REACH e metodi alternativi. LOECD QSAR Toolbox Cecilia Bossa Istituto Superiore di Sanità Cecilia...
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REACH e metodi alternativi.REACH e metodi alternativi.L’OECD QSAR ToolboxL’OECD QSAR Toolbox
REACH e metodi alternativi.REACH e metodi alternativi.L’OECD QSAR ToolboxL’OECD QSAR Toolbox
Cecilia BossaCecilia BossaIstituto Superiore di SanitàIstituto Superiore di Sanità
Cecilia BossaCecilia BossaIstituto Superiore di SanitàIstituto Superiore di Sanità
REACH e metodi alternativi.REACH e metodi alternativi.
L’OECD QSAR ToolboxL’OECD QSAR Toolbox
Master Universitario di II livello in Master Universitario di II livello in
““Sicurezza nella Gestione dei Chemicals e Sicurezza nella Gestione dei Chemicals e Implementazione dei Regolamenti REACH e CLP”Implementazione dei Regolamenti REACH e CLP”
Cecilia BossaCecilia Bossa
Istituto Superiore di SanitàIstituto Superiore di Sanità
Università degli studi di Camerino, 30 Marzo 2012Università degli studi di Camerino, 30 Marzo 2012
Regolamento REACH: Allegati VII-X
Regolamento REACH: Allegati VII-X
L’uso dei metodi alternativi nel REACH
Articolo 13 (1)
Le informazioni relative alle proprietà intrinseche delle sostanze
possono essere acquisite con mezzi diversi dai test purché siano
soddisfatte le condizioni di cui all'allegato XI.
Articolo 25 (1)
Per evitare sperimentazioni su animali, sono effettuati esperimenti su
animali vertebrati ai fini del presente regolamento soltanto in caso di
assoluta necessità.
Allegati VII-X
Prima di realizzare nuovi test per determinare le proprietà elencate nel
presente allegato, si procede alla valutazione di tutti i dati disponibili: dati
in vitro, dati in vivo, dati storici sull'uomo; i dati ottenuti mediante (Q)SAR
validi e quelli relativi a sostanze strutturalmente affini (metodo del read-
across).
Regolamento REACH: Allegato XI
1. LA SPERIMENTAZIONE NON APPARE SCIENTIFICAMENTE NECESSARIA
1.1. Uso di dati esistenti
1.2. Peso dell'evidenza
1.3. Relazione qualitativa o quantitativa struttura-attività [(Q)SAR]
1.4. Metodi in vitro
1.5. Raggruppamento di sostanze e metodo del read-across
L’allegato XI sancisce i criteri secondo cui si possono usare metodi alternativi alla sperimentazione sugli animali
Chemical grouping (raggruppamento chimico)
Formazione di una categoria chimica
= gruppo di sostanze le cui proprietà chimico-fisiche e/o
(eco)tossicologiche e/o di destino ambientale siano simili o
seguano un pattern regolare come risultato della similarità
(strutturale)
Es.•Gruppo funzionale comune•Stessa classe chimica, costituenti comuni•Cambiamento incrementale e costante di un parametro (es. lunghezza della catena di atomi C)•Stesso precursore o prodotto di degradazione•Stesso meccanismo/modo di azione
Categoria chimica: dati mancanti
•Read-Across (qualitativo o quantitativo)L’informazione su un endpoint di una sostanza viene derivata usando dati per lo stesso endpoint di una o più sostanze considerate ‘simili’ (similarità strutturale o simili proprietà/attività).Il read across (metodo degli analoghi) viene usato anche nel confronto con numero di sostanze limitato (es. confronto tra 2 sostanze).
•Trend AnalysisL’informazione su un endpoint di una sostanza viene derivata tramite interpolazione/estrapolazione dei dati delle altre sostanze ‘simili’, quando i membri della categoria mostrino un trend (aumento, decremento, andamento costante) per un effetto.
•QSARsL’informazione su un endpoint di una sostanza viene derivata tramite l’applicazione di uno QSAR, quando la categoria in esame sia un sottoinsieme del dominio di applicabilità del modello.
Il Toolbox è un software rivolto agli enti governativi, alle industrie chimiche e a chi è interessato ad identificare e colmare i gap di dati per l’identificazione del pericolo posto dalle sostanze chimiche. Nella procedura logica utilizzata dal Toolbox è cruciale il raggruppamento delle sostanze in categorie chimiche.
