ToxCast是美国环保署（EPA）开始于2007年的一项多年毒理学预测研究项目。ToxCast是利用快速、标准、自动测试等高通量预筛方法来识别潜在的有毒化合物并对其进行优先排序,它能显著提高筛选的效率,减少常规动物毒性测试的需求量。目前为止ToxCast研究项目已绎对2000多个化学品进行了测试,对每种化学品进行了700多项高通量测试,其中供试对象包括大约300多个信号通道。ToxCast采用的高通量预筛方法使用体外（in vitro）生化方法,利用细胞培养测试方法和全新的低等动物模型（如显微镜下才可观察到的线虫）来筛选大量的化学品。ToxCast测试结果最适合被用于化学物质评估的优先排序,而将其直接用于危害识别或风险评估的科学性还有待进一步确认。需考虑使用暴露边界（MOE）的概念,将测试的数据转化为可使用的风险评估指标。美国化学理事会长期研究项目的支持下,Hammer研究所与美国环保局（EPA）合作并建立了一些使用高通量预筛结果进行基于风险的预筛的方法,这些方法包括将高通量筛选的剂量反应数据和人体暴露量整合进行风险评估;将代谢动力学和体外暴露量结合推算暴露的内剂量,然后再与ToxCast方法获得的剂量反应关系比较来推测化学物质的毒性和风险等。当使用ToxCast测试结果与现有的体内实验结果、体外暴露量进行比较时,要充分考虑剂量反应特征、相对毒力强度、毒代动力学信息和暴露边界等因素。ToxCast的结果主要用于推测在动物试验中观测到的毒作用的作用模式（mode of action）,从而应用这些信息进行人体相关性分析,来判断在动物中观察到的毒作用是否会发生在人体上。正确理解这些数据,有利于我们在合理使用公开资源,同时减少对这些数据进行不合理解释或过分的依赖,也可避免对阳性结果的夸大的宣传。
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