Etat des lieux du potentiel des méthodes QSPR pour la prédiction des dangers physiques des mélanges

Depuis plusieurs années et notamment avec la mise en application du règlement REACH, des méthodes prédictives de type QSAR (pour relations quantitatives structure-activité) ou QSPR (pour relations quantitatives structure-propriété) basées sur la modélisation numérique,  sont encouragées et utilisées comme alternatives rapides et économiques aux essais, pour déterminer les dangers (éco)toxicologiques, mais également physiques des substances chimiques. Or, cette approche de modélisation ainsi que ses principes de développement et de validation ont été prévus pour le développement de modèles prédictifs des propriétés de produits purs. La prédiction des propriétés de mélanges (dont le développement est récent et en augmentation) présente donc de nombreux défis scientifiques et méthodologiques, s’ajoutant à ceux de la prédiction des propriétés de produits purs.

Le présent rapport propose un état de l’art des modèles QSPR existants pour prédire les dangers physiques des mélanges. Une analyse détaillée des modèles recensés dans la littérature scientifique est proposée, en focalisant sur les différents éléments clés du développement des modèles (données expérimentales disponibles et champs d’application en termes de propriétés et de familles de substances chimiques concernées, descripteurs utilisés, méthodes de développement et de validation).

Sur la base de cette analyse, ce rapport dresse un bilan des potentialités et limitations des modèles actuels, ainsi que des axes de progrès et perspectives vers un déploiement accru de ces nouvelles approches méthodologiques complémentaires à la caractérisation expérimentale, par exemple dans la recherche de substances plus sûres (safety-by-design).