In silico

農作物保護

In silico 評価は、最新の計算モデリングを使用して、農薬の有効成分の潜在毒性を予測します。有効成分に関する科学的知見や情報が増えるにつれ、In silico 手法の信頼性が高まり、より広く受け入れられるようになってきています。In silico モデリングに関して重要なポイントは、動物実験をしなくても毒性予測を迅速に行える点です。コーヴァンスと提携することで、お客様は In silico 予測における専門知識を利用できるようになります。これらの予測は、農薬の安全性の疑問に答えたり、In vitro 試験プログラムのデザインの参考として極めて重要です。 

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  • 計算生物学者、統計学者、化学者、毒性学者、規制の専門家で構成される専任チームが確実な In silico 毒性予測を行い、お客様の有効成分についてエビデンスの重要性に基づいた根拠を提供
  • 専門家による規則および統計に基づくアプローチを採用した一連の包括的な計算モデリングツールにより、最大の効果を達成 
  • お客様の有効成分の試験アプローチに In silico 予測を幅広く組み込むことで、研究費を最適化しながら、規制当局に対して説得力のある根拠を提示

 

お客様のニーズ

データがなく、予算が限られている状況で農薬の毒性を予測したい

予算は常に限られていますが、In vitro 試験と In vivo 試験には費用も時間もかかります。In silico 予測とリードアクロス法を組み合わせることで、お客様の農薬製品についてエビデンスの重要性に基づいた根拠を組み立てることができます。その一方で、QSAR を用いて規制審査に耐え得る予測を構築するには、高度な経験とスキル、洞察が必要となります。 


コーヴァンスのサービス

計算生物学、統計学、化学、毒性学の専門知識を組み合わせることで、農薬について説得力のある In silico 予測データを作成

説得力のある In silico 予測データを作成するには、科学的洞察と実用的な専門知識を組み合わせる必要があります。そして、そのためには QSAR モデリングの化学、毒性学、統計学的根拠を理解するサイエンティストのチームによるサポートが必要です。このためコーヴァンスは、パートナーであるお客様に対し、QSAR の実施やリードアクロス法について豊富な経験を持つ専門家のチームによるサービスを提供し、農薬の規制に適したエビデンスの重要性に基づく根拠を組み立てます。

予測の質と信頼性を最適化する幅広い QSAR モデリングツール

包括的な QSAR モデリングツールのラインナップを用いて、お客様の農業化学品にとって必要なすべてのエンドポイントについて確実な予測を行います。また、専門家による規則に基づいたシステムと統計に基づくモデルの両方を採用し、エンドポイント予測の精度をさらに高めます。

使用される QSAR モデルの例:

  • 拡張可能な Biovia Discovery Studio(TOPKAT)
  • OECD QSAR Toolbox
  • ACD/Percepta
  • DEREK Nexus
  • VEGA NIC
  • 米国 EPA T.E.S.T. 
  • 米国 EPA EPI Suite
  • ToxRead
  • ToxTree