Les tests représentent l'un des postes de dépenses les plus importants du processus d'enregistrement. L'extrapolation et les analyses QSAR, utilisées à bon escient, permettent de réduire considérablement ce coût.
L’extrapolation consiste à adapter les données de substances de structures similaires ; la QSAR, quant à elle, prédit les caractéristiques à l’aide de modèles informatiques. Les réglementations REACH et KKDİK autorisent ces méthodes afin de réduire l’expérimentation animale ; toutefois, leur acceptation repose sur une justification scientifique rigoureuse.
ONAY Mühendislik Elle est spécialisée dans la génération de données SAR/QSAR et par interpolation, et permet de réaliser des économies en comblant les lacunes de données sans nécessiter de tests.
Base juridique des méthodes alternatives
La réglementation chimique stipule que les tests sur les animaux vertébrés doivent être un dernier recours. Par conséquent, les méthodes d'extrapolation, d'approche par catégorie et d'estimation informatique ne sont pas seulement des outils économiques, mais sont également privilégiées par la législation. Il est attendu que la documentation démontre que les méthodes alternatives ont été évaluées avant tout test.
Établir la justification par extrapolation
Dans l'approche par extrapolation, le facteur crucial est la justification scientifique de la similarité entre la substance source et la substance cible. La similarité structurale à elle seule est insuffisante ; il faut également démontrer que les voies métaboliques, les propriétés physico-chimiques et les mécanismes d'action toxicologiques sont similaires. Une extrapolation mal justifiée conduira au rejet du dossier et à une perte de temps.
Utilisation correcte des modèles QSAR
Les modèles de prédiction informatique sont valides à condition que l'élément étudié relève de leur domaine d'applicabilité. Il est impératif de préciser l'ensemble de données ayant servi à l'entraînement du modèle, la fiabilité de la prédiction et la conformité de l'élément étudié avec son domaine d'applicabilité. Les résultats de prédiction présentés sans ces informations ne constituent pas une preuve au dossier.
Approche de pondération des preuves
Lorsqu'une seule méthode alternative s'avère insuffisante, on recourt à une approche par pondération des preuves, où les informations provenant de sources multiples sont évaluées conjointement. Les données de la littérature, les résultats obtenus avec des substances similaires, les études in vitro et les estimations informatiques sont présentés ensemble. Dans cette approche, la fiabilité de chaque élément de preuve et sa contribution aux autres doivent être clairement discutées.
Quand les tests sont-ils inévitables ?
Pour certaines classes de risques et pour les tonnages élevés, les méthodes alternatives ne sont pas jugées suffisantes. Dans ces cas, le plan d'essais doit être soumis et justifié au préalable. Un recours excessif aux méthodes alternatives et une prise de conscience tardive de la nécessité des essais risquent de retarder le calendrier d'un an ; par conséquent, une analyse des données manquantes doit être effectuée le plus tôt possible.
Rapport des résultats de lecture croisée et de QSAR
Les résultats des analyses de similarité par extrapolation (Read-Across) et des analyses QSAR doivent être accompagnés de leur justification. Pour les analyses de similarité par extrapolation, l'hypothèse de similarité doit être clairement énoncée ; pour les analyses QSAR, le domaine d'application du modèle et la fiabilité de la prédiction doivent être explicitement indiqués. Les résultats d'analyses de similarité par extrapolation et d'analyse QSAR non justifiés n'auront aucune valeur probante dans le dossier, même s'ils sont corrects, et entraîneront une réclamation pour non-conformité.
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Texte intégral officiel du règlement : Règlement KKDIK - Journal officiel.