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QMRF y QPRF

Actualizamos nuestros informes QPRF y QMRF para mayor fiabilidad y cumplimiento normativo

Como hemos mencionado en entradas anteriores de nuestro blog, los modelos de relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR, por sus siglas en inglés) son herramientas computacionales esenciales para predecir las propiedades de los compuestos químicos. Estos modelos desempeñan un papel relevante en la transición hacia métodos libres de animales para evaluar la toxicidad y el impacto ambiental de sustancias. Las predicciones obtenidas a través de estudios QSAR permiten cumplir con los requisitos de información establecidos por diversas legislaciones y normativas. En nuestra empresa, aplicamos los modelos QSAR en regulaciones como REACH, la guía M7 de ICH y la etiqueta ecológica de la UE para lubricantes, entre otras.

Armonización y estandarización en toxicología reguladora

Uno de los principios generales en la toxicología regulatoria, especialmente en el mundo globalizado de hoy, es la armonización y estandarización de los métodos. Esto favorece la aceptación de resultados entre organizaciones y países, facilita el comercio internacional y reduce la necesidad de experimentación. En este contexto, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) desempeña un papel importante, y la mayoría de los parámetros requeridos para fines regulatorios deben ser probados siguiendo las directrices marcadas por esta organización.

Publicaciones de la OCDE sobre métodos computacionales

La OCDE ha publicado varios documentos sobre la aplicación de métodos computacionales. En 2004, se definieron los cinco principios que un modelo QSAR debe cumplir para ser aceptable en evaluaciones regulatorias. Estos principios fueron posteriormente desarrollados en la Guía sobre la Validación de Modelos (Q)SAR. Esta guía también introdujo formatos específicos para la documentación de modelos (QSAR Model Reporting Format, QMRF) y de predicciones (QSAR Prediction Reporting Format, QPRF), desarrollados por el Centro Común de Investigación (Joint Research Center, JRC) de la Comisión Europea.

Nuevas guías y el marco de evaluación (Q)SAR

Este proceso ha evolucionado, culminando recientemente con la publicación de una nueva guía por parte de la OCDE, en colaboración con expertos de instituciones como la ECHA y el ISS italiano, denominada «Marco de Evaluación (Q)SAR: Guía para la evaluación regulatoria de modelos de Relaciones Estructura-Actividad (Cuantitativos), predicciones y resultados basados en múltiples predicciones (QAF)». Este nuevo marco define una lista de elementos de evaluación a verificar en los modelos y las predicciones, así como un nuevo formato para los QPRF.

Actualizaciones en ProtoPRED

Nuestra plataforma de predicción, ProtoPRED, proporciona informes QMRF y QPRF completos y detallados para documentar las predicciones y cumplir con los requisitos regulatorios más recientes. Hemos actualizado nuestros informes en función del QAF, incorporando nuevas secciones con información práctica que ayuda a evaluar la fiabilidad de una predicción. Cabe destacar que este es un tema complejo, que involucra factores como la predictibilidad global del modelo, la relación de la molécula objetivo con el conjunto de entrenamiento, el rendimiento del modelo con sustancias similares y la adecuación del modelo a la aplicación específica.

Herramientas adicionales para la evaluación de fiabilidad

Además de explicaciones detalladas, los QPRF en ProtoPRED ofrecen dos herramientas adicionales para guiar la evaluación: una puntuación preliminar de fiabilidad combinada y una evaluación propuesta de la lista de verificación del QAF. Estas herramientas se ofrecen como orientación, basadas en criterios predeterminados, y permiten complementar y ayudar a la evaluación experta, que debe considerar información externa y detalles adicionales descritos en el QPRF.

La puntuación de fiabilidad en ProtoPRED se presenta como un porcentaje, y una predicción se etiqueta como «Fiable» si supera el 50% (o «Altamente fiable» si es superior al 75%). La puntuación se calcula como el promedio de una serie de puntuaciones individuales de parámetros relevantes. Estos incluyen la reproducibilidad de la predicción, la calidad general del ajuste, el rendimiento predictivo, el dominio de aplicabilidad, el espacio estructural, la similitud de análogos y el rendimiento local, entre otros.

Si deseas conocer nuestros modelos QSAR y nuevos informes QPRF, puedes registrarte en ProtoPRED y explorar libremente con un crédito de prueba por tiempo limitado. Visita ProtoPRED para registrarte.

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