2025年9月11日，在第17届全球化学品法规年度论坛（CRAC 2025）的“全球农药登记合规与创新”专场上，杭州瑞欧科技有限公司的高级法规技术工程师胡伟女士发表了题为《(Q)SAR在农药登记中的前沿应用：聚焦杂质安全性与新农药研发》的演讲，她深入解析了定量构效关系(Q)SAR技术在农药研发与登记中的关键作用与应用前景。
胡伟女士指出，农药研发和登记长期面临着一些难题：其一，传统的毒理学试验周期漫长，研发周期长；其二，动物试验和后期研发费用高；其三，以“替代、减少、优化”（3R）为核心的动物福利原则已成为全球共识。面对这些挑战，(Q)SAR技术提供了一种高效、经济且符合伦理的替代方法。
(Q)SAR技术：从结构预测毒性，化繁为简
(Q)SAR的本质是利用计算机模型，建立化合物分子结构与效应之间的定量/定性关系，其预测范围包含理化性质、健康毒理、环境归趋和生态毒理。此外，胡伟女士介绍了两类核心模型：规则模型（例如Derek Nexus）和统计模型（如VEGA HUB、CASE Ultra）。她强调，两者并非相互取代，而是协同使用，能够显著提升预测的准确性和可靠性。
在农药原药生产中，杂质的存在难以避免，而这些相关杂质可能对健康和环境构成风险。但由于杂质来源复杂、含量较低且大部分杂质缺乏毒理数据，其安全性评估一直存在挑战。胡伟女士指出，(Q)SAR技术在杂质安全性评估中具有独特优势。
在非专利农药的等同性评估中，若出现新杂质或含量超标的杂质，可利用(Q)SAR预测快速判断其潜在毒性，为是否需要进一步的毒理学实验提供科学依据。她特别强调，成功的杂质评估不仅仅依赖于软件预测，更需要结合专业的专家评估和法规要求，以确保报告结论的科学性和可靠性。
此外，(Q)SAR预测还可以结合毒理学关注阈值（TTC）方法进行风险评估，更加科学合理地设定杂质限度。
在新农药研发领域，(Q)SAR推动了研发模式由“合成-筛选”向“预测-合成”转型。通过虚拟筛选和毒性预测，企业可在分子合成之前精准识别潜在高毒结构。结合(Q)SAR、交叉参照、文献综述等方法，对先导化合物的分子结构进行优化。配合早期环境归趋试验和基础生态毒理试验、高通量体外筛选等方法，实现多维度的评估，从源头规避毒性风险，大幅度降低研发成本，显著缩短研发周期，实现降本增效。另外，(Q)SAR还可用于代谢物安全性评估与残留定义制定，为新农药的从研发到上市的全生命周期风险管理提供强有力的科学支持。
总结
(Q)SAR等非测试技术正日益成为应对全球农药监管与合规挑战的重要工具。然而，杂质的安全性评估与限度制定并非仅依赖软件预测，而需在遵循相关法规要求的基础上，秉持科学性与保守性原则，综合运用多种评估方法，并结合专家判断，方能确保评估结果的可靠性与合规性。
瑞欧的服务
全球农药(Q)SAR预测服务（欧盟、巴西、阿根廷、澳大利亚、墨西哥、俄罗斯、FAO/WHO 等）
基于证据权重（WoE）的毒理学数据查询与评估
交叉参照（Read-Across）
定量毒性阈值计算与杂质限度控制（TTC, PDE/ADE, AI）
内分泌干扰效应评估
皮肤致敏的限定方法（OECD TG 497）
新农药研发中的计算毒理学评价
内分泌干扰物的分子对接（Molecular Docking）
(Q)SAR建模
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