내분비 분열기의 전산 수생 독성학을 위한 실리코 모델링 방법: QSAR 툴박스를 사용하는 소프트웨어 기반 접근 방식
2019년 8월 28일
정량적 구조-활성 관계(QSAR) 모델링은 독성 학적 스크리닝에서 대표적인 생물 정보학 보조 방법입니다. 이 프로토콜은 수중 환경에서 내분비 장애(ED)의 위험을 계산적으로 평가하는 방법을 보여줍니다. OECD QSAR 툴박스를 활용하여, 프로토콜은 물고기에서 EDs의 독성을 분석하기위한 실리코 분석을 구현합니다.
당사의 프로토콜은 접근성이 높고 개방형 소프트웨어 프로그램을 사용하여 내분비 를 방해하는 화학 물질의 단기 적인 부작용을 신속하게 계산할 수 있습니다. 이 OECD QSAR 도구 상자는 화학 물질의 독성을 예측하는 데 유용하며 사용자 친화적 인 방식으로 내분비 파괴자의 급성 생태 독성을 평가하는 효율적인 방법을 제공합니다. QSAR 도구 상자를 시작하면 사용자는 기본적으로 입력 도구 상자 단계에서 시작하고 도구 상자는 문서 1이라는 작업 파일을 자동으로 만듭니다.
화학 추상 서비스 번호를 클릭한 후 사용 가능한 텍스트 필드에 대상 물질의 화학 추상 서비스 번호를 입력하고 검색을 클릭합니다. 구조 버튼을 통해 단순화된 분자 입력 라인 입력 시스템 코드로 물질을 검색할 수도 있습니다. 여러 대상 물질에 대한 실리코 내 분석작업을 수행하려면 각 화학 추상 서비스 번호가 한 행에 나열되어 있는 텍스트 편집기에 간단한 물질 목록을 작성하고 적절한 이름으로 텍스트 파일을 저장합니다.
그런 다음 데이터를 클릭하고 에코독성 정보에 나열된 데이터베이스가 확인되어 있는지 확인합니다. 입력을 클릭하고 쿼리를 선택하고 대화 상자 창에서 예를 클릭하여 선택한 설정을 수락합니다. 화학 추상 서비스 탭에서 로드 목록을 선택하여 텍스트 파일로 저장된 물질 목록을 업로드합니다.
팝업 메뉴 하단에 추가를 클릭하고 실행을 클릭합니다. QSAR 도구 상자에는 검색을 위해 검색된 물질의 수를 나타내는 메시지가 표시됩니다. 프로파일링을 위해 프로파일링 도구 상자 스테이지 버튼을 클릭하고 스테이지 옵션 패널에서 프로파일링 메서드로 이동합니다.
프로파일링 방법 창에서 모두 선택 취소를 클릭하고 엔드포인트별 에서 수생 독성과 관련된 프로파일러에 나열된 모든 프로파일러가 확인되어 있는지 확인한 다음, 파라미터 적용을 클릭하여 원하는 대로 통합 된 2D 및 3D QSAR 모델을 실행합니다. 데이터 수집의 경우 데이터 도구 상자 스테이지 버튼을 클릭하고 작업 도구 모음을 수집합니다. 모든 끝점을 선택하여 모든 실험 데이터를 수집하거나 끝점 특정 실험 데이터를 수집하도록 선택합니다.
관심있는 끝점을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Okay를 클릭하기 전에 사용 가능한 용어와 화살표를 사용하여 원하는 방식으로 끝점 트리를 구성합니다. 그런 다음 관심 있는 끝점을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 데이터 매트릭스 내보내기를 선택하여 수집된 데이터를 스프레드시트로 내보냅니다. 행렬 내보내기 마법사가 나타나내보내기 목록에 다른 끝점을 추가할 수 있습니다.
선택을 완료하고 내보내기를 클릭하여 파일을 저장합니다. 데이터 갭 채우기의 경우 데이터 갭 채우기 도구 상자 스테이지 버튼을 클릭하고 자동 단추를 클릭합니다. 생태독성 정보와 물고기를 선택, 치명적인 농도 50%에서 96 시간 및 확인을 클릭합니다.
워크플로 컨트롤러 창이 나타납니다. 일괄 처리 모드를 실행하는 경우 워크플로를 실행할 물질의 범위를 지정합니다. 예측이 성공적으로 실행된 경우 보고서 도구 상자 스테이지 버튼을 클릭하고 결과 예측 값을 클릭하고 예측을 클릭하고 팝업 마법사에서 보고서 내용 및 모양을 사용자 지정합니다.
