In Silico Toksikolojik Raporları

In Silico Toksikoloji ile Hızlı ve Etkin Risk Değerlendirmeleri

Bilgisayar destekli toksikolojik değerlendirme yöntemleriyle, ürün güvenliğini bilimsel temellerle güçlendirilmektedir. In silico analiz hizmetlerimiz kapsamında; Read-Across, QSAR modellemeleri (OECD ve US EPA araçlarıyla) ve SwissADME gibi güncel yaklaşımlarla, ilaçlar ve kimyasallar için toksikolojik riskleri hızlı ve düzenleyici standartlara uygun şekilde değerlendirilmektedir. Fiziksel testlerin sınırlı olduğu durumlarda, regülasyonlara uyum sağlamak ve Ar-Ge süreçlerini hızlandırmak için sunulan bu modeller, zamandan ve kaynaklardan tasarruf ederken güvenilir uzman görüşüyle desteklenir. Toksikoloji alanındaki bilimsel gücümüzle, ürünlerinizi pazara güvenle taşımanız sağlanmaktadır.

Laboratory technician writing report with samples in a medical lab.

Çapraz okuma, (bir)diğer madde(ler)den (kaynak madde(ler)) gelen aynı son noktadan verileri kullanarak bir madde (hedef madde) için son nokta bilgilerini tahmin etmeye yönelik bir tekniktir. Avrupa Kimyasallar Ajansı’na (ECHA) göre, ilaçlar, ilaç bileşenleri ve diğer moleküller için çapraz okuma, Ek XI, bölüm 1.5 “Maddelerin gruplandırılması ve çapraz okuma yaklaşımı” bağlamında gerçekleştirilir: Ek’in standart test rejimini uyarlamak için VII ila X ve Ek XI, Bölüm 1.2 “Kanıt ağırlığı”: çapraz okuma, bir kanıt dizisi olarak kullanılabilir”. Çapraz okuma bazı ülkelerde bazı düzenleyici otoriteler tarafından artık zorunlu tutulmaktadır ve yakın gelecekte tüm ilaçlar ve ilaç bileşenleri için gerekli olması beklenmektedir. Raporun sonuna, belirli bir maddenin toksikolojik risklerini genel olarak değerlendirmek için bir uzman görüşü eklenir.

Nicel yapı-aktivite ilişkisi modelleri (QSAR modelleri), kimya ve biyolojik bilimler ve mühendislikte kullanılan regresyon veya sınıflandırma modelleridir. Diğer regresyon modelleri gibi, QSAR regresyon modelleri bir dizi “tahmin edici” değişkeni (X) yanıt değişkeninin (Y) gücüyle ilişkilendirirken, sınıflandırma QSAR modelleri, öngörücü değişkenleri yanıt değişkeninin kategorik bir değeriyle ilişkilendirir. QSAR modellemesinde, öngörücüler kimyasalların fiziko-kimyasal özelliklerinden veya teorik moleküler tanımlayıcılarından oluşur; QSAR yanıt değişkeni, kimyasalların biyolojik bir aktivitesi olabilir. QSAR modelleri ilk önce bir kimyasal veri setinde kimyasal yapılar ve biyolojik aktivite arasındaki varsayılan ilişkiyi özetler. İkincisi, QSAR modelleri yeni kimyasalların aktivitelerini tahmin eder. İkincisi, QSAR modelleri yeni kimyasalların aktivitelerini tahmin eder. Raporun sonuna, belirli bir maddenin toksikolojik risklerini genel olarak değerlendirmek için bir uzman görüşü eklenir.

Bir ilaç olarak etkili olabilmesi için, güçlü bir molekülün vücutta hedefine yeterli konsantrasyonda ulaşması ve orada beklenen biyolojik olayların gerçekleşmesi için yeterince uzun süre biyoaktif formda kalması gerekir. İlaç geliştirme, kabul edilen bileşiklerin çok olduğu ancak fiziksel numunelere erişimin sınırlı olduğu bir aşamada, keşif sürecinde giderek daha erken bir aşamada emilim, dağılım, metabolizma ve atılımın (ADME) değerlendirilmesini içerir. Bu bağlamda, bilgisayar modelleri deneylere geçerli alternatifler oluşturur. Fizikokimyasal özellikler, farmakokinetik, ilaç benzerliği ve tıbbi kimyaya uygunluk için hızlı ancak sağlam tahmine dayalı modellerden oluşan bir havuza erişim sağlayan SwissADME web aracı, bunların arasında, BOILED-Egg, iLOGP ve Biyoyararlanım Radarı gibi kurum içi yetkin yöntemler de bulunur. Raporun sonuna, belirli bir maddenin toksikolojik risklerini genel olarak değerlendirmek için bir uzman görüşü eklenir.

Size Yardımcı Olmaktan Mutluluk Duyarız

Danışmanlık veya eğitim ihtiyaçlarınız için bizimle hemen iletişime geçin.

İletişime Geçin