| 内容 |
特集：アナリティクス(Analytics) ―― 環境分野でのトレンドを追って―― |
| 巻 |
23巻4号2019年
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| Page |
32
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| 題名 |
変異原性試験に関する新しい動き ――機械学習による予測とNGSによる直接測定――
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| Title |
New Era of Mutation Assay ――Prediction byMachine Learning and Direct Detection by NGS―― |
| 著者 |
松田知成 |
| Authors |
Tomonari MATSUDA |
| 著者表記 |
京都大学大学院 工学研究科 附属流域圏総合環境質研究センター |
| 著者表記(英) |
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| 著者勤務先名 |
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| Office name |
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| 著者所属名 |
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| キーワード |
変異原性試験，Ames試験，次世代DNA シーケンサー，機械学習，QSAR |
| Key Words |
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| 概要 |
新規化学物質の審査において，変異原性試験は事実上必須項目である。ICH M7 ガイドラインが施行され，医薬品中に含まれる不純物に関してはコンピューターによる変異原性の予測を実際のAmes試験の代わりに使用することが解禁された。これにより，変異原性に関する構造活性相関が改めて注目されている。様々な機械学習アルゴリズムが利用され，それなりに使えるものになってきている。一方，次世代DNAシーケンサーの登場により，DNA中の突然変異を直接測定できるようになってきた。極低頻度の突然変異を検出するためには，超正確なシーケンス技術が必要となり，duplex sequencing法やSMRT法が開発された。今後，これら正確な変異検出技術と機械学習の進歩のスパイラルを作ることにより，変異原性予測がどんどん正確になっていくことが期待される。 |
| Abstract |
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