【摘 要】
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通常人们使用如小鼠局部淋巴结试验(LLNA)这样的体内方法来鉴别和定性化学物质的致敏性.由于法规的限制和伦理方面的关怀,需要寻找替代动物实验的方法.以此为目的,多重体外及
【机 构】
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资生堂研究中心,日本国横滨市都筑区早浏2-2-1,224-8558
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通常人们使用如小鼠局部淋巴结试验(LLNA)这样的体内方法来鉴别和定性化学物质的致敏性.由于法规的限制和伦理方面的关怀,需要寻找替代动物实验的方法.以此为目的,多重体外及计算机模拟参数的联合评估方法,由于可以反映出致敏过程的各个不同方面,被认为很有应用前景.之前报告过通过人工神经网络模型(ANN),应用iSENS vet.1(Integrating in vitro sensitization tests versionl,整合体外致敏实验第一版),来分析以下两个体外实验中得到的数据:人源细胞系激活试验(human Cell Line Activation Test,h-CLAT)和巯基实验(SH Test),结果可以非常好的预测LLNA阈值.在这里我们介绍一种升级版的ANN模型,即iSENS ver.2,第二版iSENS增加了抗氧化响应元件(ARE)检验结果和辛醇-水分配系数(LogP,反应脂溶性和皮肤吸收)的使用.发现应用iSENS ver.2预测的LLNA阈值和试验报告数值之间有很好的相关性.第二版iSENS的预测性表现优于第一版iSENS.由此得出结论,即对于化学物质的皮肤致敏性风险评估,基于多种体外检验数据的ANN分析是一种有效的方法.
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