色瑞替尼有关物质遗传毒性（Q） SAR评价及Ames试验研究

目的 对色瑞替尼合成工艺中具有警示结构的潜在有关物质进行遗传毒性（致突变性）评价研究，为色瑞替尼有关物质的分类分级控制提供指导和依据。方法 分别采用基于专家规则和统计学原理的2种互补的（定量）构效关系[（Q） SAR]评价系统（Derek和Sarah）对色瑞替尼有关物质的遗传毒性进行初步预测和分类；对（Q） SAR预测结果为阳性的有关物质，开展Ames试验进一步验证。结果 杂质6 （CAS：1032903-50-6）、杂质7 （CAS：1032903-62-0）和杂质13 （CAS：1032903-63-1）的Derek预测结果均为阳性，依据ICH M7指导原则的分类为第3类。在Ames试验中，在加代谢活化系统S9和不加S9的情况下，3个杂质（每皿22~1 800 μg）回复突变的菌落数小于溶剂对照组的2倍，由此判定Ames试验提示的致突变性为阴性。结论 杂质6 、杂质7 和杂质13 的致突变性均为阴性，可推翻基于结构的疑虑，依据ICH M7中的第5类即非突变性杂质进行控制。     

盐酸溴己新中杂质N-(2-硝基)-N-环己基-N-甲胺的遗传毒性评价

目的：评价盐酸溴己新国抽杂质的遗传毒性,为其制定合理限值提供毒理学依据。方法：按照 《中国药典》和 ICH M7指导原则的要求,采用基于专家知识规则Derek和基于统计学的Sarah的(Q) SAR软件对杂质N-(2-硝基)-N-环己基-N-甲胺进行分类,采用Mini-Ames试验进一步验证预测结果并进一步对杂质进行准确分类,制定合理限度。结果：通过(Q)SAR评估,N-(2-硝基)-N-环己基-N-甲胺为3类杂质;Mini-Ames试验结果显示N-(2-硝基)-N-环己基-N-甲胺在无和有活化系统条件下,各剂量组菌落数均未增加,Mini-Ames试验为致突变阴性。结论：N-(2-硝基)-N-环己基-N-甲胺没有遗传毒性,可按普通杂质制定限值。     

氯唑沙宗杂质的遗传毒性研究

目的：本试验在体外条件下研究氯唑沙宗杂质是否具有遗传毒性,为临床用药安全提供依据。方法：采用Derek和Sarah方法,从定量构效关系（Q）SAR的角度对氯唑沙宗杂质进行分类和评价。对于软件预测结果为阳性的杂质,进一步采用细菌回复突变试验验证上述结果。结果：氯唑沙宗杂质6(CAS:889884-60-0)、杂质7(CAS:28443-50-7)的Derek和Sarah软件预测结果为阳性。细菌回复突变试验中,杂质6、杂质7在15～1250μg/皿剂量范围内,在代谢活化系统S9存在或不存在的情况下,五种菌株的回变菌落数均未超过自发回变菌落数2倍以上,试验结果为阴性。结论：氯唑沙宗杂质6、杂质7体外细菌回复突变试验结果均为阴性,可以按照非遗传毒性杂质进行控制。     

苹果酸舒尼替尼杂质的遗传毒性（Q）SAR评价及Ames试验评估

目的 对苹果酸舒尼替尼的3个已知杂质进行（定量）构效关系计算机模型［（Q）SAR］评价,并对杂质E进行细菌回复突变（Ames）试验研究。方法 根据国际人用药品注册技术协调会（ICH）M7指导原则的要求,采用基于专家知识规则的Derek和基于统计学的Sarah两类（Q）SAR评价系统,对苹果酸舒尼替尼的3个杂质——杂质v-7、杂质v-1及杂质E进行评价和分类。对于确定为遗传毒性阳性的杂质E,采用Ames试验进行验证。结果 苹果酸舒尼替尼的杂质v-7、杂质v-1预测结果为阴性,杂质E预测结果为阳性,且分类为3类。在加与不加S9的条件下,Ames试验中杂质E8～5000μg·皿^-1质量浓度回复突变菌落数均未超过溶剂对照组的2倍,试验结果为阴性。结论 苹果酸舒尼替尼的3个杂质——杂质v-7、杂质v-1及杂质E均可以按照非遗传毒性杂质进行控制。     