다음을 클릭한 후 보고서 만들기를 클릭하고 예측 및 범주 보고서를 PDF 파일 및 데이터 매트릭스로 스프레드시트 파일로 저장합니다. 선택된 내분비 파괴자의 예측된 급성 독성의 정량적 분석에서, 로그 로그 스케일로서 실험 데이터 점 대 예측된 데이터 포인트가 플롯되었을 때 두 파라미터 간의 양수 상관관계가 분석된 모든 물고기에 대해서도 분석된 당사의 대표적인 종에 대해서도 발견되었다. 가장 높은 신뢰성의 안전 평가를 가능하게 하기 위해, 실험적으로 파생된 값대비 50%로 치명적인 농도의 95% 신뢰 구간의 예측 하한을 플로팅하여 추가 계산 해석을 수행하였다.
높은 안전 임계값을 가진 이 평가에서, 시험된 총 내분비 방해 화합물의 92%는 실험적으로 파생된 값에 비해 보호 범위에 속하는 것으로 나타났다. 여기서 에스트로겐 수용체 바인더에 대한 50%값에서 예측된 치명적인 농도의 평균 수준은 비바인더보다 높았다. 대조적으로, 50%값에서 실험적인 치명적인 농도에 대 한, 비 및 약한 바인더의 세 가지 수준은 강한 에스트로겐 수용체 바인더의 그 보다 높았다.
이 절차는 고유 식별자가 있는 화학 물질에만 적용할 수 있으며, 이 경우 SMILES 코드입니다. OECD QSAR 툴박스에 통합된 다른 자동화된 워크플로우가 있는데, 이 워크플로우도 유사하게 적용될 수 있으며 피부 민감화를 위한 것입니다.
개요
본 프로토콜은 OECD QSAR Toolbox를 사용하여 수생 환경 내 내분비 교란 물질(EDs)의 위험성을 평가하는 계산 과학적 접근 방식을 설명합니다. 이는 화학 물질의 독성을 예측하고 급성 생태 독성을 평가하기 위한 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 독성학
- 생물정보학
- 생태독성학
배경
- 내분비 교란 물질은 수생 생물에 상당한 위험을 초래합니다.
- 정량적 구조-활성 관계(QSAR) 모델링은 독성학적 스크리닝에 도움을 줍니다.
- OECD QSAR Toolbox는 독성 예측을 위한 접근성 높은 도구입니다.
- 본 프로토콜은 내분비 교란 물질(EDs)을 평가하기 위한 in silico 분석법을 시연합니다.
연구 목적
- 어류 내 내분비 교란 물질의 독성을 계산적으로 평가합니다.
- 생태독성학적 평가를 위한 체계적인 방법을 제공합니다.
- 화학 물질의 안전성 평가에 대한 신뢰성을 높입니다.
사용된 방법
- 독성 예측을 위한 OECD QSAR Toolbox 활용.
- 대상 물질의 CAS 번호 입력.
- 다양한 프로파일링 방법을 통한 데이터 수집 및 분석.
- 추가 분석 및 보고를 위해 수집된 데이터 내보내기.
주요 결과
- 예측 독성 데이터와 실험 독성 데이터 사이에 양의 상관관계가 발견되었습니다.
- 테스트된 내분비 교란 물질의 92%가 예측 기반의 보호 범위 내에 속했습니다.
- 예측된 치사 농도는 에스트로겐 수용체 결합제와 비결합제 사이에 차이가 있었습니다.
- 본 프로토콜을 통해 종합적인 데이터 분석 및 보고가 가능합니다.
결론
- OECD QSAR Toolbox는 내분비 교란 물질의 독성을 평가하는 데 효과적입니다.
- 이 방법은 생태독성학적 평가의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 추가적인 계산 분석을 통해 화학 물질에 대한 안전성 평가를 개선할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
산업적 관련성 요약
계산 독성학은 내분비 교란 물질의 고속 스크리닝을 가능하게 하여 수생 척추동물의 급성 생태 독성을 예측함으로써, 화학 물질 안전성 평가의 초기 단계 위험 평가를 지원합니다. OECD QSAR Toolbox는 리드 물질 확인 및 전임상 우선순위 결정 단계에서 진행 여부(go/no-go)를 판단하는 데 필요한 예측 데이터를 생성할 수 있는 접근성 높은 자동화된 워크플로우를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 in silico 결과물을 실험적 LC50 값과 상관 분석함으로써 예측 신뢰도를 높이며, 자원 소모가 많은 동물 실험에 대한 의존도를 낮춥니다.
바이오 제약 R&D의 전략적 응용
초기 발견 및 표적 검증
- 과학적 가치: LC50 값과 에스트로겐 수용체 결합 친화도 관계를 예측하여 내분비계 교란 메커니즘의 조사를 가능하게 합니다.
