欧州では、ヒト細胞の応答および化学物質の有害性影響発現の包括的メカニズムに基づいた試験管内試験（in vitro）の評価手法構築を目的として、3000万ユーロの予算を投じ、EU域内の13か国39機関が参加する大規模プロジェクトが進行している（2016～2021年）。このプロジェクトは規制当局と対話しながら評価手法を構築していくことに特徴がある。開発した予測手法を用いたケーススタディを規制当局と対話して予測手法をブラッシュアップし、得られた経験知を規制当局のガイダンスに落とし込むことで、欧州に現在上市されている／今後上市され得る多種多様な化学物質の安全性評価を効率化することを目指している。

米国では、詳細評価が必要な化学物質を優先順位付けすることを目的として、毒性を発現するメカニズム（作用機序）を特定した動物試験（in vivo）データの予測モデル開発を米国内5政府機関による共同で実施している（2008年～）。このプロジェクトの特徴は、ロボットを用いた自動実験体制の構築とデータ公開である。公開されたデータは、毒性予測モデルの精度を競うコンペティション「Tox21 Data Challenge 2014」に用いられ、世界各国の研究者らの40チームが参加し、378の予測モデルが提出された。それらを集約・構築したコンセンサスモデルでは、個別モデルよりも高い精度が得られたとしている^*31。

AMEDは、日本の創薬支援の基盤強化を目指し、医薬品や化学物質に関する情報を格納した統合型データベースの構築、および、新規化学物質の代謝・毒性・薬効領域を予測する多元的構造活性相関の手法開発を目的とする「創薬支援インフォマティクスシステム構築」プロジェクトを実施した（2015～2019年度）^*32。国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所および国立研究開発法人理化学研究所が中心となって手法開発をおこない、プロジェクトの成果としてDruMAP（薬物動態）、AMED Cardiotoxicity Database（心毒性）、DILI-cSEARCH（肝毒性）などのデータベース、および、hERG予測モデルやDILI-PANELなどのモデルが公開された。2021年3月には国内製薬企業7社が社内データと公開された予測モデルを共有するなど、先進的な産学連携が進んでいる^*33。

経済産業省において、毒性学とAIの研究者が連携して人健康の安全性を予測することを目的とした省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業（機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発）としてAI-SHIPS（AI-based Substance Hazard Integrated Prediction System）^*34プロジェクト（2017～2021年度）が進行中である。このプロジェクトの最大の特徴は、化審法や欧州REACH規則で提出・登録された既存のin vivoデータを活用すると共に、in vitro試験結果やその予測値を利用することで毒性発現機構を考慮した毒性予測を行う点にある。また、消化管からの吸収や蓄積性など体内動態についても予測することとしている。既存の（定量的）構造活性相関（(Quantitative) Structure-Activity Relationship、(Q)SAR）モデルでは難しい「毒性発現作用機序情報」を提示することも目指しており、多数の化学物質に対して様々な種類のin vitroデータを取得し、AIの力を借りて説明性を高めることに取り組んでいる。