内分泌破壊物質の計算水毒性学のためのシリコモデリング法:QSARツールボックスを用いたソフトウェアベースのアプローチ
2019年8月28日
定量的構造活性関係(QSAR)モデリングは、毒物学的スクリーニングにおける代表的なバイオインフォマティクス支援方法である。このプロトコルは、水生環境における内分泌破壊物質(ED)のリスクを計算的に評価する方法を示しています。OECD QSARツールボックスを利用して、プロトコルは魚のESの毒性を分析するためのシリコアッセイを実装します。
当社のプロトコルは、非常にアクセスしやすくオープンなソフトウェアプログラムを使用して、内分泌破壊化学物質の短期的な悪影響の迅速な計算を可能にします。このOECD QSARツールボックスは、化学物質の毒性を予測するのに有用であり、ユーザーフレンドリーな方法で内分泌かく乱物質の急性の生態毒性を評価するための効率的な方法を提供します。QSAR ツールボックスを起動すると、ユーザーは既定で入力ツールボックスの段階で開始され、ツールボックスは自動的に Document 1 という名前の作業ファイルを作成します。
[化学物質の抽象サービス番号]をクリックした後、利用可能なテキストフィールドに対象物質の化学抽象サービス番号を入力し、[検索]をクリックします。ストラクチャーボタンを介して、物質は、簡略化された分子入力ライン入力システムコードによって検索することもできる。複数の標的物質に対するインシリコアッセイを実行するには、各化学物質の抽象サービス番号が一列に記載されたシンプルな物質リストをテキストエディタに書き込み、適切な名前でテキストファイルを保存します。
次に、[データ] をクリックし、[環境毒性情報] の下に表示されているデータベースがチェックされていることを確認します。[入力] をクリックし、[クエリ] を選択して、ダイアログ ウィンドウで [はい] をクリックして、選択した設定を受け入れます。[化学抽象サービス]タブで、[ロードリスト]を選択して、テキストファイルとして保存された物質リストをアップロードします。
ポップアップメニューの下部にある「追加」をクリックし、「実行」をクリックします。QSAR ツールボックスには、検索のために取得された物質の数を示すメッセージが表示されます。プロファイリングの場合は、[プロファイルツールボックス] ステージボタンをクリックし、ステージオプションパネルの [プロファイル方法] に移動します。
[プロファイル方法]ウィンドウで[すべて選択解除]をクリックし、[エンドポイント固有]の下の[事前定義およびプロファイラー]にリストされているすべてのプロファイラーがオンになっていることを確認し、[適用]をクリックし、[パラメータ]を右クリックして、必要に応じて統合された2Dおよび3D QSARモデルを実行します。データ収集の場合は、[データ ツールボックス] ステージ ボタンをクリックし、アクション ツールバーの [収集] をクリックします。[すべてのエンドポイント] を選択してすべての実験データを収集するか、[選択] を選択してエンドポイント固有の実験データを収集します。
目的のエンドポイントを右クリックし、[OK] をクリックする前に、使用可能な用語と矢印を使用して、エンドポイント ツリーを適切な方法で整理します。次に、目的のエンドポイントを右クリックし、[データ マトリックスのエクスポート] を選択して、収集したデータをスプレッドシートにエクスポートします。マトリックス エクスポート ウィザードが表示され、エクスポート リストに他のエンドポイントを追加できます。
選択を終了し、[エクスポート] をクリックしてファイルを保存します。データ ギャップを埋める場合は、[データ ギャップ塗りつぶしツールボックス] ステージ ボタンをクリックし、[自動化] をクリックします。「生態毒性情報と魚」を選択し、96時間で50%の致死濃度を選択し、[大丈夫]をクリックします。
ワークフロー コントローラー ウィンドウが表示されます。バッチ モードを実行している場合は、ワークフローを実行する物質の範囲を指定します。予測が正常に実行された場合は、[レポート ツールボックス] ステージ ボタンをクリックし、結果の予測値を左クリックして [予測] をクリックし、ポップアップ ウィザードでレポートの内容と外観をカスタマイズします。