杂质5-羟甲基糠醛及其二聚体和代谢产物遗传毒性研究

目的 评价杂质单体5-羟甲基糠醛（5-hydroxymethylfurfural,5-HMF）、其二聚体5,5’-二甲酰基呋喃二甲醚[5,5’-oxydimethylenebis(2-furfural),OMBF]及单体代谢产物5-磺基氧甲基糠醛（5-sulfooxymethylfurfural,5-SMF）的潜在遗传毒性。方法 采用定量构效关系计算机模型（Q）SAR技术（包括Derek和Sarah模型）预测杂质5-HMF、OMBF和5-SMF的遗传毒性,进一步采用细菌回复突变试验（Ames试验）进行验证。在Ames试验中,用6种组氨酸营养缺陷型（his-）鼠伤寒沙门氏菌分别与不同浓度的5-HMF、OMBF和5-SMF在有/无代谢活化系统混合液（小鼠、大鼠和人S9 mix）条件下孵育48 h,通过比较不同菌株实验组与溶媒对照组相比回复菌落数的倍数关系,来判定结果。结果 Derek预测5-HMF和5-SMF致突变风险为可疑阳性,OMBF为阴性;Sarah预测5-HMF和5-SMF致突变风险均为阳性,OMBF为可疑阳性。Ames试验结果表明,5-HMF和OMBF仅在大鼠肝S9代谢活化后,导...     

(定量)构效关系预测利伐沙班有机杂质遗传毒性

目的 通过对利伐沙班原料中有机杂质进行遗传毒性预测，并以杂质遗传毒性进行分类，为实际生产中质量保障体系的建立提供依据。方法 分析利伐沙班的合成工艺，结合实际生产中有可能采用的生产工艺，推测有机杂质，按照国际认可的指导原则，采用基于专家规则和基于统计学规则的2个互补的（定量）构效关系评估[（quantitative） structure-activity relationships， （Q）SAR]预测软件，对18个有机杂质进行遗传毒性预测分析，并依据预测结果按照其致突变性和致癌性进行分类。结果 在18个有机杂质中，需要按遗传毒性杂质控制的杂质有5个，可以按非遗传毒性杂质控制的杂质有13个。结论 采用（Q）SAR评估有关物质的遗传毒性，可实现快速确定杂质毒性特征的目的。预测结果提示利伐沙班应针对具有遗传毒性警示结构的5个杂质建立有效的质量控制体系。     

基于计算毒理学的遗传毒性评价研究进展

计算毒理学是一种使用计算方法分析、模拟、可视化或预测化学品毒性的毒性评估方法,在时间、成本和动物福利方面具有明显优势。近年来,使用计算工具预测遗传毒性正受到监管机构更多的关注,ICH M7指南表明在药品监管中认可应用(Q)SAR模型预测药物杂质的Ames致突变性。本文讨论了经典的遗传毒性计算评估方法及其原理,总结目前常用的遗传毒性评价模型及模型的构建现状,回顾计算毒理学在药物杂质、纳米材料和化妆品成分的遗传毒性评价中的应用,旨在为评价遗传毒性的计算模型的构建和优化提供一定参考,进一步促进计算毒理学在国家遗传毒性监管中的应用。     

