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感知杂质套件评估遗传毒性和致癌风险

用于杂质的毒性筛选的ACD / Labs包提供了一种在硅试验中的电池,以准确评估杂质和降解剂的遗传毒性和致癌潜力,发现低于药品中毒理学关注的阈值,帮助公司遵守监管提交要求。

使用对遗传毒性和致癌终点的预测的简档杂质,快速确定杂质是否可能造成安全风险,并识别负责毒性活动的潜在危险的结构片段。

杂质套餐中的毒性预测能够对杂质的安全性提供更大的洞察力,提供有关有毒终点的详细信息,反映了各种危险活动机制,包括:

  • 致突变性(AMES测试,小鼠淋巴瘤测定和其他标准测定)
  • 抗植物原性(微核试验,染色体畸变)
  • DNA损伤机制(未划分的DNA合成)
  • 致癌物质(FDA啮齿动物致癌性数据)
  • 内分泌破坏机制(雌激素受体结合)
识别负责遗传毒性和致癌活性的潜在危险的结构片段。
识别负责遗传毒性和致癌活性的潜在危险的结构片段。

杂质封装为21种不同终点的概率预测模型提供了涵盖上面呈现的各种危险活动机制。这些预测因子补充了一种基于知识的专家系统,该专家系统识别可能是可能对感兴趣的化合物的遗传毒性和/或致癌活性负责的潜在危险的结构片段。

专家系统包含67个警报组的毒性小组列表,其中53组占DNA损伤的点突变和/或抗植物原理,而剩余的14个子结构检测由非遗传毒性机制作用的致癌物。专家系统能够识别ACD / AMES测试数据库中的> 94%的诱变剂,> 90%的化合物标记为FDA的食品添加剂知识库中的有效致癌物。

特征

  • 从简单的结构输入(名称,2D结构,微笑字符串)预测杂质的遗传毒性和致癌作用,具有由概率模型产生的可靠性指标
  • 识别负责致癌和遗传毒性活性的潜在危险的结构片段
  • 深入了解可能的毒性作用机制
  • 有关相关生物测定的实验结果,请参阅最多5种类似结构的显示器
  • 使用批处理模块执行大型杂志库的批量计算
  • 按结构和各种参数访问可搜索的AMES测试数据库

好处

  • 更清楚地了解杂质的毒性概况
  • 提供及时信息以加速监管药物提交
  • 在Silico预测中减少基因毒性的实验测试

额外资源