[次へ] をクリックした後、[レポートの作成] をクリックし、予測レポートとカテゴリ レポートを PDF ファイルとして保存し、データ マトリックスをスプレッドシート ファイルとして保存します。選択された内分泌破壊物質の予測急性毒性の定量分析では、予測されたデータポイントが対して実験データポイントを対ログログスケールとしてプロットした場合、分析されたすべての魚と我々の代表的な種に対して両方のパラメータ間に正の相関関係が見つかりました。最高の信頼性の安全性評価を可能にするために、実験由来値に対して致死濃度の95%信頼区間の予測下限を50%でプロットすることにより、さらなる計算解析を行った。
安全性閾値を上昇させたこの評価では、試験した内分泌破壊化合物の92%が、実験的に得られた値と比較した場合に保護範囲に落ちることを示した。ここでエストロゲン受容体結合剤に対する50%値で予測された致死濃度の平均レベルは、非結合剤のものよりも高かった。対照的に、50%値での実験的致死濃度については、非結合体および弱結合剤の3つのレベルが、より強いエストロゲン受容体結合剤のものよりも高かった。
この手順は、固有の識別子を持つ化学物質にのみ適用できます。同様に適用することができ、皮膚感作のためのOECD QSARツールボックスに統合されたもう一つの自動化されたワークフローがあります。
概要
本プロトコルでは、OECD QSAR Toolboxを用いて水圏環境における内分泌攪乱物質（EDs）のリスクを評価するための計算科学的なアプローチについて概説します。化学物質の毒性を予測し、その急性生態毒性を評価するためのユーザーフレンドリーな手法を提供します。
研究の主要構成要素
科学分野
- 毒性学
- バイオインフォマティクス
- 環境毒性学
背景
- 内分泌攪乱物質は水生生物に重大なリスクをもたらします。
- 定量的な構造活性相関（QSAR）モデリングは、毒性スクリーニングに有用です。
- OECD QSAR Toolboxは、毒性予測に利用可能なアクセシブルなツールです。
- 本プロトコルでは、内分泌攪乱物質（EDs）を評価するためのin silicoアッセイについて解説します。
研究目的
- 魚類における内分泌攪乱物質の毒性を計算科学的に評価すること。
- 生態毒性学的評価のための体系的な手法を提供すること。
- 化学物質の安全性評価の信頼性を向上させること。
使用された手法
- 毒性予測のためのOECD QSAR Toolboxの活用。
- 標的物質のCAS登録番号の入力。
- さまざまなプロファイリング手法によるデータの収集と解析。
- さらなる解析および報告のための収集データの書き出し。
主な結果
- 予測された毒性データと実験データとの間に正の相関が認められた。
- 試験した内分泌撹乱物質の92%が、予測に基づく保護範囲内に収まった。
- 予測された致死濃度は、エストロゲン受容体結合物質と非結合物質の間で異なっていた。
- 本プロトコルにより、包括的なデータ解析および報告が可能となる。
結論
- OECD QSAR Toolboxは、内分泌撹乱物質の毒性評価に有効です。
- この手法により、生態毒性学的評価の信頼性が向上します。
- さらなる計算解析を行うことで、化学物質の安全性評価を改善することが可能です。
よくある質問
業界における重要性
計算毒性学は、内分泌攪乱物質の高スループットスクリーニングを可能にし、水生脊椎動物における急性生態毒性を予測することで、化学物質安全性評価における初期段階のリスクアセスメントを支援します。OECD QSAR Toolboxは、リード化合物の同定や前臨床段階での優先順位付けにおけるgo/no-go判断に寄与する予測データを生成するための、利用しやすく自動化されたワークフローを提供します。このアプローチは、in silicoの結果と実験的なLC50値を相関させることで予測の信頼性を高め、リソース負荷の高い動物試験への依存を低減させます。
バイオ医薬品研究開発における戦略的応用
初期創薬およびターゲットバリデーション
