En los últimos años, la tendencia a reemplazar el uso de animales de experimentación se ha extendido a la mayoría de los sectores industriales, incluidos los productos farmacéuticos, cosméticos, de productos de cuidado personal, de higiene del hogar, aditivos alimentarios, fitosanitarios, entre otros.
Mensualmente, en el boletín abordamos diversos métodos in vitro disponibles para identificar posibles efectos tóxicos de sustancias químicas. En esta ocasión, nos enfocaremos en los modelos in silico, es decir, métodos computacionales que no requieren el uso de animales y que ofrecen importantes ventajas en términos de ahorro de tiempo, costos y recursos.
Los modelos in silico se basan en un principio fundamental: los efectos biológicos y toxicológicos que puede provocar una sustancia química están relacionados con su estructura molecular. A partir de este concepto se han desarrollado los modelos de relación (cuantitativa) estructura-actividad, conocidos como (Q)SAR por sus siglas en inglés (Quantitative Structure–Activity Relationship). La idea central es que sustancias químicas con estructuras similares tienden a producir efectos similares. De este modo, el conocimiento previo sobre una sustancia, o sobre un grupo de sustancias, puede utilizarse para predecir el comportamiento de otras químicamente relacionadas.
Pero ¿cómo se aplica esta premisa para anticipar efectos tóxicos específicos?
El primer paso es contar con un conocimiento lo más detallado posible de los mecanismos biológicos que conducen al daño en el órgano o tejido de interés. A partir de esta información y de la estructura química de la sustancia que se desea evaluar, los modelos in silico permiten estimar cómo ciertos rasgos estructurales pueden interactuar con el organismo y dar lugar a efectos adversos.
Para desarrollar y validar estos modelos es indispensable disponer de grandes bases de datos que integren información sobre la estructura química de las sustancias y sus efectos conocidos. Estos datos provienen principalmente de estudios ya publicados, en su mayoría realizados en animales, aunque también incluyen información de ensayos in vitro, estudios clínicos en humanos o una combinación de todos ellos.
El continuo avance y perfeccionamiento de los modelos (Q)SAR ha permitido que algunos de ellos cuenten con aceptación regulatoria en distintos países, como en EEUU o en Unión Europea. Esto significa que pueden ser utilizados como parte de estrategias de reemplazo o reducción del uso de animales en el proceso de registro de productos. A continuación, mencionamos algunos programas con validez regulatoria y una interfaz amigable, adecuados para usuarios con nivel de experiencia bajo o intermedio:
- La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD, por sus siglas en inglés) ha desarrollado el QSAR Toolbox, un software gratuito y de libre acceso que permite evaluar de manera transparente y reproducible los posibles riesgos (eco)toxicológicos de sustancias químicas.
- La empresa Lhasa Limited ofrece el software comercial Derek Nexus, que proporciona predicciones cuantitativas para múltiples parámetros toxicológicos.
Los modelos in silico son herramientas muy valiosas para orientar la toma de decisiones. Suelen emplearse para seleccionar ingredientes seguros durante la formulación de un nuevo producto e identificar riesgos potenciales en etapas tempranas del desarrollo. No obstante, presentan algunas limitaciones, la principal es que predicen el comportamiento de una molécula individual, mientras que mayormente los productos comerciales son formulaciones complejas con varios componentes que pueden interactuar entre sí y generar efectos diferentes a los observados para cada sustancia por separado.
En el Laboratorio de Métodos Alternativos hemos incorporado el análisis predictivo mediante modelos (Q)SAR como parte de nuestro enfoque de evaluación de seguridad. Esto nos ha permitido implementar estrategias integradas que combinan métodos in silico e in vitro para la evaluación de irritación y corrosión ocular, sensibilización dérmica y fototoxicidad.
Los modelos computacionales se están consolidando como una herramienta cada vez más consultada en el campo de la toxicología. Si aún no lo han hecho, los invitamos a animarse a explorar este nuevo mundo.