亚硝胺化合物致突变风险研究

目的 使用毒理预测软件和细菌回复突变试验评价17种亚硝胺化合物的致突变风险,探讨亚硝胺化合物取代基结构与其致突变性风险的关联。方法 使用Derek Nexus和Sarah Nexus对17种亚硝胺化合物的致突变风险进行预测,并使用鼠伤寒沙门氏菌TA97、TA98、TA100、TA102、TA1535和TA1537分别在无和有大鼠S9代谢活化条件下开展基于6孔板的细菌回复突变（Ames）试验,评价其致突变性风险。结果 Derek Nexus基于亚硝基结构,预测16种亚硝胺化合物（不包括NDPh）均具有致突变风险。Sarah Nexus预测所有17种均有致突变性风险,但NMEA、NEIPA和NDIPA的致突变风险较低。非S9代谢活化条件下,除NMPEA外,其余所有亚硝胺化合物的细菌回复突变试验结果均为阴性。NMPEA仅能诱导TA1537菌株回复突变菌落数增加。经大鼠S9代谢活化后,NDEA、NMOR、NDPA、NPIP和NPYR在TA97、TA100和TA1535 3个菌株中均得到阳性结果,NDMA、NMEA、NEIPA、NDBA、NMPA、NNK、NDELA、NDPh和NMPEA则在TA...     

QSAR方法预测中草药重要成分毒性的初步评价

本研究初步评价Toxtree、T.E.S.T.、TOPKAT和Derek等QSAR平台,对中草药重要成分实验数据子库的预测可靠性。对数值型数据评价计算外部验证的相关系数Q~2,对分类型数据计算Cooper统计量。实验数据子库中,共83种成分有大鼠经口LD_(50)实验数据,计算T.E.S.T.的Q~2=0.76,TOPKAT的Q~2=0.39。共28种成分有致癌性实验数据,其中致癌性阳性16种,致癌性阴性10种,致癌性不确定2种,实验阳性物比例=16/28=57.1%。Toxtree预测准确性为57.1%,TOPKAT预测准确性为53.6%,Derek预测准确性为50.0%;共46种成分有Ames试验数据,试验阳性14种,阴性32种,实验阳性物比例14/46=30.4%,Toxtree预测准准确性为67.4%,T.E.S.T.预测准确性为76%,TOPKAT预测准确性为71.1%,Derek预测准确性为73.9%。由于不同的原因,对发育毒性、骨髓微核试验、及其他终点难以进行评价。本文提出(Q)SAR预测模型应按OECD验证5项原则进行全面的和标准化的评价。强调要定义明确毒性终点和模型应用域。毒性是复杂的生物现象,不要满足于过于简单的数值。而且,生物毒性数据均具有不确定性。     

应用TOPKAT和Derek平台预测中草药重要成分的毒性

应用TOPKAT和Derek平台预测已建立的984种中草药重要成分的毒性,用TOPKAT平台预测中草药重要成分的大鼠经口LD50、大鼠经口慢性LOAEL、致癌性(啮齿类)、致突变性(Ames试验)和大鼠经口发育毒性;Derek预测中草药重要成分的致癌性、致突变性和染色体损伤。TOPKAT预测的毒性数据报告为连续数据和分类数据,分类数据用0.0~1.0的数值表示。LD50和慢性LOAEL根据GHS进行分类。TOPKAT预测结果:有866种(88%)中草药重要成分的大鼠经口LD50属GHS急性经口毒性3类、4类和5类;分别有214(21.7%)和253种(25.7%)中草药重要成分的慢性LOAEL属GHS慢性毒性1类和2类;有361种(36.7%)预测具有致癌性阳性,有206种(21%)预测具有Ames试验阳性,549种(55.8%)预测具有发育毒性。Derek使用9种术语由低到高定性描述预测结果的不确定性。Derek预测结果:有57.8%的中草药成分无结果,有131种(13.3%)中草药重要成分有致癌性结构预警,有82种(0.08%)有Ames试验结构预警,有245种(24.9%)有染色体损伤结构预警,对上述预测阳性结果描述不确定性的术语90%以上为肯定、很可能和合理的。TOPKAT和Derek是较好的商业QSAR平台,但对毒性终点的定义不完全相同,应用域也不一致,有待于进一步评价和优化。     

