Tox21: l’alba di un nuova era

Il programma del governo Statunitense Tox21, che utilizza la robotica su larga scala nello screening della tossicità in vitro delle sostanze chimiche, ha recentemente testato 10.000 sostanze chimiche e ha concluso che i dati dei tests in vitro risultano essere più affidabili e precisi rispetto agli studi animali nel predire la tossicità umana.

E’ quanto emerge da uno studio recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications da Scienziati-Ricercatori appartenenti come ruolo agli US NIH (National Institutes of Health, la più importante istituzione statunitense per quanto riguarda la Ricerca Biomedica, quella responsabile dell’erogazione dei fondi) [*].

Gli autori hanno riferito che le prove di tossicità eseguite utilizzando ”modelli animali” sono costose e spesso forniscono dati difficili da estrapolare per la situazione umana di riferimento a causa delle acclarate differenze tra specie.

Dopo aver confrontato gli oltre 50 milioni di dati raccolti sui diversi tipi di tests, i ricercatori hanno affermato che i modelli in vitro che utilizzano materiale biologico di derivazione umana (come le cellule) sono capaci di predire con grande precisione gli effetti tossici sia su animali che su esseri umani. Anche se i risultati dovranno essere ulteriormente analizzati, gli autori dello studio spiegano che i tests tossicologici possono essere eseguiti con successo ed in maniera più affidabile ed accurata usando colture cellulari in vitro rispetto ai tradizionali protocolli sperimentali condotti con animali.

Dallo studio in questione:

”Migliaia di sostanze chimiche a cui sono esposti gli esseri umani hanno dati inadeguati su cui prevedere il loro potenziale per gli effetti tossicologici. I tradizionali tests di tossicità condotti con i modelli in vivo utilizzando animali forniscono i riferimenti della sicurezza chimica per gli esseri umani, ma questi metodi sono costosi e di bassa produttività, e spesso è difficile estrapolare i risultati del test per gli effetti sulla salute umana a causa delle differenze tra specie […] Noi applichiamo un’informazione strutturale e dati di attività per costruire modelli predittivi per 72 end points di tossicità in vivo utilizzando un approccio cluster-based . I modelli basati sui dati dei tests in vitro funzionano meglio nel predire gli end points di tossicità umana rispetto ai dati di tossicità animale, mentre una combinazione dei dati strutturali e di attività risulta in modelli migliori rispetto ad utilizzare i dati di struttura o di attività da soli […] la differenza tra specie è un altro importante fattore che contribuisce all’andamento meno che ideale dei modelli basati sui dati dei saggi. Tutti i dati di screening che abbiamo usato in questa analisi sono derivati da saggi cellulari utilizzando cellule umane o linee cellulari, mentre la maggior parte dei dati in vivo che stiamo cercando di modellare sono raccolti dagli animali. Secondo un rapporto del 2004 della Food and Drug Administration, il 92% dei nuovi farmaci che superano i tests sugli animali fallisce nel corso degli studi clinici umani a causa della mancanza di efficacia o tossicità imprevista. Studi più recenti dimostrano che i dati animali hanno predetto i risultati umani solo circa la metà delle volte. Non è quindi sorprendente che i dati umani delle linee cellulari in vitro non mostrano un elevato potere predittivo quando applicati per prevedere i dati della tossicità animale. Per meglio stabilire il valore predittivo dei dati umani nei saggi in vitro, sono necessari i dati in vivo sulla tossicità umana, cioè, dati sulla tossicità clinica attualmente non prontamente disponibili per il pubblico […] Il confronto dei modelli per i pochi end points della tossicità umana con i modelli della tossicità animale ha dimostrato che i modelli dei saggi data-based funzionano marcatamente meglio nel predire la tossicità umana rispetto ai dati di tossicità animale; Al contrario, i modelli structure-based non hanno mostrato questa selettività di specie […] Qui, abbiamo costruito e valutato modelli predittivi per i vari end points di tossicità in vivo utilizzando dati in vitro qHTS e dati di struttura del composto. I modelli dei saggi in vitro data-based sono risultati decisamente più accurati ed affidabili nel prevedere gli end points della tossicità per l’umano rispetto ai dati di tossicità animale.”

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Alfredo Lio

15 marzo 2017

Bibliografia:

[*] Huang, R. et al. Modelling the Tox21 10 K chemical profiles for in vivo toxicity prediction and mechanism characterization. Nat Commun. 2016 Jan 26;7:10425. doi: 10.1038/ncomms10425. http://www.nature.com/ncomms/2016/160126/ncomms10425/abs/ncomms10425.html

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