- 운영적 가치: CAS 번호 또는 SMILES 코드와 같은 표준 식별자를 사용하여 화학 물질 라이브러리의 신속한 스크리닝을 지원합니다.
- 예측적 가치: log Kow와 LC50 간의 정량적 구조-활성 관계를 생성하여 환경 리스크가 낮은 화합물을 우선순위에 둡니다.
스크리닝 및 분석법 개발
- 과학적 가치: 표준화된 생태독성학적 종말점을 통해 어종의 급성 독성에 대한 재현 가능한 정량적 예측치를 생성합니다.
- 운영적 가치: 스프레드시트 또는 PDF 형식의 후속 분석을 위해 실험값 및 예측값의 데이터 수집과 내보내기를 자동화합니다.
- 분석 준비도: 물질 목록의 일괄 처리를 가능하게 하여 일관된 프로파일링 방법으로 여러 내분비 교란 물질을 평가할 수 있습니다.
중개 및 전임상 연구
- 과학적 가치: 에스트로겐 수용체 결합이 결합 화합물 및 비결합 화합물 클래스 전체의 독성 예측에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 기전적 통찰을 제공합니다.
- 중개적 연속성: 검증된 예측-실험 상관관계를 통해 in silico 유해성 식별과 전임상 생태독성학적 평가를 연결합니다.
- 위험 완화: 보호 범위 내에 해당하는 화합물(본 연구에서는 92%)을 식별하여 개발 파이프라인에서 더 안전한 후보 물질을 추진합니다.
파이프라인 및 워크플로우 통합
이 방법은 in vitro 및 in vivo 테스트에 앞서 계산 기반의 유해성 프로파일링을 제공함으로써 초기 발굴 워크플로우에 통합되며, 이를 통해 예측된 수생 독성을 바탕으로 화학 물질 후보군에 대한 데이터 기반의 선별(triage)을 가능하게 합니다.
- 발견 생물학: 어류 종의 LC50 및 Kow 관계 모델링을 통해 내분비 교란 가능성에 대한 가설 검증을 지원합니다.
- 스크리닝: QSAR Toolbox 내의 생태독성 데이터베이스로부터 자동화된 데이터 수집을 통해 분석 가능한 정량적 출력값을 제공합니다.
- 분석: 로그-로그 플롯과 신뢰 구간 분석을 사용하여 예측된 LC50 값과 실험값을 비교함으로써 예측 신뢰도를 평가합니다.
- 중개 연구: 계산된 에스트로겐 수용체 결합 예측값과 관찰된 치사율 결과를 연결하여 바이오마커 기반의 위험 평가를 지원합니다.
- 기업적 재사용: 일관된 생태독성 프로파일링을 위해 화학물질 계열 전반에 적용 가능한 표준화되고 확장 가능한 프로토콜을 수립합니다.
운영 및 기업 영향
- 과학적 가치: 계산 및 실험 독성 데이터의 정량적 상관관계를 통해 내분비 교란 물질의 유해성 식별에 대한 예측 신뢰도를 높입니다.
- 운영적 가치: OECD QSAR Toolbox의 자동화된 워크플로우를 통해 재현성과 표준화를 보장함으로써 수동 작업으로 인한 변동성을 줄입니다.
- 전략적 가치: 고위험 화합물을 조기에 배제함으로써 보호 안전 임계값 내의 환경 독성으로 인한 후기 단계의 중단 가능성을 최소화하고 자본 효율성을 개선합니다.
- 포트폴리오 영향: 예측된 LC50 값이 보호 안전 임계값 내에 있는 화합물을 식별하여 위험 조정된 진전 결정 과정을 촉진합니다.
실행 시 고려 사항
- OECD QSAR Toolbox 인터페이스 탐색 및 생태독성학적 엔드포인트 선택에 대한 숙련도가 필요합니다.
- 검증된 생태독성학 데이터베이스에 대한 접근 권한과 수생 독성 프로파일링 방법의 적절한 설정이 필요합니다.
- 정확한 화학 물질 식별 및 일괄 처리를 위해 물질 입력 형식(CAS 또는 SMILES)의 표준화가 필수적입니다.
- 예측 신뢰 구간의 해석에 대해 계산 화학자, 독성학자 및 환경 안전 팀 간의 교차 기능적 조율이 포함됩니다.
- 고유 식별자가 있는 물질로 제한되며, 96시간 어류 LC50과 같은 특정 엔드포인트의 데이터 가용성에 따라 적용 가능성이 제한됩니다.
