農藥所114年度

提升農藥風險評估之效率與精準度。透過收集文獻中化學物質之皮膚滲透係數 (Kp) ，運用定量構效關係 (Quantitative structure- activity relationship, QSAR) 原理 轉換為結構描述符，再以回歸模型與支持向量機 (Support Vector Machine, SVM) 等機器學習方法建立預測模型，初步結果顯示，對單一機制類型農藥 ( 如乙醯膽 鹼酯酶抑制劑 ) 具有較佳之預測準確性，並將此預測模型，應用於農藥施用暴露 風險計算，並於國際醫療與健康資訊學會 (International Conference on Medical and Health Informatics, ICMHI) 研討會發表該研究成果 ( 圖 14 ) ，透過此次國際交流， 提出人工智慧技術與安全評估之應用的發展空間，將為我國農藥風險評估提供不 同思考面向，並推進農業健康政策跨域整合的可能性。 圖 14 ( 左圖 ) 報告人李悅怡 ( 右二 ) 與場次主持人 Ahmet Murat Özbayoğlu 教授 ( 右三 ) 、 Hsi-Chieh Lee 教授 ( 中 ) 、 Yonggang Lu 教授 ( 左三 ) 及同場次發表人合 影。 ( 右圖 ) 報告人李悅怡發表成果。 精進農藥學名藥登記及變更較安全劑型制度之毒理評估策略 本研究旨在比較美、歐、澳、日等國際監管體系，精進我國農藥學名藥 (D 類 ) 及變更較安全劑型 (BS 類 ) 的毒理評估策略 ( 案件分類如 圖 15 ) ，發現各國 針對成品配方變更均採「實質等效」原則，要求成品實測數據、科學論證如交叉 比對 (Read-Across) 或比較風險評估報告 (Comparative Risk Assessment, CRA) 。 經盤點近年 60 件以上的 BS 登記申請案件的申請樣態，實際比對成品農藥 標示與所有成分的毒性橋接結果，並就田間使用情形進行評估，選擇風險較高的 1 個成品農藥進行 BS 類申請案減免的呼吸急毒性試驗，以實際的毒性測試驗證， 結果同橋接的 GHS 第 4 級，證實多數 BS 類產品透過標示產出系統橋接並未衍 20