基于构效关系模型和体外实验的acetylnerolin遗传毒性评价（英文）

目的评价萘普生的杂质acetylnerolin(Ace)的遗传毒性。方法采用基于定量构效关系的方法ADMET、Derek和Sarah,预测Ace的遗传毒性,利用体外染色体畸变和细菌反向突变(Ames)实验验证上述结果。在染色体畸变实验中,中国仓鼠肺(CHL)细胞与Ace 10,20,40 mg·L~(-1)在有/无代谢活化系统混合液(S9 mix)的条件下,分别以甲基磺酸甲酯(MMS)20 m L·L~(-1)及环磷酰胺(CP)12 mg·L~(-1)作为阳性对照,孵育4 h后,对每个畸变中期(包括断裂、交换、环状、分裂和多倍体)的染色体数目计数并记录,当畸变率<5%为阴性,>10%为阳性。在Ames实验中,用5种鼠伤寒沙门氏菌(TA97,TA98,TA100,TA102和TA1535)对Ace进行致突变评价。这5种菌种分别与Ace 5,25,125和625μg(每个平板)在有无S9 mix条件下孵育48～72 h。在不添加S9 mix的条件下,敌克松50μg(每个平板)作为TA97和TA98组的阳性对照;MMS2.0μL(每个平板)作为TA100和TA102组的阳性对照;叠氮化钠1.5μg(每个平板)作为TA1535的阳性对照;在添加S9 mix的条件下,2-氨基芴100μg(每个平板)作为TA97,TA98和TA100的阳性对照;1,8-二羟基蒽醌100μg(每个平板)和CP 50μg(每个平板)分别作为TA102和TA1535的阳性对照,当菌落数≥2×阴性对照时,则认为该化合物具有致突变性,反之则为阴性。结果 Derek和Sarah软件预测NPX杂质不具有遗传毒性,但ADMET数据显示Ace可诱发染色体畸变。在染色体畸变实验中,Ace 40 mg·L~(-1)致畸变率>5%,但<10%;Ace <20 mg·L~(-1)时致畸变率<5%,提示Ace可能诱发染色体畸变,这与ADMET结果一致;Ames试验结果表明,与阴性对照组相比,5种菌种每个平板给药Ace 5～625μg后,各组的细菌数量没有显著增加,提示Ace无致突变性,这与ADMET结果相反。结论 Ace有潜在的致染色体畸变性,对于长期服用萘普生的患者,为保障用药安全,建议将Ace的含量从普通杂质的0.15%降至0.015%。     

基于计算模型结合数据库技术快速评价注射用左奥硝唑及其主要杂质的潜在神经毒性

目的 快速评价注射用左奥硝唑及其主要杂质的潜在神经毒性,为加强临床用药安全性提供参考。方法 利用在线数据库准备建模数据,分别采用人工神经网络和支持向量机算法构建2种不同原理的分类预测模型进行交互快速评价,并采用特征结构域初步探索毒性成因。结果 新建模型中,编号为ANN-3和SVM-2模型预测的假阳性、假阴性结果均小于4.0%,其灵敏度、准确性和稳健性良好;采用新建模型预测评估注射用左奥硝唑及3个主要杂质具有潜在神经毒性,可信度高于90%;特征结构域分析显示结构中羟基取代增加分子极性,是表现出潜在神经毒性的可能原因。结论 左奥硝唑及其主要杂质均表现出潜在神经毒性,需要密切关注注射剂在临床使用中的安全性;也为其他抗生素药物及其杂质的毒性快速识别与评价提供借鉴。     

药品杂质遗传毒性评价的概述

本文综述了近年来国内外药品杂质遗传毒性评价的进展.药品遗传毒性评价的结果直接关系到药品杂质限度的制定,各种杂质的遗传毒性评价方法的研究进展迅猛,在现阶段条件下,使用计算机预测药品杂质的遗传毒性;探索以γH2AX为代表的生物标志物检测替代传统的体内外遗传毒性检测体系;并使用斑马鱼模式动物对其遗传毒性进行验证是行之有效的杂...     

