回顾实际申报资料中的计算预测
FDA 研究团队在 Regulatory Toxicology and Pharmacology 报道，回顾 2017 年 4 月至 2019 年 3 月药品申报中评价的 1,002 种杂质，检查专家复核对计算致突变性判断的影响。研究涉及国际人用药品注册技术协调会（International Council for Harmonisation，ICH）M7 框架中的定量或定性构效关系模型（(quantitative) structure–activity relationship，(Q)SAR）。
这类模型依据化学结构预测致突变潜力，专家再结合相似结构和作用机制等知识检查结果。研究特别关注模型无法给出明确判断，或杂质落在模型适用域之外时，专家复核能否提供额外信息。
约 26% 的默认判断被改变
在全部 1,002 种杂质中，专家复核改变了约 26% 的默认预测，共 261 项。对于原本不确定的预测，91% 得到解决；对于超出适用域的情况，75% 得到解决。这两项比例各对应自己的子集。
在 261 项改变中，15% 被调为不确定或阳性方向，79% 被调为不确定或阴性方向。专家复核既可能提高，也可能降低原判断的警示程度；摘要没有将其概括为统一方向的修正。
化学类别和置信程度影响复核优先次序
不同化学类别的默认判断被改变的比例不同：芳香伯胺为 46%，醛为 45%，Michael 加成受体为 37%，非一级卤代烷为 33%。低置信度预测也更容易被改变。
作者据此认为，专家知识在 ICH M7 计算评价流程中仍有作用，并提出按化学类别与预测概率安排复核优先次序。