Quantifizierung von Unsicherheit bei der Entwicklung und Bewertung Statistischer Methoden in der Risikobewertung der nächsten Generation

• Antragstellerin: Dr. Julia Duda
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Toxikologie, Laboratoriumsmedizin
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 554317037

Ziel des geplanten Vorhabens ist es, zur Entwicklung und Nutzung neuer Toxizitätstestungsmethoden beizutragen, um eine nachhaltige Risikobewertung neuer Substanzen und damit einen besseren Gesundheitsschutz der Bevölkerung zu gewährleisten. Neue Substanzen werden immer schneller entwickelt. Um die Gesundheit der Bevölkerung zu schützen, werden diese Substanzen nach komplexen Regularien auf Toxizität getestet, bevor sie zugelassen werden und z.B. von Verbraucher*innen konsumiert oder Arbeiter*innen in der Industrie verarbeitet werden. Nationale und internationale regulatorische Verordnungen verlangen Toxizitätstests basierend auf Tierversuchen, damit eine neue Substanz zugelassen wird. Allerdings sind Tierversuche zeitintensiv und teuer und können derzeit der wachsenden Zahl an neuentwickelten Substanzen nicht mehr gerecht werden. Zusätzlich wird die Qualität der Übertragbarkeit von Toxizitätsergebnissen basierend auf der Physiologie von Tieren auf die Physiologie zum Menschen zunehmend in Frage gestellt. Um dem Rückstau an ungetesteten Substanzen entgegenzutreten und um die Risikobewertung von Substanzen schneller, kostengünstiger und auf die menschliche Physiologie ausgerichtet zu ermöglichen, wird seit einigen Jahren ein Paradigmenwechsel hin zu einer Risikobewertung der nächsten Generation (Next Generation Risk Assessment, NGRA) vorangetrieben. NGRA nutzt die technologische Entwicklung der letzten Jahrzehnte und kombiniert hoch dimensionale genetische Daten verschiedener Humanzell-basierter Testbatterien, vorhandenes Wissen zu chemischen Eigenschaften und molekularen Wirkmechanismen und geeigneten statistische Methoden, um Toxizitätsrisiken von unbekannten Substanzen zu quantifizieren, ohne dass diese aufwendig an Tieren getestet werden müssen. Daraus resultieren zwei wesentliche Herausforderungen, die beide in diesem Projekt adressiert werden. Zum einen müssen die statistischen Methoden weiterentwickelt werden, damit die verschiedenen Datenquellen optimal kombiniert ausgewertet werden. Zum anderen stellt die zwangsläufig resultierende Komplexität dieser neuen Methoden ein Problem für die Zulassungsverfahren dar. Entsprechend ergeben sich die zwei Ziele, sowohl die statistische Methodenentwicklung für NGRA Methoden voranzutreiben, als auch die Evaluation von komplexen NGRA Methoden zu erleichtern. Das erste konkrete Ziel ist die Entwicklung einer neuen statistischen Methode zur flexiblen Modellierung von Dosis-Wirkungs-Beziehungen – ein zentraler Schritt bei der Datenmodellierung und Auswertung für NGRA Methoden. Das zweite Ziel ist die Entwicklung eines transparenten Evaluationsansatzes basierend auf dem kürzlich entwickelten Bioactivity-Exposure-Ratio. Damit wird die Unsicherheit neuer NGRA Methoden einheitlich quantifiziert und die Zulassungsverfahren von NGRA Verfahren werden objektiver, einfacher und sicherer gemacht. Beides trägt wesentlich dazu bei, die Sicherheit von neuen Produkten und Nahrung langfristig zu gewährleisten.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeberin: Nicole Kleinstreuer, Ph.D.