Prédictions par lecture croisée du potentiel sensibilisant des substances chimiques: un exercice du groupe de travail FRANCOPA sur la recherche

• Published in: Environnement, risques & santé Vol. 13; no. 6; pp. 467 - 475
• Main Authors: MOMBELLI, Enrico, PERY, Alexandre, FABRE, Isabelle, BOISLEVE, Fanny, PALLARDY, Marc
• Format: Journal Article
• Language: French
• Published: Montrouge John Libbey Eurotext 01.11.2014
• Subjects: Divers; Environnement. Conditions de vie; Life Sciences; Sante publique. Hygiene-medecine du travail; Santé publique. Hygiène; Sciences biologiques et medicales; Sciences medicales; Toxicology; Test cutané; Lecture; Groupe de travail; Facteur prédictif; Recherche scientifique; tests cutanés; Exercice physique; Exploration; sécurité chimique; Prédiction; QSAR; Santé publique; Sécurité; Risque santé; Environnement; CHEMICAL SAFETY; SECURITE CHIMIQUE; SKIN TESTS; TESTS CUTANES
• ISSN: 1635-0421; 1952-3998
• DOI: 10.1684/ers.2014.0744

Predictive methods that use structural analogy are recognised alternatives to animal testing in (eco)toxicology. Among these methods, read-across predictions are particularly interesting because they can be derived by an expert on a case by case basis without using QSAR (quantitative structure activity relationship) models that require specific knowledge in molecular and statistical modelling for their interpretation. In addition, read-across predictions can be obtained by using a small number of chemicals characterised by an experimentally determined toxicological profile. Hence, this approach can be applied to the prediction of toxicological effects for which no QSAR models are available and only a few chemicals are deemed similar to the chemical of interest. These predictions are not, however, regulated by validation principles such as those that ensure the correct application and interpretation of QSAR predictions. Prompted by these observations, we (the research working group of the French FRANCOPA platform for the development, validation and dissemination of alternatives to animal testing) devised an exercise designed to evaluate the relevance of read-across approaches for predicting the skin sensitising potential of chemicals. The results show that the knowledge of mechanisms and use of empirical similarity criteria make it possible to select pertinent chemicals for which predictions based on structural analogies can be formulated. Les méthodes prédictives par analogie structurale représentent une alternative reconnue à l’expérimentation animale en (éco)toxicologie. Parmi ces méthodes, les prédictions par « lecture croisée » sont particulièrement intéressantes car elles peuvent être argumentées au cas par cas sur la base d’un avis d’expert sans avoir recours à des modèles QSAR (Relations quantitatives structure à activité) dont l’interprétation nécessite des connaissances spécifiques en modélisation moléculaire et statistique. De plus, les prédictions par lecture croisée peuvent être réalisées à partir d’un nombre réduit de substances chimiques dont le profil toxicologique a été déterminé expérimentalement. Par conséquent, cette approche peut être appliquée à des effets toxicologiques pour lesquels il n’y a pas de modèle QSAR disponible, mais seulement quelques substances qui sont considérées comme étant similaires à celle d’intérêt. Cependant, les prédictions par lecture croisée ne sont pas encadrées par des principes de validation comme ceux qui assurent l’application correcte et l’interprétation des prédictions élaborées par les modèles QSAR. Suivant ces constats, le groupe de travail recherche de la plateforme française FRANCOPA dédiée au développement, à la validation et à la diffusion de méthodes alternatives en expérimentation animale a conduit un exercice qui se propose d’analyser la pertinence des approches par lecture croisée pour la prédiction du potentiel de sensibilisation cutanée des substances chimiques. Les résultats de l’exercice montrent que, grâce à des connaissances mécanistiques et à des critères empiriques de similarité, il est possible de sélectionner des substances chimiques pertinentes permettant la mise en place d’une aide à la prédiction par analogie structurale.