- 科学的価値： LC50値およびエストロゲン受容体結合親和性の関係を予測することで、内分泌攪乱メカニズムの解析を可能にする。
- 運用的価値： CAS番号やSMILESコードなどの標準化された識別子を用いることで、化学ライブラリの迅速なスクリーニングをサポートする。
- 予測的価値： log KowとLC50の間の定量的構造活性相関を生成し、環境リスクのより低い化合物を優先的に選定する。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- 科学的価値： 標準化された生態毒性学的エンドポイントに基づき、魚類種に対する急性毒性の再現可能な定量的予測を算出します。
- 運用上の価値： 実験値および予測値のデータ収集とエクスポートを自動化し、スプレッドシートまたはPDF形式で後続の解析に利用可能です。
- アッセイの即応性： 物質リストの一括処理を可能にし、一貫したプロファイリング手法を用いて複数の内分泌攪乱物質を評価できます。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 科学的価値：エストロゲン受容体への結合が、結合化合物および非結合化合物のクラス全体における毒性予測にどのように影響するかという機序的な知見を提供します。
- トランスレーショナルな連続性：検証済みの予測と実験の相関関係を通じて、in silicoでの有害性特定と前臨床段階の生態毒性学的評価を橋渡しします。
- リスク軽減：保護範囲内に収まる化合物（本研究では92%）を特定し、開発パイプラインにおいてより安全な候補化合物を推進させます。
パイプラインおよびワークフローの統合
この手法は、in vitroおよびin vivo試験に先立つ計算機的なハザードプロファイリングを提供することで、初期の探索ワークフローに統合され、予測された水生毒性に基づく化学候補物質のデータ駆動型のトリアージを可能にします。
- 探索生物学：魚類におけるLC50とKowの関係をモデル化することで、内分泌撹乱能に関する仮説検証を支援します。
- スクリーニング：QSAR Toolbox内の生態毒性データベースからの自動データ収集により、アッセイにそのまま利用可能な定量的な出力を提供します。
- 分析：対数-対数プロットと信頼区間分析を用いて、予測LC50値と実験値を比較し、予測の信頼性を評価することが可能です。
- トランスレーショナルリサーチ：計算によるエストロゲン受容体結合予測と観察された致死結果を関連付け、バイオマーカーに基づいたリスクアセスメントを支援します。
- 企業での再利用：一貫した生態毒性プロファイリングを実現するため、化学物質シリーズ全体に適用可能な標準化された拡張性のあるプロトコルを確立します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：計算毒性データと実験毒性データの定量的相関により、内分泌撹乱物質の有害性特定における予測信頼性を向上させる。
- 運用上の価値：OECD QSAR Toolboxの自動ワークフローを通じて再現性と標準化を確保し、手作業によるばらつきを低減する。
- 戦略的価値：高リスク化合物の早期除外を可能にすることで資本効率を改善し、環境毒性に起因する後期的脱落を最小限に抑える。
- ポートフォリオへの影響：予測LC50値が保護安全閾値内にある化合物を特定することで、リスク調整済みの推進判断を促進する。
実施上の検討事項
- OECD QSAR Toolboxインターフェースの操作に習熟していること、および生態毒性学的エンドポイントの選択について理解していることが必要である。
- 検証済みの生態毒性データベースへのアクセス、および水生毒性に関するプロファイリング手法の適切な設定に依存する。
- 正確な化学物質の特定とバッチ処理を確実にするため、物質の入力形式（CASまたはSMILES）の標準化が必要である。
- 予測信頼区間の解釈について、計算化学者、毒性学者、および環境安全チームの間で部門横断的な合意形成が必要となる。
- 固有の識別子を持つ物質に限定される。また、魚類における96時間LC50などの特定のエンドポイントに関するデータ可用性によって、適用可能性が制約される。
