Impurity Profiling Suite

评估药物杂质的安全性

Impurity Profiling Suite Overview

预测基因毒性和致癌终点以满足 ICH M7 指南

Impurity Profiling Suite可预测各种毒理学终点,以帮助研究员评估杂质和降解物的遗传毒性和致癌潜力。 该软件通过与美国食品药品监督管理局 (FDA) 的合作协议开发,可用作基于ICH M7 工作流程的一部分–帮助准备监管提交并保持合规性。
  • 致突变性(AMES 测试和其他原核生物和真核生物测试系统)
  • 染色体畸变
  • 其他 DNA 损伤
  • 致癌性
  • 内分泌干扰机制

Benefits

为什么选择Impurity Profiling Suite?

做出数据驱动的决策

预测可靠性高

符合 ICH M7 指南

快速评估杂质和降解物的毒性

具有成本效益的选择

How it Works

使用Percepta Impurity Profiling Suite在几秒钟内为专家生成可供审查的毒性数据

1绘制/导入您的结构
2查看结果并做出决定
3将您的评估报告为 PDF

特点

Impurity Profiling Suite 特点

  • 从结构计算有机分子的毒性终点(在应用程序中绘制,或从第三方绘图包中复制/粘贴); SMILES字符串; InChI 代码; 导入的 MOL、SK2、SKC 或 CDX 文件
  • 自动检测互变异构形式(适用于预测模块)
    • 自动检测互变异构形式
  • 基于ICH M7 规定,该软件根据实验数据和 QSAR 预测提供以下分类:
    • Class 1—已知致癌物 Class 2—已知的诱变剂 Class 3—警示/潜在危险结构 Class 5—无致突变性的警戒结构或足够的数据当无法做出结论性分类时,ICH M7 等级报告为不确定Inconclusive.*Class 4 的归属目前版本还不能提供。
  • 当无法仅根据实验数据进行明确分类时,研究者将获得基于证据权重 (WOE) 方法的评估,其中包括:
    • 统计模型报告的危险影响的概率以及预测本身的可信度
    • 文献中已知的警示结构
    • 来自内置数据库中最相似化合物的实验数据的证据
    • 其他缓解因素
  • 警示结构和子结构会被高亮显示
  • 查看结构中警示结构和危险碎片的完整列表以及明确:
    • S有关该结构片段的阳性和阴性化合物的统计数据
    • Z score表明该片段在当前测试方法的的阳性结果的统计显著性
    • 作用机制描述和参考文献
  • QSAR预测结果以树的形式呈现
    • 根据物种/测试系统和作用机制,进行了测试系统的细分,每个端点的信息包括:
      • p-value— p 值,化合物在相应检测中得到阳性测试的概率
      • Coverage—覆盖率,根据计算的可靠性指数 (RI) 值指示化合物是否属于模型适用范围
      • Call— “+”或“-”表示该化合物可以根据 p 和 RI 值可靠地分类为阳性或阴性; 无法可靠分类时未定义
    • 查看训练集中最相似的 5 个结构,包括名称、CAS 编号和实验结果(阳性或阴性、定量 TD50 值以及致癌性的肿瘤靶点或靶器官)
  • 计算化合物库的毒理学终点并使用内置工具对结果进行排序、过滤、绘图和排序
    • 设置用户定义的标签颜色
    • 可以以数字方式过滤结果
    • 按升序/降序对结果进行排序
  • 可对当前历史记录中检索先前计算值的结果
  • 将 ICH M7 评估或其他结果报告为 PDF 或复制/粘贴到选择的应用程序
  • 通过使用 XML 协议或以 DLL 的形式(仅适用于瘦客户端部署)连接到现有 Web 服务

部署与集成

如何部署Impurity Profiling Suite

可用作基于 Windows 的客户端应用程序。 该软件可以安装在单独的计算机上,也可以从基于Web Server部署在网络上使用。 Impurity Profiling Suite 的图形用户界面提供了评估化合物安全性所需的所有工具。
技术背景/附加信息

您需要了解的有关 ICH M7 指南的信息

ICH M7 指南为基因毒性杂质的识别、分类、限定和控制提供了一个实用框架,以限制潜在的致癌风险。

ICH M7 的关键要点是:

  • 监管机构允许使用两种遵循经济合作与发展组织 (OECD) 规定的验证原则的互补 (Q) SAR 方法,以代替昂贵的体外测试
    • (Q)SAR and Structure-Activity Relationship (SAR) methodologies
  • 企业应用专家的复核解释是证明案例合理性的关键步骤
  • 使用数据来支持您的决定

OECD 验证原则规定,(Q)SAR 模型必须符合以下条件:

  • 定义明确的终点
  • 明确的算法
  • 明确的适用范围
  • 拟合准确度、稳健性和预测性的评估
  • 自动化的分析

此外,最好使用最新的软件版本进行预测。至少,软件版本应包含在您提交的文件中。

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