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論文概要
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毒性学における従来のパラダイムは、動物実験と単純化されたin vitroモデルに基づいており、タイムラインの長期化や高コスト、ヒトと動物との生物学的差異のために十分な予測ができないといった重大な限界に直面している。動物実験によらない新しいアプローチ方法論 NAMs ではこうした課題を根本的に解決できる可能性があり、本稿のレビューではこれについて詳しく解説する。
最近の主な進展としては、ヒト臓器の生理機能と多臓器間の相互作用を模倣する「臓器チップ OoC」の技術があり、これによって予測精度が大幅に向上している。マルチオミクス技術（ゲノミクス・プロテオミクス・メタボロミクス）の統合により、毒性のメカニズムに関してこれまでになり新しい知見が得られている。機械学習や QSAR モデリングによる計算毒性学では、ハイスループットの危険性評価とリスク予測が可能となる。
化学物質の安全性評価においてNAMsは効率的で人体への関連性が高い代替手法であるが、重大なボトルネックも存在する。具体的には現在の in vitro モデルでは複雑な生理メカニズムを十分にモデル化できない、AI を利用したアプローチで得られるデータでは結果の解釈に限界がある、混合毒性や低濃度の曝露における影響を定量化することが難しい、規制の導入が追い付いていないことなどが含まれる。新しい戦略としては確率論的リスク評価、AI を活用したエクスポソミクス、多段階試験によるパラダイムが登場しつつあり、混合化学物質のリスクや個体レベルの曝露の評価において有効性が期待されている。
今後の進展のためには学際的連携が不可欠であり、生体模倣システムを精緻化し、科学的イノベーションに規制の枠組みを適合させるとともに、オープンアクセスのデータリポジトリを確立する必要があり、これによって精密毒性学と化学物質の持続可能なリスク管理への道筋を拓くことが可能となる。
