配ブースティング木系を用いて、強度指標を精度よく予測する回帰モデルを構築した。特に学習データとは別の検証用データをランダム抽出する作業を繰り返し、複数得られるEC3の予測値のうち最小値を採用し、実測のEC3値との一致性をGHS区分で評価したところ、一致率が70%、過小評価は5%、過大評価は25%であり、過小評価を回避したモデルが得られた。また、皮膚感作性メカニズムに関連するin vitro試験やヒトの皮膚感作性データを収集し、試験的なモデル構築を開始した。
動物を使用しない新たな安全性評価手法として機械学習を用いた予測モデルの開発は、既存のデータを活用したin silicoアプローチとして有用なサポート情報を提供することが期待される。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

令和5年度の計画では、OECDのテストガイドラインの参考データや拡大されたThe Cosmetics Europe skin sensitisation databaseを使用して強度指標の予測を行う定量的モデルを構築することを予定しており、これらの計画は予定通り実施できた。2023年度の動物実験代替法学会での発表も行っており、本研究はおおむね順調に進展していると判断できる。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度に構築した皮膚感作性の強度指標予測モデルの精緻化を進め、性能向上を図る。また予測モデルの適用領域の設定や外部検証を実施し、その妥当性についても検討する。In vitro試験の代替法やヒトでの皮膚感作性も踏まえたケーススタディの準備も進める。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023 Other

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (5 results) Book (1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Skin Sensitization Potency Prediction of Ingredients in Hair Colorants Using <i>in silico</i> Models of Machine Learning2023

    • Author(s)
      Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • Journal Title

      JOURNAL OF JAPANESE COSMETIC SCIENCE SOCIETY

      Volume: 47 Issue: 1 Pages: 1-5

    • DOI

      10.11469/koshohin.47.1

    • ISSN
      1880-2532, 2188-0719
    • Year and Date
      2023-03-31
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 皮膚感作性強度の予測に向けた機械学習によるin silicoアプローチ2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Journal Title

      フレグランスジャーナル

      Volume: 7 Pages: 16-20

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] 機械学習を用いた皮膚感作性試験代替法の開発2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Journal Title

      コスメティックステージ

      Volume: 2月号 Pages: 60-65

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 皮膚感作性評価におけるin silico予測モデルの開発2024

    • Author(s)
      安部 賀央里, 木下 啓, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      第10回CBI学会個別化医療研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 過小評価の回避を指向した皮膚感作性強度を予測する機械学習モデルの開発2023

    • Author(s)
      徳永 朱莉, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      日本動物実験代替法学会 第36回大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Establishment of in silico prediction model for skin sensitization aiming for practical application.2023

    • Author(s)
      木下啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      CBI学会2024年大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Next Generation Risk Assessment事例研究:ヘアカラー製剤に存在するバンドロフスキーベースの定量的皮膚感作性リスク評価2023

    • Author(s)
      足利 太可雄, 波多野 浩太, 岩佐 帆乃夏, 木下 啓, 中村 伸昭, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第48回日本香粧品学会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いた皮膚感作性強度予測モデルの開発と実用化に向けた検討2023

    • Author(s)
      木下 啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      第50回日本毒性学会学術年会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Book] 動物実験代替法とNew Approach Methodologiesの開発・利用動向2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Total Pages
      7
    • Publisher
      シーエムシー出版
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Remarks] 名古屋市立大学大学院薬学研究科 レギュラトリーサイエンス分野

    • URL

      http://www.phar.nagoya-cu.ac.jp/hp/dse/

    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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