Derek & Sarah--用于满足ICH M7指导原则
符合ICH M7的基因毒性预测系统
ICH M7指导原则提供了一套完整的杂质控制流程，可以对潜在的基因毒杂质进行识别、分类、鉴定和控制，以降低潜在的致癌风险。
该指导原则允许通过两种互补的(Q)SAR预测方法（一种是基于专家知识规则的，另一种是基于统计学的）进行杂质的潜在基因毒性预测，并基于预测结果进行杂质分类。
凭借超过35年的经验，Lhasa Limited的科学家开发了一套综合的、相互独立的、透明以及科学可靠的软件，来帮助在ICH M7指导原则下对杂质进行评估。ICH M7指导原则下对专家审评的要求意味着杂质评估过程不可能是完全自动化的；而Lhasa公司的ICH M7工作流可以自动地计算合成路线中所有相关杂质的ICH M7分类，可以作为专家审评的起点。该流程工具允许专家修改计算出的ICH M7类别，添加额外的支持数据并记录他们的专家分析，从而为ICH M7指导原则下杂质的计算评估提供完整解决方案。
Derek Nexus
基于专家知识规则的毒性预测系统
Derek Nexus是一款基于专家知识规则的毒性预测系统。利用Derek Nexus，您可以对杂质的致突变性进行基于专家知识规则的预测，并和Sarah Nexus互补地进行ICH M7指导原则下的基因毒性评估。
Derek的预测结果能被执行ICH M7指导原则的监管机构的认可
与Sarah Nexus联用，能满足该指导原则对杂质采用计算毒理学评估方法替代细菌致突变试验的要求，并自动提供杂质等级分类。
当化合物没有出现引起细菌体外致突变性的警示结构时，Derek会给出阴性预测结果，而不是超出预测范围（“out of domain”），从而确保用户的待测化合物都在预测范围内（Williams et al. 2016）。
自动进行ICH M7分类通过Derek和Sarah的预测，以及所有相关的实验数据（来自Carcinogenicity Potency Database和Lhasa验证的Ames数据），软件会给出一个用户可编辑的ICH M7分类。
定制化报告在Nexus平台下使用Derek时，您也可以直接用到Lhasa的其他工具，包括Meteor Nexus，Sarah Nexus和Vitic Nexus，并生成多种文件格式（.doc, .pdf, .xlsx或者.sdf）的报告框架。报告模板完全可以由用户自己定制，确保您能在合适的时间生成合适的信息。
Sarah Nexus
基于统计学模型的致突变性预测工具
Sarah是一款基于统计学模型的化合物致突变性预测工具。
凭借超过35年的经验，Lhasa公司和FDA一直保持着密切的合作，Sarah就是Lhasa公司和FDA合作开发的一个成果。Sarah通过独有的机器学习算法来构建预测化合物致突变性的统计学模型。用Sarah来鉴别潜在的致突变性杂质完全符合ICH M7的指导原则要求。Sarah运用了一种独创的名为自组织模型网络（SOHN）的机器学习算法（Hanser et al.2014）。该算法通过对化合物进行片段化分析，能够极大程度地提高预测过程的透明度，使得预测结 果更易诠释，从而方便专家评审，以满足ICH M7 指导原则要求。
通过Lhasa公司Sarah和Derek（首选的基于专家知识规则的化合物毒性预测系统）的联合使用，可以使您在同一个软件界面下进行ICH M7指导原则要求下的基因毒性预测，快速而便捷地评估杂质潜在的致突变性，并将预测结果提交给监管部门，减少耗时而昂贵的生物试验过程。
满足ICH M7指导原则针对杂质的致突变性风险控制：与Derek Nexus联用，能满足该指导原则对杂质采用计算毒理学评估方法替代细菌致突变试验的要求，并自动提供杂质等级分类。
Sarah采用的层级网络模型，不仅可以搜索匹配片段，还可以通过使用与目标化合物结构相似的结构来优化结果。此方法保留那些可能具有更高毒性的片段，片段可以是各种大小，并且允许结构重叠，确保更高的预测精确度。Sarah总的预测结果来源每个假设片段对于阳性和阴性的贡献的总和，突出显示模型认为有意义的片段来实现预测结果的结构解释，给出的结果也会包含非常详细的信息，包括定义的毒性终点、应用域、相关示例化合物等（如下图所示）
Sarah的预测结果能被执行ICH M7指导原则的监管机构认可。软件中M7预测能够让您同时使用Sarah和Derek对杂质的致突变性进行基于专家知识规则和基于统计学模型的预测，使得操作非常简便快捷。
自动杂质等级分类通过Nexus的Derek和Sarah联合预测可以直接得出ICH M7的杂质致突变性风险等级分类。同时可以获得相关的预测细节及预测的支持信息包括相似化合物的毒理实验信息、相关文献、推理过程等等。
丰富的支持信息为了辅助专家审评，Sarah还包含了一些额外的数据，包括菌株信息，以及一些没有包含在模型和参考文献中的相似化合物。这个额外的信息无论是单个化合物预测，还是批量预测，或者批量验证中都有。
定制化报告Sarah整合一套先进的报告生成框架，您可以将结果导出成.doc, .pdf, .xlsx或者.sdf的文件格式。用户可以自定义报告模板，确保您再正确的时间展示合适的信息。
可靠的数据来源Sarah是构建在海量的高质量数据上的，其后台数据是经过Lhasa的毒理专家审批的、高度可信的，并且去除了不一致性数据。因此您可以完全相信Sarah后台的可靠性和准确性。
极高的预测准确性Sarah已经经过大量的准确性验证，包括在私有未公开的数据集中进行验证，已经被证实有极佳的性能和准确度（Barber et al.2015）。
高透明度的预测Sarah的预测结果被清晰地展示，并且给出该预测的置信度打分。可能引起致突变性的怀疑片段被清晰地列出来，并且包含该片段的示例化合物按照与查询化合物的结构相似性进行排序展示。这样高透明度的预测能够更好地支持专家综合评判和审批。
可扩展的化合物预测空间“Out of Domain”代表超过模型的预测能力，出现这种预测结果往往无法做进一步判断，使得毒理专家无法做出准确合理的决策。Sarah海量的、并且高质量的训练集能够保证涵盖化学结构空间，尽量避免出现超出模型预测范围的情况。同时用户可以加入自己私有的训练集，极大地拓展了可预测的化学结构空间。
预测参数控制。Sarah已经有一套默认的预测参数，从而控制预测的敏感性和特异性，这套参数已经被证实是有极好的平衡性，可以用于满足ICH M7指导原则。当然，用户可以自行修改预测参数选项以满足特定的需求。
Nexus界面，多种预测过Nexus用户可以在同一个界面下，方便和其它工具进行联用，比如代谢预测工具Meteor Nexus、毒理数据库Vitic Nexus以及基于专家知识规则的毒性预测工具Derek，很好地提高了用户效率。
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