Estudios computacionales - QSAR y red-across

La química computacional nos ofrece, a través de simulaciones computacionales de sistemas moleculares, una alternativa a la experimentación animal, proporcionando respuestas fiables a problemas químicos tan complejos como los efectos que pueden tener las sustancias en la salud y el medio ambiente.

Los modelos (Q)SAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) son modelos matemáticos que permiten predecir las propiedades fisicoquímicas, toxicológicas y ecotoxicológicas de compuestos químicos a través del estudio de sus estructuras moleculares.

La agrupación de sustancias en función de sus similitudes estructurales (grupos funcionales comunes, precursores o compuestos de degradación idénticos, etc.) permite realizar una extrapolación (read-across) o análisis de tendencias para predecir una propiedad de una sustancia utilizando los datos de otras sustancias similares.

Este tipo de prácticas de predicción está muy consolidado en el ámbito de la reglamentación científica (REACH, BPR, CLP, ICH, etc.) y a medida que el conocimiento científico va evolucionando los resultados que se obtienen cada vez son mejores.

La aplicación de modelos QSAR y del read-across se ha convertido en la mejor alternativa a la experimentación animal, ya que se proporcionan resultados muy fiables a la vez que se reducen los tiempos y costes habituales de los ensayos de laboratorio.

En ServiREACH realizamos estudios computacionales de compuestos químicos para su uso en distintos sectores (farmacéutico, químico, agroquímico, cosmética, etc.)

¿Tienes dudas sobre si estos modelos alternativos pueden ayudarte?

Estamos a tu disposición para asesorarte.