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Smart Tools for Gauging Nano Hazards

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Une nouvelle boîte à outils pour une conception rationnelle des nanomatériaux qui permet de les utiliser en toute sécurité

Malgré plusieurs décennies de recherches, notre compréhension des mécanismes liés à la toxicité des nanomatériaux et son intégration dans les évaluations de sécurité restent encore assez limitées. Une avancée décisive aide les scientifiques à prédire le développement de maladies en fonction des propriétés physico-chimiques d’un nanomatériau.

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Les nanomatériaux constituent une classe diverse et quasiment illimitée de matériaux présentant une grande variété en termes de composition et de caractéristiques physico-chimiques. Leur point commun est leur petite taille. Cela leur confère des propriétés uniques et souvent exotiques, mais représente un défi en ce qui concerne la protection des personnes et de l’environnement tout au long du cycle de vie des matériaux. Les procédures actuelles de contrôle de leur sécurité se révèlent coûteuses et chronophages, et font souvent appel à l’expérimentation animale. Le projet SmartNanoTox, financé par l’UE, a mis au point un moyen plus simple et rapide de prédire les effets nanotoxiques spécifiques d’un matériau donné, avant même qu’il ne soit utilisé dans des produits.

Les deux faces d’une même pièce

SmartNanoTox a analysé l’état d’un organisme au fil du temps après une exposition pulmonaire à différents nanomatériaux, puis a élaboré des organigrammes montrant la façon dont évoluent les réponses biologiques à la toxicité, qu’on qualifie de voies d’effets indésirables, ou AOP (adverse outcome pathways). Les scientifiques ont également suivi l’état des nanoparticules dans les tissus exposés en ayant recours à de l’imagerie à haute résolution, des analyses chimiques et des simulations informatiques. Après avoir mis en correspondance les différents résultats obtenus, ils ont déterminé quelles interactions moléculaires déclenchaient des événements biologiques spécifiques relativement simples. Cela concernait par exemple le mauvais repliement d’une protéine, une perturbation de la membrane, la catalyse d’une réaction chimique ou une pénétration cellulaire. L’apprentissage automatique et les modèles statistiques ont permis de faire le lien entre les données de toxicité biologique et la description physico-chimique (par exemple: de longues aiguilles rigides par opposition à de petites particules insolubles et agressives sur le plan chimique).

Rien n’est laissé au hasard

Le modèle AOP décrit les liens de causalité entre un événement moléculaire déclencheur, une série d’événements clés intermédiaires et le résultat indésirable. L’objectif de l’équipe consistait à décrire plusieurs mécanismes indépendants menant à des maladies graves. Elle a toutefois été surprise de constater à quel point les AOP étaient interconnectées, plusieurs effets indésirables partageant des événements clés intermédiaires similaires. Cette découverte a permis une amélioration significative de la capacité de prédiction. Vladimir Lobaskin, coordinateur du projet à l’University College Dublin, explique: «C’est la première fois que nous pouvons établir un lien direct entre les propriétés mesurées ou calculées d’un nanomatériau et les étapes clés du développement d’une maladie, et prédire si ce matériau particulier est susceptible de provoquer une fibrose, des problèmes cardiovasculaires ou un cancer.» SmartNanoTox a employé ce nouveau paradigme puissant d’évaluation de la sécurité pour montrer qu’une inflammation pulmonaire chronique causée par des nanoparticules pouvait être comprise en détail et prédite grâce à des tests effectués sur des cultures cellulaires et à des simulations informatiques, sans avoir finalement recours à des expériences sur des animaux. Les résultats ont été publiés dans la revue Advanced Materials. Par ailleurs, l’équipe a montré que cette affection chronique pouvait être causée par une exposition unique à certains matériaux biopersistants.

Prédire les maladies chroniques avec des outils in vitro et in silico

Les systèmes de test d’exposition aux aérosols in vitro et les dispositifs cellulaires sensoriels exploitant la technologie des «tissus sur puce» sont disponibles auprès des partenaires du projet. D’autres outils sont disponibles dans des bases de données ou des référentiels de logiciels en accès libre, notamment la NanoCommons KnowledgeBase, l’AOP-Wiki et le Gene Expression Omnibus. «Notre démarche unique associant la physique, la chimie et la biologie à la médecine a permis de faire le lien entre les structures élémentaires des nanomatériaux et leurs actions biologiques. Nous avons ainsi démontré qu’il était possible de prévoir les problèmes de santé chroniques résultant de l’exposition aux nanomatériaux à l’aide de simples tests in vitro et de simulations informatiques», conclut Vladimir Lobaskin. Les outils SmartNanoTox auront de profondes répercussions sur toutes les applications basées sur les nanomatériaux qui sont susceptibles d’affecter les systèmes vivants à n’importe quel moment de leur cycle de vie.

Mots‑clés

SmartNanoTox, nanomatériau, AOP, physico-chimique, toxicité, évaluation de la sécurité, nanoparticule, biopersistant, voie d’effets indésirables

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