식품독성학 ) in silico toxicology 또는 In silico ADME study에 대한 동향 조사

목차

1. 연구동향
2. 출처 및 참고문헌

본문내용

1. 연구동향
1) In silicotoxicology models and databases as FDA Critical Path Initiative toolkits. (2011)
이 연구는 인실리코 독성학 모델과 데이터베이스가 FDA의 중요 경로 이니셔티브 도구로써 어떠한 목적을 가지며 어떤 방법을 사용하는지에 대해 설명한다. 이 도구들은 약물 개발과 규제적 평가 과정에서 QT 간격의 연장이나 약물에 의한 인지질증 같은 가능한 부작용들을 예측하기 위해 사용된다. 더 나아가, 이는 약물 대사 및 P450 효소 억제에 대한 인실리코 모델링의 중요성을 강조하며, 식물 성분의 간 독성 평가에 대한 인실리코 스크리닝 방법을 포함한다.

2) The Pros and Cons of the In-silico Pharmaco-toxicology in Drug Discovery and Development. (2013)
이 논문은 약물 발견 및 개발 과정에서 화학 구조를 기반으로 한 독성 예측에 기여하는 다양한 인실리코 모델에 대해 다룬다. 특히, 구조-활성 관계(SAR)와 양적 구조-활성 관계(QSAR) 모델을 중심으로 설명한다. 이 모델들은 항산화제가 암 예방 및 치료에 미치는 영향과 같이 논란이 많은 주제를 탐색하는 데 있어 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 이 논문은 독성 평가에서 인간 데이터에 대한 민감도를 고려하는 새로운 접근 방법을 제시한다.

참고 자료

Arowolo O, Salemme V, Suvorov A. Towards Whole Health Toxicology: In-Silico Prediction of Diseases Sensitive to Multi-Chemical Exposures. Toxics. 2022; 10(12):764. https://doi.org/10.3390/toxics10120764
Romualdo Benigni, In silico approaches to genetic toxicology: progress and future, Mutagenesis, Volume 34, Issue 1, January 2019, Pages 1–2, https://doi.org/10.1093/mutage/gey018
Lee KM, Corley R, Jarabek AM, Kleinstreuer N, Paini A, Stucki AO, Bell S. Advancing New Approach Methodologies (NAMs) for Tobacco Harm Reduction: Synopsis from the 2021 CORESTA SSPT—NAMs Symposium. Toxics. 2022; 10(12):760. https://doi.org/10.3390/toxics10120760
Soodabeh Saeidnia, Azadeh Manayi and Mohammad Abdollahi, 2013. The Pros and Cons of the In-silico Pharmaco-toxicology in Drug Discovery and Development. International Journal of Pharmacology, 9: 176-181.https://doi.org/10.3923/ijp.2013.176.181
Valerio, L.G. In silicotoxicology models and databases as FDA Critical Path Initiative toolkits. Hum Genomics 5, 200 (2011). https://doi.org/10.1186/1479-7364-5-3-200
Komura H, Watanabe R, Mizuguchi K. The Trends and Future Prospective of In Silico Models from the Viewpoint of ADME Evaluation in Drug Discovery. Pharmaceutics. 2023; 15(11):2619. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics15112619
Wu F, Zhou Y, Li L, Shen X, Chen G, Wang X, Liang X, Tan M and Huang Z (2020) Computational Approaches in Preclinical Studies on Drug Discovery and Development. Front. Chem. 8:726. https://doi.org/10.3389/fchem.2020.00726
Wang Y, Xing J, Xu Y, et al. In silico ADME/T modelling for rational drug design. Quarterly Reviews of Biophysics. 2015;48(4):488-515. https://doi.org/10.1017/S0033583515000190
Cheng , Feixiong,Li , Weihua,Liu , Guixia,Tang , Yun,In Silico ADMET Prediction: Recent Advances, Current Challenges and Future Trends,Current Topics in Medicinal Chemistry, volume 13, issue 11, pages 1273-1289, year 2013, https://doi.org/10.2174/15680266113139990033