L’ OECD QSAR Toolbox per il raggruppamento delle sostanze in categorie
Le caratteristiche principali del Toolbox sono:
•L’identificazione delle proprietà strutturali rilevanti e dei
potenziali meccanismi/modi di azione di una sostanza target
•L’identificazione di altre sostanze chimiche che abbiano le
stesse proprietà strutturali e/o stesso meccanismio/modo di
azione
•L’uso di dati sperimentali esistenti per colmare i gap di dati.
• Descrive la struttura di una sostanza chimica.
• Indica se una sostanza è inclusa in una lista normativa
nazionale/regionale o in una categoria chimica esistente.
• Cerca dati sperimentali disponibili per la sostanza di
interesse.
• Esplora una lista di sostanze per cercare sostanze simili.
• Raggruppa le sostanze chimiche sulla base del meccanismo
di azione e/o la similarità strutturale.
• Raggruppa le sostanze sulla base di un metabolita comune.
• Permette l’esclusione di sostanze diverse dal gruppo.
• Estrae i dati sperimentali per le sostanze simili.
• Riempie i gap di dati per le sostanze tramite l’uso di read-
across, trend analysis o modelli QSAR.
• Crea una matrice di dati per una categoria chimica per
stampare/esportare i risultati.
• Connette al software IUCLID per uno scambio di dati diretto.
• Genera report.
L’ OECD QSAR Toolbox per il raggruppamento delle sostanze in categorie
Il Toolbox ha sei moduli che vengono usati in un workflow sequenziale:
Chemical Input
Profiling
Endpoints
Category Definition
Filling Data Gaps
Report
1. Input: inserire la/le sostanza/e target
A. Singola sostanza chimica
• Nome chimico
• Numero CAS (Chemical Abstract Services)
• Notazione SMILES (simplified molecular information line entry system)
/InChi
• Disegnare la sostanza chimica
• Selezionare da User-file o da Inventory/Database locali
B. Gruppo di sostanze
• Importare User-file
• Aprire Inventory/Database localiA B
SMILES
Input: esempio
Informazioni sull’identità della sostanza
Il codice dei colori indica l’affidabilità tra
l’indicatore e la struttura:
VerdeVerde: alta affidabilità
GialloGiallo: affidabilità moderata
RossoRosso: scarsa affidabilità
Nero: affidabilità sconosciuta
Input: dettagli
file formato .tbd
right-click
Input: dettagli
2. Profiling: caratterizzazione del target
• Classi Predefinite
• Classi meccanicistiche
• Classi specifiche per endpoint
• Classi empiriche
Metabolismo
• Documentato
• Simulato
Profiling: dettagli
right-click
Profiling: dettagli
right-click
Profiling: esempio
Profiling: dettagli
doppio-click
3. Endpoint: estrarre informazioni sul target
Dati sperimentali presenti nelle basi di dati locali
• Proprietà Chimico fisiche
• Trasporto e Destino ambientale
• Informazioni ecotossicologiche
• Endpoint tossicologici (Salute Umana)
right-click
Endpoint: dettagli
Endpoint: esempio
Endpoint: esempio
doppio-click
doppio-click
Endpoint: esempio
Prima di passare al prossimo modulo è conveniente selezionare solo il database: Carcinogenicity/Mutagenicity ISSCAN
3. Category Definition: ricerca degli analoghi
Raggruppamento di sostanze chimiche in una
categoria secondo differenti misure di “similarità”:
• Specifici meccanismi/modi di azione
• Similarità strutturale
Category Definition: endpoint cancerogenesi
Profiler rilevanti per la cancerogenesi (genotossica):
DNA Binding by OASIS
DNA Binding by OECD
Carcinogenicity (genotox nongenotox) alerts by ISS
Oncologic Primary Classification
{
{
DNA binding by OECD
Basato su structural alerts per la chimica della reazione elettrofila associata alla formazione di addotti covalenti al DNA
DNA binding by OASIS
Basato su structural alerts sviluppati a partire da dati di mutagenenesi nel test di Ames
Carcinogenicity (genotox and nongenotox) alerts by ISS
Basato su structural alerts sviluppati a partire da dati di cancerogenesi
Oncologic primary classification
Classi strutturali di cancerogeni noti o potenziali. Non sono implementate le regole del sistema esperto per stabilire la potenza cancerogena
Category Definition: endpoint cancerogenesi
Category Definition: endpoint cancerogenesic
Category Definition: endpoint cancerogenesi
4. Data Gap Filling: riempire i gap di dati
• Read across
adatto per endpoint qualitativi (risultato pos/neg/dubbio) e per
endpoint quantitativi con un numero limitato di analoghi
• Trend Analysis
adatto per endpoint quantitativi con un grande numero
analoghi
• (QSAR) models
quando non vi siano analoghi adeguati
5. Report
Step-by-step Tutorial