QSAR modeling in toxicology
La modélisation QSAR
Résumé
Structure Activity Relationships are computational techniques used to predict biological activities such as toxicological effects. They are based on the “structure-function” paradigm according to which the biological effect of a molecule can be explained quantitatively (QSAR models) or qualitatively (SAR models) by considering the spatial arrangement of the atoms that constitute a molecule. These computer-based models can be used in the framework of the REACh regulation to predict toxic properties and to help in reducing the number of animal experiments. The regulatory acceptance of QSAR predictions is therefore a topic of intense interest both for industry and regulatory agencies. The expertise carried out at the INERIS highlighted the importance of validity and predictability assessment of QSAR models in order to support a correct application of their predictions within a regulatory context.
La modélisation semi-empirique QSAR [(Quantitative) Structure Activity Relationship] a comme objectif la prédiction des effets d’une variation de la structure moléculaire sur l’activité biologique (exemple : relation entre structure moléculaire et propriétés mutagéniques). Cette modélisation peut être quantitative (QSAR) ou qualitative (SAR). La première stratégie de modélisation prévoit trois éléments : a) un ou plusieurs descripteurs de la structure moléculaire (figure 1) ; b) un effet à prédire ; c) une relation mathématique permettant de décrire la corrélation statistique entre les descripteurs moléculaires et l’effet biologique à modéliser. La relation mathématique est d’habitude établie grâce à des méthodes statistiques multivariées.
Domaines
Toxicologie
Origine : Publication financée par une institution
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