技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

インシリコによる化学物質の毒性評価

インシリコによる化学物質の毒性評価

～毒性予測の精度、信頼性を高めるには / 予測モデル構築、システム適用のポイント～
東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

開催日

  • 2017年6月28日(水) 10時00分 ～ 17時00分

修得知識

  • インシリコによる毒性評価手法の基本
  • 毒性評価システム適用上での留意点
  • インシリコ上で化合物を扱う基礎
  • 化学構造から毒性を予測する際に重要な注意点と近年の毒性予測の動向
  • 化学物質管理で用いられる主なin silico評価手法と国内外における行政的活用の動向

プログラム

第1部 インシリコによる毒性評価の進め方と注意点

(2017年6月28日 10:00〜11:30)

　インシリコによる毒性評価の果たす役割が日々重要性を増している。規制当局もインシリコによる毒性評価を積極的に取り入れようとしている。また、毒性評価に適用される技術も多様性を増し、様々な研究分野の知識が必要となっている。
　インシリコによる毒性予測とはどんなものであるか。システムを用いた毒性評価実施において常に留意すべき点。毒性評価システムの毒性評価を最高のパフォーマンスで実施するにはシステムの特徴薬理活性仕組みを良く知り、さらに化合物の特徴や毒性の特性等を理解しつつ実施することが重要である。
　本講演では、インシリコによる毒性評価において、通常は議論となりにくい様々な留意点についてまとめてみる。

  1. インシリコによる毒性評価とは
    1. インシリコによる毒性評価の基本となる三大要素
      1. インシリコ (コンピュータ)
      2. 化合物
      3. 毒性
    2. インシリコによる毒性評価の二大手法
      1. 化学多変量解析/パターン認識 (ケモメトリックス)
      2. 人工知能
    3. 二大手法の融合を実現する「機械学習」
      • 化学多変量解析/パターン認識 ⇔ 機械学習 ⇔ 人工知能
  2. 三大要素間の連携技術
    1. コンピュータと構造式の連携
    2. 毒性データの扱い
  3. 毒性評価支援システムを構成する基本機能
    1. インシリコ (コンピュータ) 関連
    2. 化合物関連
    3. 毒性関連 (毒性データの品質問題)
  4. 化合物をインシリコで扱う時に生起する様々な問題点と限界
    1. 一元一項対応問題
    2. 異性体の扱い
    3. 立体情報の扱い
      • 2次元/3次元/4次元
  5. 毒性評価支援システムの基本的アルゴリズムに基づく特徴や差異に基づく留意点
    1. 化合物表現の違い
    2. 毒性評価の精度と信頼性
      • 解析手法、人工知能の差異
    3. 化合物の種類
      • 一般化合物
      • ポリマー
      • 有機金属/錯体
  6. 毒性メカニズム解明を目指したAOP (AdverseOrientedPathway) とインシリコの関係
    1. AOPとは
    2. AOP実施上でのインシリコとの関係 (EUでの定義)
  7. 規制当局が提供するインシリコによる毒性評価に関する研究支援システム
    1. HESS;KATE (日本)
    2. QSARToolbox (EU)
    3. ECOSAR (USA)
    • 質疑応答

第2部 化学構造の機械学習に基づく毒性予測

(2017年6月28日 12:10〜13:40)

　化学品・医薬品の化学構造から機械学習法によって毒性予測を達成するまでの流れを具体的に解説するとともに毒性予測に関する最新の知見を紹介する。

  1. 定量的構造毒性相関
    1. 定量的構造活性相関と定量的構造毒性相関
    2. 予測モデル構築における注意点
  2. 機械学習
    1. ランダムフォレスト
    2. サポートベクターマシン
    3. ニューラルネットワーク
    4. ディープラーニング
  3. 有害性発現経路
    1. 有害性発現経路 (AOP) とは
    2. 毒性学の大規模プロジェクトUS – Tox21
    3. Tox21の目標とAOP
    4. AOPのウルトラハイスループットスクリーニング
    5. 大規模化合物ライブラリー
    6. PubChemによるTox21 – AOP関連活性データの活用法
  4. 毒性予測コンペティションにおける機械学習
    1. 機械学習モデルの構築の実際
    2. 化学構造記述子計算
    3. 化学構造記述子の質と量
    4. 機械学習法の選択
  5. 副作用データベースと毒性
    1. PMDA – JADER
    2. FDA – FAERS
    3. 副作用と毒性
    • 質疑応答

第3部 QSARを活用した化学物質の毒性予測

(2017年6月28日 13:50〜15:20)

  1. 化学品管理に関する世界的な動向
  2. (Q) SARとは?
  3. グルーピングアプローチ/Read – acrossとは?
    • 質疑応答

第4部 化学物質管理におけるin silico 評価手法の活用

(2017年6月28日 15:30〜17:00)

　化学物質管理にin silico評価手法が求められる背景、主なin silico評価手法の概要並びに利点と課題、国内外におけるin silico評価手法の行政的な活用場面と新しい動向について解説する。

