欧州医薬品庁（EMA）、米国食品医薬品局（FDA）、製薬企業公開情報、環境省農薬評価書あるいは文献から、生態毒性試験データを収集し生態毒性に関するデータベースの更新を行った。最終年度は入力データのチェックに注力した。本データベースはQSAR Toolboxへの搭載が可能で、毒性データの共有と毒性予測をサポートする基盤を構築した。<br />このデータベースを用いて慢性毒性データセットを作成し、定量的構造活性相関（QSAR）モデルとカテゴリーアプローチを用いて、ヒト用医薬品の生態毒性を評価する可能性を、OECDで進められているQSAR Assessment Frameworkの動向を考慮して詳細に検討した。ECOlogical Structure-Activity Relationship (ECOSAR) および KAshinhou Tool for Ecotoxicity (KATE) QSAR モデルを用いてヒト医薬品の No Observed Effect Concentrations (NOEC) を予測した。藻類の慢性毒性の場合、クエリ物質のほぼ半数がQSARモデルに適用可能であり、ECOSARでは92.9%、KATEでは79.1%の適用物質で予測/実測比が0.01～100の一致度で実現性が確認され、毒性の著しい過小評価につながる誤予測（予測/実測比100以上）はほとんど観察されなかった。抗ヒスタミン薬のジフェンヒドラミンと抗けいれん薬であるラモトリギンを対象に、予測の不確実性を考慮した毒性予測のケーススタディにより、対象物質と参照物質の化学的分類を詳細に評価することで、QSARの予測結果の信頼性と精度を向上させることが可能であることが示された。一方でQSARに適さない医薬品については、生態毒性データベースから類似物質情報を収集し、医薬品の薬理作用に基づく物質のグループ化により、毒性学的に懸念されるカテゴリークラスがあることがわかった。そこで、マクロライド系抗生物質を例に、リードアクロスのケーススタディを行った。エリスロマイシンの藻類における慢性毒性値は類似構造のアナログであるロキシスロマイシンの慢性毒性値から推計することができた。<br />以上の検討結果から、QSAR予測やカテゴリーアプローチを含むこれらの評価手法に基づいて、ヒト用医薬品の生態毒性を評価するワークフローモデルを提案した。