@phdthesis{Partosch2015, author = {Partosch, Falko}, title = {Computergest{\"u}tzte Analysen in der Toxikologie}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82334}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, pages = {XVII, 131, ix}, year = {2015}, abstract = {Im Rahmen der EU-weiten REACH-Verordnung haben Alternativmethoden zum Tierversuch in der Toxikologie an Bedeutung gewonnen. Die Alternativmethoden gliedern sich auf in In-vitro- und In-silico-Methoden. In dieser Dissertation wurden verschiedene Konzepte der In-silico-Toxikologie behandelt. Die bearbeiteten Themen reichen von quantitativen Strukturaktivit{\"a}tsbeziehungen (QSAR) {\"u}ber eine neue Herangehensweise an das g{\"a}ngige Konzept zur Festlegung von Grenzwerten bis hin zu computerbasierten Modellierungen zum Alkohol- und Bisphenol-A-Stoffwechsel. Das Kapitel {\"u}ber QSAR befasst sich im Wesentlichen mit der Erstellung und Analyse einer Datenbank mit 878 Substanzen, die sich aus Tierversuchsstudien aus dem Archiv des Bundesinstituts f{\"u}r Risikobewertung zusammensetzt. Das Design wurde dabei an eine bereits bestehende Datenbank angepasst, um so einen m{\"o}glichst großen Datenpool zu generieren. In der Analyse konnte u.a. gezeigt werden, dass Stoffe mit niedrigerem Molekulargewicht ein erh{\"o}htes Potential f{\"u}r toxikologische Sch{\"a}den aufwiesen als gr{\"o}ßere Molek{\"u}le. Mit Hilfe des sogenannten TTC-Konzepts k{\"o}nnen Grenzwerte f{\"u}r Stoffe geringer Exposition festgelegt werden, zu denen keine toxikologischen Daten zur Verf{\"u}gung stehen. In dieser Arbeit wurden f{\"u}r die Stoffe dreier Datenbanken entsprechende Grenzwerte festgelegt. Es erfolgte zun{\"a}chst eine g{\"a}ngige strukturbasierte Aufteilung der Substanzen in die Kategorien "nicht toxisch", "m{\"o}glicherweise toxisch" und "eindeutig toxisch". Substanzen, die aufgrund ihrer Struktur in eine der drei Klassen eingeordnet werden, erhalten den entsprechenden Grenzwert. Da in die dritte Klasse auch Stoffe eingeordnet werden, deren Toxizit{\"a}t nicht bestimmbar ist, ist sie sehr groß. Daher wurden in dieser Arbeit die ersten beiden Klassen zusammengelgt, um einen gr{\"o}ßeren Datenpool zu erm{\"o}glichen. Eine weitere Neuerung umfasst die Erstellung eines internen Grenzwerts. Diese Vorgehensweise hat den Vorteil, dass der Expositionsweg herausgerechnet wird und somit beispielsweise Studien mit oraler Verabreichung mit Studien dermaler Verabreichung verglichen werden k{\"o}nnen. Mittels physiologisch basiertem kinetischem Modelling ist es m{\"o}glich, Vorg{\"a}nge im menschlichen K{\"o}rper mit Hilfe spezieller Software nachzuvollziehen. Durch diese Vorgehensweise k{\"o}nnen Expositionen von Chemikalien simuliert werden. In einem Teil der Arbeit wurden Alkoholexpositionen von gestillten Neugeborenen simuliert, deren M{\"u}tter unmittelbar zuvor alkoholische Getr{\"a}nke konsumiert hatten. Mit dem Modell konnte gezeigt werden, dass die Expositionen des Kindes durchweg gering waren. Nach einem Glas Wein wurden Spitzenkonzentrationen im Blut von Neugeborenen von 0,0034 Promille ermittelt. Zum Vergleich wurde die Exposition durch ein f{\"u}r S{\"a}uglinge zugelassenes alkoholhaltiges pflanzliches Arzneimittel simuliert. Hier wurden Spitzenkonzentrationen von 0,0141 Promille erreicht. Daher scheinen Empfehlungen wie gelegentlicher Konsum ohne sch{\"a}digende Wirkung auf das Kind wissenschaftlich fundiert zu sein. Ein weiteres Kinetik-Modell befasste sich mit dem Stoffwechsel von Bisphenol A. Teils widerspr{\"u}chliche Daten zur Belastung mit BPA in der wissenschaftlichen Literatur f{\"u}hren wiederholt zu Anregungen, den Grenzwert der Chemikalie anzupassen. Die Funktionalit{\"a}t der am Metabolismus beteiligten Enzyme kann je nach Individuum unterschiedlich ausgepr{\"a}gt sein. Mittels Modellings konnte hier gezeigt werden, dass dies maßgeblich dazu f{\"u}hrt, dass sich berechnete Plasmaspiegel von Individuen bis zu 4,7-fach unterscheiden. Die Arbeit konnte somit einen Beitrag zur Nutzung und Weiterentwicklung von In-silico-Modellen f{\"u}r diverse toxikologische Fragestellungen leisten.}, language = {de} }