药物杂质遗传毒性评价策略与监管研究

伴随大量创新及仿制药面世而来的是对遗传毒性杂质加强监管的迫切需求。一系列与国际接轨的指南性文件的出台，弥补了我国杂质监管的空白，但难点尚存。传统评价方法具有局限性，新方法与传统方法间缺乏一致性比较，药物特定合成路线实际产生的大量含警示结构杂质缺乏毒理学评价数据支持，毒性预测软件的预测效力不足等。本文就国内外杂质遗传毒性杂质监管科学现状、遗传毒性杂质控制策略、杂质遗传毒性评价方法进行论述，并提出充分结合计算机毒理学、毒性评价方法和符合我国国情的监管限度制定三个维度开展杂质监管工作。     

非商用（Q）SAR软件在药物遗传毒性杂质评估中的应用

目前国内外法规均要求对药物遗传毒性杂质进行控制,当缺乏致突变、致癌性数据时,制药企业大多以商业软件对杂质进行评估,评估费用高昂。FDA推荐了非商用的评估软件,并接受其评估结果,本文对非商用评估软件进行介绍,并以实例对商用与非商用软件预测结果进行对比评价,结果表明所测非商用软件预测结果具有一定参考价值,其参考使用或可节省成本。     

基于定量构效关系的何首乌毒性单体成分预测

目的基于定量构效关系对何首乌中39种化合物进行毒性风险评估,为毒性成分筛选及试验评价提供参考。方法根据母核结构将化合物分为蒽醌、蒽酮及二苯乙烯苷3类。将不同结构式分别导入毒性预测数据库(toxicity estimation software tool,TEST)和化合物毒性预测软件(Derek Nexus)。TEST以大鼠经口毒性半数致死量(LD₅₀)和发育毒性为预测终点;Derek Nexus选择除体外和体内致突变性、染色体损伤、致癌性外的所有毒性预测终点(包括肝毒性、肾毒性、心脏毒性、神经毒性、刺激性、光毒性、致敏性等),预测其可能的毒性靶向及相关警示结构。结果大鼠经口毒性LD50:18种蒽醌类化合物的LD50值介于453.5~3574.2 mg/kg之间,16种二蒽酮类单体的LD50值介于125.3~1239.6 mg/kg之间。发育毒性:ω-羟基大黄素和羟基大黄素的预测值最高。毒性靶向及相关警示结构:除6-methyl-1,3,8-trihydroxy-10Hanthracene-9-one外,其蒽醌类化合物均认为存在肝毒性;所有蒽醌类化合物均预测具有光致敏性和皮肤致敏性风险,但警示结构和风险程度存在差异;除2,3,5,4'-四羟基二苯乙烯-2,3-二-O-β-D-葡萄糖苷外,其它二苯乙烯苷类单体提示存在甲状腺毒性风险;大多数二蒽酮类单体存在光致敏性和皮肤致敏性。结论本研究可为何首乌有毒成分筛选、不同成分的毒性靶器官及作用机制提供重要借鉴。     

药物杂质的毒理学评价要求及进展

 药物原料或制剂中的杂质可能引起临床不良反应。杂质毒理学评价是药物研究的重要内容。ICH关于药物及制剂杂质方面指导原则规定了杂质的报告、鉴定和质控限度,含量超过质控限度的杂质应进行毒理学评价。但指导原则对于研发阶段的药物杂质和遗传毒性杂质的限度未作明确要求。EMEA对于遗传毒性杂质制定了专门的指导原则,引入了毒理学担忧阈值（TTC）的概念对遗传毒性杂质限度进行控制,遗传毒性杂质每日接触量应小于1.5 μg。FDA也推荐采用TTC原则控制遗传毒性和致癌性杂质。本文结合ICH,EMEA及美国FDA等指导原则,对药物杂质毒理学评价的要求及其进展进行了综述。     

