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Conference papers
Prédictions par lecture croisée du potentiel sensibilisant des substances chimiques : un exercice du groupe de travail de la plateforme FRANCOPA
Résumé : Les méthodes prédictives par analogie structurelle représentent une alternative à l'expérimentation animale en (éco)toxicologie formellement reconnue. Parmi ces méthodes, les prédictions par " lecture croisée " (" read-across " en anglais) sont particulièrement intéressantes car elles peuvent être argumentées au cas par cas sur la base d'un avis d'expert sans avoir recours à des modèles QSAR dont l'interprétation peut nécessiter des connaissances spécifiques en modélisation moléculaire et statistique. De plus, les prédictions par lecture croisée peuvent être réalisées à partir d'un nombre réduit de substances chimiques dont le profil (éco)toxicologique a été déterminé expérimentalement. Par conséquent, cette approche peut être appliquée à des effets (éco)toxicologiques pour lesquels il n'y a pas de modèle QSAR disponible mais seulement quelques substances similaires à celle d'intérêt. Cependant, les prédictions par lecture-croisée ne sont pas encadrées par des principes de validation comme ceux qui assurent l'application correcte et l'interprétation des prédictions élaborées par les modèle QSAR. Suivant ces constats, l'exercice qui fait l'objet de cette communication se propose d'analyser la pertinence des approches par lecture croisée pour la prédiction du potentiel sensibilisant des substances chimiques. Les résultats de l'exercice montrent que, grâce à des connaissances mécanistiques et à des critères empiriques de similarité, il est possible de sélectionner des substances chimiques pertinentes qui permettent la mise en place de prédictions par analogie structurelle fiables.
https://hal-ineris.archives-ouvertes.fr/ineris-00971236
Contributor : Gestionnaire Civs <>
Submitted on : Wednesday, April 2, 2014 - 3:59:18 PM
Last modification on : Thursday, February 27, 2020 - 10:54:05 AM
Contributor : Gestionnaire Civs <>
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Last modification on : Thursday, February 27, 2020 - 10:54:05 AM