| 研究課題/領域番号 |
20K12203
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分63040:環境影響評価関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
竹下 潤一 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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 動物実験代替法 / インシリコ手法 / 統計的測定精度評価 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では動物実験代替法に関連する統計的方法の研究を行った．具体的には，(1)統計的方法である決定木分析を利用し，アリニン関連物質の貧血誘導性や医薬品の薬剤性肝障害発症の判別にキーとなる特徴量を明らかにした．(2)リードアクロスと呼ばれる毒性予測枠組みを機械学習アルゴリズムのひとつであるk-近傍法で実装する場合に直面する課題について考察を行った．(3)新たな試験方法を開発した際に実施される多試験室共同試験で得られる試験結果が順序カテゴリカルデータである場合と用量反応関係である場合について，測定精度を評価する統計的方法を提案した．
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| 自由記述の分野 |
応用数学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
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