Modélisation QSAR de la toxicité des mélanges chimiques : une note de synthèse disponible 6 mai 2022 L'Institut publie une note, dont l’objectif est de faire un état des lieux sur la modélisation QSAR (« Quantitative Structure-Activity Relationship »), pour prédire la toxicité des mélanges chimiques en fonction de la structure moléculaire des substances chimiques les composant. Ces approches computationnelles se présentent comme des méthodes de remplacement, et une alternative rapide et avantageuse économiquement et éthiquement à l’expérimentation animale. Les dangers des substances chimiques sur les organismes vivants sont usuellement caractérisés et évalués substance par substance. Cette approche correspond à une simplification de la réalité, puisque les humains et écosystèmes sont exposés quotidiennement à un grand nombre de substances chimiques d’origine naturelle ou industrielle. Les co-expositions de substances chimiques dans les organes et tissus des organismes peuvent modifier les effets biologiques attendus par la seule prise en compte des substances individuelles. Dans ce contexte, les approches de modélisation QSAR (relations quantitatives entre structure chimique et activité biologique) représentent une alternative à la réalisation de nouvelles expérimentations, en permettant l’analyse de données existantes. > Consulter la note
Modélisation QSAR de la toxicité des mélanges chimiques : une note de synthèse disponible 6 mai 2022 L'Institut publie une note, dont l’objectif est de faire un état des lieux sur la modélisation QSAR (« Quantitative Structure-Activity Relationship »), pour prédire la toxicité des mélanges chimiques en fonction de la structure moléculaire des substances chimiques les composant. Ces approches computationnelles se présentent comme des méthodes de remplacement, et une alternative rapide et avantageuse économiquement et éthiquement à l’expérimentation animale. Les dangers des substances chimiques sur les organismes vivants sont usuellement caractérisés et évalués substance par substance. Cette approche correspond à une simplification de la réalité, puisque les humains et écosystèmes sont exposés quotidiennement à un grand nombre de substances chimiques d’origine naturelle ou industrielle. Les co-expositions de substances chimiques dans les organes et tissus des organismes peuvent modifier les effets biologiques attendus par la seule prise en compte des substances individuelles. Dans ce contexte, les approches de modélisation QSAR (relations quantitatives entre structure chimique et activité biologique) représentent une alternative à la réalisation de nouvelles expérimentations, en permettant l’analyse de données existantes. > Consulter la note
Augustin Colette, spécialiste en modélisation atmosphérique à l’Ineris, nommé auteur pour les prochains travaux du Giec 11 décembre 2024
