Sono stati identificati i test animali previsti dalle linee guida OCSE ripetuti più volte per stabilire la riproducibilità1 della tossicità orale acuta e tossicità cutanea, dell’irritazione oculare e cutanea, della mutagenicità e della sensibilizzazione cutanea. Molte sostanze chimiche sono state testate più di una volta, alcune spesso in modo scioccante: ad esempio, uno dei test sugli animali spesso contestati è il test di Draize (irritazone oculare), in cui da più di 70 anni le sostanze chimiche da testare vengono somministrate negli occhi dei conigli. Due sostanze chimiche sono state testate più di 90 volte, 69 sostanze chimiche sono state testate più di 45 volte. Questa sperimentazione animale eccessiva e ridondante ha facilitato una valutazione della riproducibilità dei test prescritti dalle linee guida dell’OCSE, basati su centinaia di sostanze chimiche per ciascun endpoint2.
E’ emerso che la probabilità che un test animale fornisse lo stesso risultato quando ripetuto, era relativamente bassa.
Un database ampliato con oltre 866000 proprietà chimiche/rischi per la salute è stato utilizzato come base per l’apprendimento e per modellare i rischi per la salute e le proprietà chimiche. I nuovi modelli che ne derivano, chiamati RASAR (read-across structure activity relationship), utilizzano le impronte digitali binarie e la distanza di Jaccard per definire la somiglianza chimica. Questa somiglianza viene utilizzata per l’apprendimento automatico supervisionato. Tali modelli raggiungono precisioni e valori di riproducibilità migliori di quelli forniti dai modelli animali per l’identificazione delle sostanze tossiche.
Ogni anno vengono spesi circa 3 miliardi di euro per i test tossicologici sugli animali. I test menzionati sopra e previsti dalle linee guida OCSE sono responsabili dell’utilizzo del 57% di tutti gli animali utilizzati per i test di sicurezza tossicologica in Europa in un anno, ovvero oltre 600 mila animali. Tali test potrebbero essere eseguiti mediante previsione in silico con minori costi, in minor tempo, e senza sacrificare animali.
1Riproducibilità: misura in cui è possibile ottenere il medesimo risultato quando un esperimento viene ripetuto da un diverso gruppo di ricerca, in un laboratorio differente o in tempi diversi. E’ considerata uno dei fondamenti che legittimano lo status della scienza.
2Endpoint: esito, es. morte, inibizione di movimento, etc.
Bibliografia
Hartung, T, 2019. Conference article on predicting toxicity of chemicals: software beats animal testing. EFSA Journal 2019;17(S1):e170710, 8 pp. https://doi.org/10.2903/j.efsa.2019.e170710
Thomas Luechtefeld, Dan Marsh, Craig Rowlands, Thomas Hartung, Machine Learning of Toxicological Big Data Enables Read-Across Structure Activity Relationships (RASAR) Outperforming Animal Test Reproducibility, Toxicological Sciences, Volume 165, Issue 1, September 2018, Pages 198–212, https://doi.org/10.1093/toxsci/kfy152
