Im Rahmen des
EFSAkurz fürEuropean Food Safety Authority (Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit)-geförderten Projektes soll untersucht werden, ob Daten, die mit Hilfe neuartiger
in vitro-Methoden gewonnen wurden, geeignet sind, um computergestützte Vorhersagemodelle für die Abschätzung toxikologischer Effekte
in vivo zu speisen (eine sogenannte quantitative in-vitro-zu-in-vivo-Extrapolation (QIVIVE)). Hierfür werden die
in vitro-Modelle hinsichtlich ihres Absorptions-, Verteilungs-, Stoffwechsel- und Ausscheidungspotenzials (ADME) von Lebensmittelinhaltsstoffen und Kontaminanten bewertet. In diesem Kontext adressiert das Projekt drei Forschungsziele:
1. Vergleich von ADME-Prozessen zwischen Menschen und Ratten unter Verwendung von ‘advanced‘
in vitro Systemen
2. Entwicklung und Anwendung von ‘advanced’
in silico-Modellen und Datenbanken zur Darstellung von ADME-Prozessen
3. Integration von QIVIVE- und PBK (Physiologically Based Kinetic)-Modellen in die Risikobewertung für den Menschen - von der Modellentwicklung zu Fallstudien
Ein Schwerpunkt der Arbeiten am
BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung wird die Untersuchung von ADME-Prozessen in der Leber anhand von humanen und murinen
in vitro-Lebersystemen sein. Dies wird kinetische Parameter, Isoform-spezifischen Metabolismus, Phase I & II Metabolismus und Transport von Chemikalien als allgemeine leberspezifische Exkretion beinhalten.
In der Vergangenheit wurde bei der Risikobewertung die metabolische Kapazität des Mikrobioms vernachlässigt. Daher sollen jetzt mikrobielle Metabolite relevanter Chemikalien aus Darmmikrobiom-Kulturen mittels Massenspektrometrie (MS) identifiziert und ihre Genotoxizität bestimmt werden. Schließlich werden die generierten
in vitro-Daten dann in die PBK-Modelle implementiert. Das
BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung wird hierbei an der Kalibrierung und Evaluierung von PBK-basierten QIVIVE-Modellen mitarbeiten, um die toxikologische Gefährlichkeit der Chemikalien für den Einsatz in zukünftigen Risikobewertungsstrategien zu charakterisieren.