急性毒性

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利用QSAR模型预测体内急性毒性

发表于 2016-08-29 责任编辑:陈志杰

QSAR方法是根据物质的理化性质或化学结构对其生物学活性进行定量分析,多以脂水分配系数、生成热、分子大小和亲电性等理化性质及化学结构相关的毒性作用机制为研究始点,具有多样性和复杂性,通常用来评估具有相似结构和作用机制的系列化合物。近年,利用QSAR模型进行急性毒性预测有较大的发展,如利用专家系统和神经网络结构有效预测急性全身毒性作用,大量有机物的急性毒性LD50值预测及多种化学物质对人体急性毒性分析等。大量计算机分析成功地对急性毒性半数致死剂量(LD50)和最大耐受剂量(MTDs)进行预测,并已有商业化产品,DEREK(Deductive Estimation of Risk from Existing Knowledge)TOPKAT(Toxicity Prediction by Computer Assisted Technology)  MCASE (Model-based Computer Automated Structure Evaluation) 专家系统分别由LHASA Ltd., Health Designs, Inc.Multicase, Inc.三家公司研发,可以对化学物质的急、慢性毒性进行预测。生物学资料有限、对复杂毒理学终点的简单模拟、应用范围较小等因素使QSAR模型发展受限。但是,从高通量筛选和微点阵技术获取的大量信息将用于发展QSAR模型QSAR方法自动化程度高,能快速地对物质进行分类标记、毒性分级以及危险性评估,可有效减少实验动物的使用,具有广阔的发展前景。

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