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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

研究課題

研究課題/領域番号 23K17470
研究種目

挑戦的研究(開拓)

配分区分基金
審査区分 中区分64:環境保全対策およびその関連分野
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

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)

研究期間 (年度) 2023-06-30 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
2027年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
キーワード化学物質 / 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
研究開始時の研究の概要

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。

研究実績の概要

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。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

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。

今後の研究の推進方策

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。

報告書

(2件)
  • 2023 審査結果の所見   実施状況報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2024 2023

すべて 学会発表 (3件)

  • [学会発表] LC-HRMS/MSによる環境ノンターゲット分析とスペクトル同定に関する検討2024

    • 著者名/発表者名
      頭士 泰之
    • 学会等名
      第58回日本水環境学会年会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 環境ノンターゲット分析を飛躍させるためのHRMS2DBスペクトル検索システムとラボ間データキャンペーン - Level 4からLevel 2aの世界へ-2023

    • 著者名/発表者名
      頭士 泰之
    • 学会等名
      令和5年度統数研研究集会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] UoA RTI Platformの保持指標変換法で算出可能なLC保持指標の検討2023

    • 著者名/発表者名
      松神 秀徳、頭士 泰之、江口 哲史、浅川 大地、橋本 俊次
    • 学会等名
      第26回日本水環境学会シンポジウム
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書

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公開日: 2023-07-04   更新日: 2024-12-25  

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