Impurity Profiling Suite (中文)

评估药物杂质的安全性

Impurity Profiling Suite (中文) 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。

确定杂质和降解物的 ICH M7 分类
基于结构预测 21 个毒理学终点；对于危险活动的机制，包括：
- 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
确定导致致癌和遗传毒性活动的潜在危险结构碎片
深入了解毒性作用的可能机制
评估预测的可靠性

优点

为什么选择Impurity Profiling Suite?

做出数据驱动的决策

该软件根据 ICH M7 指南对结构进行分类以供您查看
展示分类的判定支持证据和提供适当控制措施的建议使决策变得简单

预测可靠性高

预测基于精选的公共和监管数据（由 FDA 提供）
专家系统识别出文献中已知的 67 个毒性警示基团。其中 53 种解释了 DNA 损伤的点突变和/或断裂机制，14 种亚结构代表通过非遗传毒性机制起作用的致癌物。
通过可靠性指标、相似结构的显示以及实验数据的文献参考，轻松评估结果的可靠性

符合 ICH M7 指南

包含基于QSAR和基于知识的模型
模型遵循 OECD 验证原则
证据权重 (WOE) 方法可在无法仅根据实验数据做出结论性分类时提供信息
Impurity Profiling Suite的结果被 FDA、欧洲药品管理局 (EMA) 和其他监管机构接受

快速评估杂质和降解物的毒性

计算电子表格工作区中单个化合物或一系列化合物的属性
减少遗传毒性的实验测试

具有成本效益的选择

是中小型组织以及大型制药/生物技术公司的经济选择

Weight of evidence information is provided when the classification is Inconclusive

See the ICH M7 Class for hazardous fragments with structure highlighting and data for similar structures inthe knowledgebase

Calculate toxicological endpoints for hundreds or thousands of compounds. Use the spreadsheet view to sort, filter, plot, and rank results

Impurity Profiling Suite provides ICH M7 classifications for Class 1, 2, 3, and 5

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

Request a Consultation or Demo

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

Customer Reviews

“We used the analysis results of Percepta Impurity Profiling Suite as evidence for submissions to regulators in China and abroad for acceptance”

Yao Xiaohua
R&D Analysis Manager for a pharma company, China.

Product Features

Impurity Profiling Suite 特点

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。

What's New!

2022版新增功能

Expansion of ICH M7 classification to include Class 4

Read the Full List of What’s New

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