Méthodes In Silico pour l'évaluation du caractère dangereux

L'adoption du règlement (CE) n° 1223/2009 sur l'utilisation des cosmétiques dans l'Union Européenne a encouragé le développement de nouvelles méthodes et de tests alternatifs pour évaluer les dangers d'un ingrédient cosmétique. Les modèles in silico, en particulier les modèles[(Q)SARs] et les modèles Read-Across, jouent un rôle clé dans l'évaluation des profils toxicologiques des ingrédients et constituent une approche alternative rapide et fiable aux méthodes in vivo et in vitro.

L'utilisation de modèles in silico est de plus en plus privilégiée dans plusieurs cadres réglementaires selon divers domaines d'application (i.e. REACH, biocides, cosmétiques, réglementation des matériaux en contact avec les aliments, impuretés, etc.). Il est encouragé par le règlement REACH 1907/2006/CE, ainsi que par les notes d'orientation du Comité scientifique pour la sécurité des consommateurs (SCCS) pour l'évaluation des ingrédients et produits cosmétiques, afin de gagner en efficacité dans le développement et/ou l'évaluation d'une substance avant sa mise sur le marché.

Méthodes In Silico :

 La toxicologie in silico englobe une grande variété d'outils informatiques, y compris des bases de données, des logiciels pour générer des descripteurs moléculaires, des outils de simulation et des méthodes de modélisation.

Les modèles et outils in silico permettent de prédire l'efficacité et la toxicité d'une substance, en se basant sur le principe que les caractéristiques de la structure moléculaire de la substance peuvent être corrélées avec ses propriétés physiques et biologiques.

Les différentes méthodes in silico peuvent être utilisées en combinaison dans une approche d'éléments de preuve. Les trois méthodes principales sont : 

• Read-Across : Comparaison entre substances analogues (regroupement, classement des données manquantes)

La méthode Read-Across (ou regroupement de substances et références croisées) est considérée comme une technique pour prédire les propriétés d'une substance cible en utilisant les données expérimentales de substances analogues avec les mêmes propriétés. Elle s'applique à différents paramètres tels que la sensibilisation, la génotoxicité et/ou la toxicité à doses répétées. 

Les études Read-Across sont réalisées conformément aux directives actuelles établies par l'Agence européenne des produits chimiques (ECHA) et l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) pour répondre aux exigences du cadre d'évaluation du Read-Across.

• (Q)SAR : modèle statistique basé sur un ensemble de données de molécules (quantitatif ou qualitatif)

Les modèles relation structure-activité (RSA) et relation quantitative structure-activité (QSAR) - collectivement appelés (Q)SAR - sont des modèles mathématiques qui peuvent être utilisés pour prédire les propriétés physico-chimiques, biologiques et environnementales, ainsi que la toxicité à partir des caractéristiques physiques et structurales des molécules testées (poids moléculaire, nombre de cycles, coefficient de partage octanol-eau, etc.) appelées descripteurs moléculaires.

• Modèles "systèmes experts" (Expert Knowledge Models) : évaluation basée sur des structures, des règles et des modes d'action connus

Les "systèmes experts" utilisent des règles et des données compilées dans des modèles par des experts humains. A partir de structures reconnues pour leur toxicité, et des connaissances acquises sur les substances et leur mode d'action, les substances cibles sont classées en groupes selon les alertes structurelles et/ou la partie toxique associée à une activité toxique. Des règles et des arbres de décision sont ensuite définis sur la base de ces données pour classer automatiquement les substances.

Nous avons l'expertise pour fournir à nos clients diverses approches in silico pour la caractérisation des dangers.

Nos méthodes in silico peuvent vous aider à évaluer les substances chimiques dans diverses applications. Nos services incluent :

• Évaluation des substances ajoutées non intentionnellement (NIAS)
• Évaluation toxicologique de nouveaux ingrédients cosmétiques
• Prédiction du profil des métabolites et du mécanisme d'action

Intertek propose également des méthodes in silico pour l'évaluation toxicologique des substances chimiques utilisées dans les applications industrielles et commerciales - par exemple, TSCA Modeling: Sustainable Futures et (Q)SAR. Pour plus d'informations sur cette offre de service, contactez-nous à chemical.assuris@intertek.com.