  1. 化学物質管理にin silico評価手法が必要とされる背景
  2. 化学物質管理で用いられる主なin silico評価手法
    1. (Q) SAR ( (定量的) 構造活性相関)
    2. Read – across (類推)
    3. TTC (毒性学的懸念の閾値)
  3. 毒性データベースとin silicoツール
    1. ToxRef DB
    2. COSMOS DB
    3. HESS (有害性評価支援システム統合プラットフォーム)
    4. OECD QSAR Toolbox
    5. 市販の毒性データベース・in silicoツール
  4. 日本国内におけるin silico評価手法の行政的活用へ向けた状況
    1. 化審法におけるin silico評価手法の活用
    2. 食品安全分野における取り組み
    3. 医薬品中に含まれる遺伝毒性不純物
  5. 海外におけるin silico評価手法の活用状況
    1. ECHA (欧州化学品庁)
    2. US EPA (米国環境保護庁)
    3. EFSA (欧州食品安全機関)
    4. US FDA (米国食品医薬品局)
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 湯田 浩太郎 氏
    株式会社 インシリコデータ
    取締役社長
  • 植沢 芳広 氏
    明治薬科大学 臨床薬剤学研究室
    教授
  • 林 多恵 氏
    一般社団法人 化学物質評価研究機構 安全性評価技術研究所 評価事業部
    主任
  • 山田 隆志 氏
    国立医薬品食品衛生研究所 安全性生物試験研究センター 安全性予測評価部
    室長
ページのトップヘ

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 64,800円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 59,400円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 55,000円(税別) / 59,400円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 64,800円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 118,800円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 178,200円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/2/5 GMP省令が要求するQAの逸脱の防止対策とCAPA/変更管理 オンライン
2025/2/7 GMP対応工場「設計/施工」「維持管理/保守点検」コース (2日間) オンライン
2025/2/7 GMP対応工場 (増築・新規構築) における設計/施工時の注意点とURSの具体的記載例 オンライン
2025/2/7 CMC試験におけるOOS・OOT 判断/発生時の対応 オンライン
2025/2/10 製造管理/品質保証担当者の質を高めるための教育訓練 オンライン
2025/2/10 希少疾患治療薬開発にむけた治療薬開発の最新戦略とアプローチ オンライン
2025/2/12 改正GMPを踏まえた医薬品品質システム (PQS) 構築と品質照査の実務・統計的手法の活用 オンライン
2025/2/12 局方/GMPに対応する不純物の評価・管理及び原薬出発物質の選定/妥当性/CQA・CPP設定 オンライン
2025/2/12 QA担当者が抑えるべきGMP適合性調査対応と査察当局による指摘事例と対策 オンライン
2025/2/14 医薬品凍結乾燥の条件設定、設備、バリデーション、スケールアップおよび失敗事例と対策 オンライン
2025/2/17 リスクベースのGCP監査 オンライン
2025/2/17 GMP対応工場における設備・機器の維持管理 (保守点検) と設備バリデーションの実際 オンライン
2025/2/20 人工知能技術:MTシステム 超入門 オンライン
2025/2/21 GMPにおける (製造・試験) 外部委託業者管理・監査の留意点とチェック項目 オンライン
2025/2/26 簡便化、抜け防止の観点をふまえたGMP SOP/製造指図記録書の形式・作成 (改訂) ・記入方法 オンライン
2025/2/27 改正GMPを踏まえた医薬品品質システム (PQS) 構築と品質照査の実務・統計的手法の活用 オンライン
2025/2/27 「GMP監査マニュアル」の活用による効果的かつ効率的なGMP監査の実施と現場運用のポイント オンライン
2025/2/27 GMP違反とヒューマンエラーに対する教育訓練の考え方とQA視点による抑制・防止対策事例 オンライン
2025/2/27 改正GMP省令を踏まえたGMP適合性調査対応 効率的なGQP/GMP-QA連携とQA/QC業務範囲の明確化 オンライン
2025/2/27 GMP/GQP-QAが行うべき逸脱管理とCAPAの適切性の評価とチェックリストの活用 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/5/27 [Global] 治験/市販後での安全性情報の収集・評価・報告要否とPVベンダーコントロール
2021/5/27 [Global] 治験/市販後での安全性情報の収集・評価・報告要否とPVベンダーコントロール (書籍 + ebook版)
2021/3/30 経験/査察指摘/根拠文献・規制から導く洗浄・洗浄バリデーション:判断基準と実務ノウハウ
2021/3/30 経験/査察指摘/根拠文献・規制から導く洗浄・洗浄バリデーション:判断基準と実務ノウハウ (製本版＋ebook版)
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/6/30 米国での体外診断用医薬品の開発/審査対応 実務集
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/4/27 各国要求及び治験環境と現地の実情
2020/3/30 当局要求をふまえたデータインテグリティ手順書作成の要点
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2020/2/27 海外データ (試験施設) /海外導入品の信頼性基準適用と効率的なデータ利用・CTD申請
2020/1/30 凍結乾燥の最適な条件設定による品質の安定化 - ラボ機と生産機の性能の違いを反映させたスケールアップ -
2019/8/1 データインテグリティ規程・手順書
2019/6/27 FDAが要求するCAPA導入の留意点
2019/6/27 EU GVP Module I /ISO9001要求をふまえたQuality Management System の実装と運用
2019/5/31 医薬品モダリティの特許戦略と技術開発動向
ページのトップヘ