QSPR models for the prediction of physico-chemical hazards of substances
Modèles QSPR prédictifs des dangers physico-chimiques des substances
Résumé
Pour maîtriser les risques auxquels sont exposés les travailleurs à leur poste de travail, il est nécessaire de connaître les propriétés dangereuses des substances qu’ils mettent en oeuvre manuellement ou dans des procédés industriels. La plupart de ces données sont résumées dans les fiches de données de sécurité des substances manipulées et sont en général obtenues par des essais expérimentaux. En complément de ces derniers, l’INERIS développe des modèles prédictifs des propriétés physico-chimiques dangereuses des substances chimiques telles que l’explosibilité ou l’inflammabilité des composés nitrés (Fayet, 2011), des peroxydes organiques (Prana, 2014) ou des liquides ioniques (Diallo, 2012). Ces modèles, dits QSPR pour Quantitative Structure-Property Relationships, sont basés sur des corrélations entre la propriété macroscopique et des descripteurs de la structure moléculaire d’une substance. En complément, les outils de chimie quantique sont utilisés à la fois pour la définition de descripteurs moléculaires prenant en compte la réactivité des substances mais aussi pour caractériser les mécanismes réactionnels mis en jeu par exemple dans la décomposition des composés nitrés (Fayet, 2009). Les méthodes QSPR ont été jusqu’à présent principalement dédiées aux propriétés toxicologiques mais elles trouvent de plus en plus d’applications pour les propriétés physico-chimiques (Dearden, 2013). Le développement de tels modèles a notamment été encouragé dans le contexte du Règlement REACH sur la base de principes de validation mis en place par l’OCDE pour l’utilisation de ces modèles dans un cadre règlementaire (OECD, 2007). Aussi, tous les modèles développés à l’INERIS sont validés selon ces principes de validation de sorte qu’ils puissent être utilisés dans un cadre règlementaire, proposés au JRC (Joint Research Center) pour intégrer leur base de modèles QSAR/QSPR et mis à disposition dans des outils existants (comme la QSAR Toolbox ECHA/OCDE). Ainsi, la QSAR Toolbox (http://www.qsartoolbox.org/), initialement focalisée sur les propriétés (éco) toxicologiques, inclut le premier modèle dédié à une propriété physico-chimique dangereuse dans sa dernière version mise à disposition en décembre 2014. Ce modèle, développé par l’INERIS, concerne la prédiction de la sensibilité à l’impact de composés nitroaliphatiques (Prana, 2012). Les prédictions issues de ces modèles prédictifs permettent d’anticiper les dangers des substances, en amont de la réalisation d’essais et/ou lorsque les essais ne sont pas réalisables (par exemple pour de nouvelles substances encore en phase de synthèse). En particulier, ces outils présentent un fort intérêt dans des procédures de criblage pour sélectionner des produits ayant à la fois des propriétés fonctionnelles désirées et présentant des dangers limités pour le travailleur. Ils pourront donc accompagner le développement de substances, de procédés et de postes de travail plus sûrs (safety-by-design).