ABSTRACT
1S-IN Soluzioni Informatiche, via Ferrari 14, 36100 Vicenza, Italia
2Laboratory of Environmental Chemometrics, Faculty of Chemistry, University of Gdansk, Poland
3EU Commission - Joint Research Centre, Institute for Health & Consumer,Via E.Fermi 2749, 21027 Ispra, Italia
4ChemSafe, Via Ribes 5, 10010 Colleretto Giacosa (TO), Italia
La valutazione genotossica e cancerogena delle impurezze è considerata un tema di principale interesse nel quadro normativo. In questo contesto, l'applicazione di metodi in silico, quali Relazioni (Quantitative) Struttura-Attività (Q)SAR e sistemi esperti per la valutazione della genotossicità e cancerogenicità è necessaria, soprattutto quando le informazioni disponibili sulle impurezze sono molto limitate e si intende rispettare il principio delle 3R (“Replacement, Reduction e Refinement”) finalizzato a ridurre l'utilizzo di test sperimentali su animali. Le principali regolamentazioni internazionali sul tema delle impurezze genotossiche sono state confrontate per avere una panoramica di come i metodi in silico possono essere utilizzati in questo campo. Sono stati inoltre analizzati i diversi software consigliati nelle linee guida (ad esempio MCASE, MC4PC, Derek per Windows) o usati da varie agenzie regolatorie (ad esempio, US Food and Drug Administration (FDA), Agenzie per la Protezione Ambientale danese,..), insieme ad altri programmi esistenti. I diversi software sono stati confrontati, evidenziandone i vantaggi e le limitazioni. Sono stati in particolare analizzati sia software basati su un approccio statistico sia software basati su sistemi esperti. Le conclusioni generali sugli strumenti insilico disponibili per la valutazione della genotossicità e cancerogenicità sono piuttosto ottimistiche e l'applicazione di metodi in silico in ambito regolatorio è in costante crescita. Nel contesto regolatorio, è fortemente raccomandato che le predizioni di genotossicità/cancerogenicità siano basate su più modelli, combinando in modo integrato modelli in silico ad alta sensibilità (basso numero di falsi negativi), modelli ad alta specificità (basso numero di falsi positivi) insieme con dati in vitro.