Lhasa Knowledge Suite
Lhasa Knowledge Suite Nexus は、哺乳類および細菌における毒性予測ツールDerek Nexus、代謝変換の予測ツールMeteor Nexus、細菌における変異原性予測ツールSarah Nexus、毒性データベースViticから構成される毒性・安全性評価プラットフォームです。 個別製品単独での導入、または複数製品を連携させた毒性・安全性評価プラットフォームとしての導入のいずれも可能です。
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title:{Derek Nexus}
知識ベース型のツールで、哺乳類および細菌における毒性を予測できます。
実験前の段階でアラート構造を排除、または改変することにより、動物実験や試験コストの削減を実現します。
機能
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化合物構造をクエリーとして検索し毒性予測
- 75のエンドポイント、983のアラートを装備
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構造以外に関する情報を検索しLikelihood予測 (Likelihood; 予測された毒性がどの程度起こり得るか)
- 7段階のレベル分け
- 変異原性予測
- CPCA評価:ニトロソアミン類のリスク評価
- 3つのファクターに基づいたスコアの計算
- 皮膚感作性に対するEC3予測
- アラートに基づく定性的な毒性予測+定量的な予測
- レポート作成
利用例
- 薬事申請のサポート
- ICH M7対応
- 原薬製造工程中の変異原性不純物スクリーニング
- 創薬リード化合物の毒性早期除外
- 化粧品原料の皮膚感作性アラートチェック
title:{Meteor Nexus}
知識ベース型のツールで、化合物の代謝経路予測(ヒト・動物)および代謝物構造を予測できます。
代謝関連リスクの早期可視化や臨床移行設計の安全性強化を実現します。
機能
- クエリー化合物を代謝パターンと比較
- 代謝物+Likelihoodレベルの推定
- 3つの手法でLikelihoodを算出(スコアもしくはレベル)
- デフォルトの算出方法Site of Metabolism Scoringは偽陽性が最も少ない
- Cytochrome P450酵素による化合物の代謝部位をDFTに基づいた手法で予測し、各部位の反応性に応じて順位付け
- 結果は樹形図形式で表示
- レポート作成
利用例
- 代謝実験で得られた代謝物の構造推定をサポート
- 質量分析で得られた分子量とMeteor予測代謝物の分子量の比較
- 創薬フェーズにおいて「どのような代謝物が生成されうるか」「その代謝物に毒性/ 活性リスクがあるか」を早期に検討
- 代謝物の制御、代謝物毒性危険回避・バイオ分析設計支援
データベース
- 文献から収集された代謝データ
- Drug Metabolism and Disposition
- Xenobiotica
- Biochemical Pharmacology
- Journal of Pharmacology and Experimental Therapeutics
- Chemicla Rexearch in Toxicology
- Journal of Mecical Chemistory
- Journal of Agricultural and Food Chemistory
- 約3,000件の研究データを抽出
- in vivoおよびin vitroのデータ両方を含む
- 主要な試験対象はラットおよびヒト
title:{Sarah Nexus}
統計ベースの予測モデルであるSOHN(Self-Organizing Hypothesis Network)を用いて、変異原性および染色体損傷を予測できます。
より広い化学空間をカバーし、ネガティブ予測の信頼性も向上させることで、不要な試験リスクの低減に寄与します。
機能
- 2つの手法でProbabilityの算出(Probability; 陽性である確率の推定値)
- 予測結果に対するProbability
- 予測に使用したHypothesisのProbability
- 各構造フラグメントがどのように活性/ 不活性に寄与するか可視化
- 信頼度や適用領域外フラグを提示
- レポート作成
- Derek Nexusと併用することで、ICH M7ガイドラインにおける互いに相補的な2種類の(Q)SARによる変異原性予測に対応可能
利用例
- 薬事申請のサポート
- ICH M7対応
- 医薬品、化粧品、農薬などにおける変異原性および染色体損傷の評価
- 遺伝毒性評価
データセット
変異原性データセット
- 14,006公知化合物(5,993陽性 / 6,823陰性)
- 信頼度の低いデータは予測用トレーニングセットから除外し、追加情報として1,190化合物をユーザーに提供
- データソース; FDA CFSAN, ISSSTY Mutagenicity Dataset等
- Ames試験データを使用
染色体損傷モデルのデータセット
- 3,846種類のユニーク構造(1,710陽性 / 2,136陰性)
- 信頼度の低いデータは予測用トレーニングセットから除外し、追加情報として1,024化合物をユーザーに提供
- 染色体損傷および小核試験データを使用
- データソース; FDA CFSAN, FDA CDER等
title:{Vitic}
構造検索可能な毒性情報・実験データベースおよび情報管理システムで、変異原性・発がん性・ニトロソアミン関連データなどを収録しています。
既知データを活用した重複試験の回避や、文献調査に要する時間の短縮に貢献します。さらに、高品質な毒性データへ迅速にアクセスできることから、医薬品開発プロセスにおいて不必要なテストの実施を最小限に抑えることができます。
機能
- 柔軟なデータ検索機能
- データソースの可視化
- 複数のデータを持つ化合物がSummary Callを提供
- データの質を示すReliability GradeまたはKlimischスコアを付与
- 結果フィルター機能
- 検索条件やレポートの保存機能
- レポート作成
利用例
- 不純物の、より包括的な毒性評価
- 公開済みと未公開の両方のソースから、専門家が厳選した高品質の査読済みデータへアクセス
質の高いデータ
Lhasa Summary Call
- データの全体的な概要を提供
- 関連するすべての研究を考慮(Positive/ Equivocal/ Negative)
- 対象の毒性エンドポイント
- Genotoxicity(in vitro and in vivo)
- Skin Sensitization (in vitro and in vivo)
- Carcinogenicity
Klimischスコア
- すべての毒性エンドポイント
Lhasa Reliability Grade
- 皮膚感作性
- 発がん性
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