【目的】
　化学物質が続々合成されて我々の周囲で数多く利用されているが、その一方において化学物質の安全性が大きな問題となっている。しかし化学物質の安全性を評価するためには多大な費用と時間が必要とされる。そこで、現在薬物設計開発で使用されている構造活性相関の手法を用いて化学物質の化学構造からその安全性の予測を行うことができれば、化学物質の安全管理を強力に推進することが可能となる。
　そこで我々は構造活性相関の手法を用いて化学物質の安全性の予測を行う化学物質安全性予測システム CAESAR (Computer Aided Evaluation System of Chemical Safety by StructureActivity Relationship) の開発を行っている。今回の発表ではこのCAESARの中の毒性予測システムの概要について述べる。

【記述子について】
　構造的に多種多様な多数の化合物の解析を行うには特徴ある構造上の記述子を取り上げる必要がある。そこで、設定した部分構造を自動的に抽出する自動発生プログラムを用いて、登録した構造式より環と官能基の部分構造をトポロジカル的に検索し発生させる。この自動発生プログラムでは特許など一般式の登録検索を行うシステムに使用されている拡張結合グラフを用いている。この拡張結合グラフの利点は特定の化学構造式の検索に加えてより一般的な構造検索が可能となる点である。

【構造活性相関について】
　CAESARでは薬物設計開発で用いられている構造活性相関の手法を用いた解析を行って安全性の予測を行う。現在開発中のプロトタイプでの予測は毒性及び生分解性についてであり、ここで組み入れられているQSARモデルでは森口・平野により開発されたFALS (Fuzzy Adaptive Least Square)法を用いて解析された結果を使用した。既存の構造活性相関の解析法の中からFALS解析法を選択採用した理由は4つある。第1に化学物質の安全性の事前評価を行う目的から、解析対象化合物が同一化合物群に限定されず、多種多様な化合物群を取り扱うことができること、第2に生物活性の測定精度が比較的粗いデータの解析が利用できること、第3に出所の異なる大量データの一括処理が可能であること、第4に等級活性データを使用するため、測定による確率的な曖昧さや生物活性由来の曖昧さを考慮することができること等の利点を有している。
　またFALSによる解析については8種類の化学的分類（炭化水素化合物群、環状ヘテロ化合物群、ニトロ・ニトロソ・N-オキサイド化合物群、ハライド化合物群、アルコール・フェノール・エーテル類化合物群、カルボニル化合物群、非芳香族アミン化合物群，酸化サルファ化合物群）を行い、それぞれの群について予測式を開発した。

【結果】
　実際に有機塩素系の発ガン性物質についてのテストとして、予測式の構築に用いなかった化学物質についてこのシステムで発ガン性の予測を行ったところ、良好な結果が得られた。

【今後】
　予測の精度をさらに向上させるために、非線形解析手法であるニューラルネットワークの適用を検討している。また、システムの公開については、WWWでの一般公開を予定している。