基于毒理学软件和细菌回复突变试验的大黄素型蒽醌基因突变风险评价

目的 使用毒理学软件和细菌回复突变（Ames）试验评价大黄素型蒽醌类化合物的致突变风险，分析不同取代基及所在位置对大黄素型蒽醌致突变风险的影响。方法 使用Toxtree、Derek Nexus和Sarah Nexus毒性预测软件对大黄素、羟基大黄素、芦荟大黄素、大黄素甲醚、大黄酚、大黄酸、大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷、芦荟大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷、大黄素-1-O-β-D-葡萄糖苷、大黄素甲醚-8-O-β-D-葡萄糖苷的致突变风险进行预测，并使用鼠伤寒沙门氏菌TA97、TA98、TA100、TA102、TA1535和TA1537及大肠杆菌WP2 uvrA开展基于6孔板的Ames试验，评价10种大黄素型蒽醌的致突变性。结果 基于蒽醌母核结构，Toxtree、Derek Nexus和Sarah Nexus毒性预测软件提示所有大黄素型蒽醌均存在致突变风险。在非S9代谢活化状态下，芦荟大黄素导致TA98和WP2 uvrA Ames菌落数增加，大黄酚、大黄酸导致WP2 uvrA Ames菌落数增加。在大鼠肝S9代谢活化状态下，大黄素和大黄酸导致TA98和TA1537 Ames菌落数增加，羟基大黄素导致TA97、TA98、TA1537和WP2 uvrA Ames菌落数增加，芦荟大黄素导致TA98、TA1537和WP2 uvrA Ames菌落数增加，大黄素甲醚导致TA1537 Ames菌落数增加，大黄酚导致TA1537和WP2 uvrA回复菌落突变数增加，大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷可引起TA1537回复突变菌落数增加。结论 大黄素型蒽醌类化合物在大黄素母核的基础引入羟基后其诱变能力显著升高，较大葡萄糖苷基团的引入反而使受试物诱变能力降低。     

亚硝基脲类遗传毒性杂质稳定性影响因素考察

目的 ：考察以N-甲基-N-亚硝基脲（MNU）和N-乙基-N-亚硝基脲（ENU）为代表化合物的亚硝基脲类遗传毒性杂质的稳定性及其影响因素。方法 ：采用高效液相色谱（HPLC）考察不同光照（避光、自然光、紫外光）和不同温度（室温、冷藏）条件对ENU和MNU溶液稳定性的影响;采用HPLC考察MNU和ENU在不同储存条件下的短期稳定性;采用气相色谱-质谱联用（GC-MS）考察不同进样口温度（200℃和120℃）对ENU测定准确性的影响。结果 ：MNU和ENU对光照和温度较为敏感,在光照和室温条件下,均会发生降解;MNU和ENU分别在40℃、75%湿度下放置5天和12天后降解明显;GC-MS进样口温度对ENU的检测影响较大。结论 ：建议亚硝基脲类遗传毒性杂质应在-20℃避光处保存,在检测过程中控制温度参数;在溶液配制过程中应避光操作、临用新制,以避免出现遗传毒性杂质检测假阴性结果。     

阿齐沙坦有关物质遗传毒性评估及限度研究

目的 分析阿齐沙坦的合成工艺路线,确定起始原料、中间体、副反应产物等有关物质信息,研究有关物质的致突变性,确定有关物质的限度,为质量标准的建立提供依据。方法 检索相关数据库确定有关物质遗传毒性数据,采用2种定量构效关系软件预测杂质的致突变性,根据ICH M7指导原则,对有关物质进行遗传毒性归类,结合相关指导原则制定有关物质限度。结果 筛选出的18个有关物质中,有11个无遗传毒性,可按非遗传毒性杂质进行控制,有7个化合物致突变性预测结果为阳性,需要按遗传毒性杂质进行控制。结论 为保障用药安全,终产品中总杂质的量不得>0.5%,致突变性预测结果为阳性的有关物质单杂最高限度不得>0.001 875%,其他有关物质单杂最高限度不得>0.1%。