Un team di ricerca Sud Coreano, afferente al College di Farmacologia della Sungkyunkwan University e della Dankook University Dandae-ro, ha valutato l’efficacia del rapporto QSAR/QSPR nell’individuare le proprietà fisicochimiche di 362 sostanze, 305 note per essere sensibilizzanti cutanei e 57 per non avere esiti negativi sulla cute. Il rapporto QSAR/QSPR mette in relazione l’attività biologica e le proprietà chimiche di una sostanza con descrittori della sua struttura molecolare.
In particolare, gli autori hanno utilizzato la “temperatura di fusione”, la “tensione superficiale” e la “densità” come valori limite per discriminare tra una sensibilizzazione positiva e negativa, e hanno sfruttato i coefficienti di relazione per derivare i valori di concentrazione tripla efficace, dall’inglese “3-fold concentration values” o EC3 (%) values. Il modello QSAR è stato inoltre usato per valutare la sensibilizzazione cutanea.
Gli autori hanno valutato diversi modelli QSAR: Toxtree, Vega, Danish EPA. Le analisi hanno assegnato a ognuno di questi modelli un valore di sensibilità, specificità e accuratezza: 80, 15 e 70% per il Toxtree; 88, 46 e 81% per Vega; 56, 61, and 56% per il Danish EPA. Ma non finisce qui. I ricercatori hanno infine valutato l’impatto della scelta dei cutoff su sensibilità, specificità e accuratezza: quando introdotti, i valori diventano rispettivamente 60, 80 e 64%. Se, infine, i valori derivati di EC3 indicano che la sostanza è un sensibilizzante in base al test LLNA, le percentuali diventano 77, 57 e 73%. Secondo gli autori, ciò significa che “temperatura di fusione”, “tensione superficiale” e “densità” possono essere utili nel predire i valori EC3 tanto in un approccio animal free quanto in una valutazione di rischio per la sensibilizzazione cutanea.
Lee BM, Kim JY, Kim KB. Validation of Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) and Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) approaches as alternatives to skin sensitization risk assessment. J Toxicol Environ Health A. 2021 Aug 1:1-15. doi: 10.1080/15287394.2021.1956660. Epub ahead of print. PMID: 34338166
