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/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: 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

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。