化合物毒性予測ソフトウェアxenoBiotic

ものづくり（ナノテク・材料）

研究者	地域科学部　地域政策学科和佐田裕昭教授

研究概要

研究内容

医薬品、農薬、化粧品、化成品等を対象にして、有益な機能を持つ新しい化合物を開発／販売する際には、人や動物に対する安全性の確認が必須です。特に、発がん性や皮膚アレルギー等があってはいけません。ソフトウェアxenoBioticは化学構造式から化合物の毒性が予測できるので、化合物を開発する化学会社が網羅的に毒性試験をする手間とコストを省きます。また毒性試験の通過率が向上するので、新しい化合物の開発成功率が向上します。
【従来技術に対する新規性・優位性】
・化合物の毒性情報を2万件以上収集／キュレーションした後に機械学習をして毒性予測モデルを構築しました。
・農薬724種で評価したAmes試験予測正答率は95%で、既存ソフト9種の予測正答率よりも高い予測性能です。

活用分野・用途・応用例・商品例・事業化のイメージなど

・毒性試験の不通過（毒性有、陽性）が原因の経済的損失2000億円以上（世界年間）を削減して、SDGs目標9の達成に貢献します。
・毒性試験の通過率（陰性率）向上によって新化合物の開発成功率が向上します。

資料・ポスター

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キーワード

化合物毒性予測ソフトウェア、機械学習、毒性試験

出展した展示会

イノベーションジャパン2022