予測毒性学

動物実験を最小限に抑制しながら、化学物質データを開発する革新的なテクノロジー

新しい化学物質でも既存の化学物質でも、健康に関するエンドポイントデータが欠けていることがよくあります。 動物実験を最小限に抑制し、効率的でコスト効果が高い方法で、化学物質データを開発することが必要な場合があります。 この課題を克服するために、ULでは革新的なテクノロジーを採用して、化学物質有害性エンドポイントのデータギャップを自動的に解消できるように、予測毒性/属性ツールとのインターフェイスを提供しています。

予測毒性学の出発

このインターフェイス機能は、製造前通知 (PMN) 届出を改善すると同時に、化学物質代替品の評価を知らせる効率的な自動化ソリューションを備えています。 またULは現在、拡大化学物質データ基盤に基づくリードアクロスアプローチを活用して、画期的かつ革新的な予測毒性ツールをジョンズ・ホプキンズ大学の毒性学者および研究者と連携して開発中です。このツールは、2017年第一四半期に運用開始を予定しています。

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