作为常见的非测试方法之一，read-across方法在许多国家和地区化学品登记注册中有着大量的应用。以中国新化学物质登记为例，常见的应用场景就是系列登记。企业在开展系列登记时，需要提供每一个物质要求的所有理化性质，而健康毒理和生态毒理数据可以由系列中多种新物质的测试数据共同组成一套完整的数据，但系列登记中每个新物质至少要提交一项相同的健康毒理学和生态毒理学数据。
通过这样的方法，企业可以节省了大量的测试成本，同时主管机构也通过有限的健康毒理学和生态毒理学数据对物质的相似性进行了一定的判断，来确定read-across方法的适用性。
目前read-across大量应用的场景还是集中在欧盟REACH法规中，大量的同系物以及结构类似的物质通过read-across（含category）的方法来完成注册，比如石油裂解产物，各种烷烃同系物等。与此同时，也有大量的物质在接受卷宗评估时被认定提供的数据不足，需要额外开展测试。2021年ECHA工作，一共完成了341个物质的完整性审查，共发送280次决议草案，要求补充长期的健康毒理和生态毒理数据，这些数据缺失一般源于豁免不适用，QSAR模型不适用以及read-across方法的不适用。
read-across一般可基于结构相似导致性质相似假说或者具有相同的代谢产物假说，前者涉及到物质较多，应用较广，也是目前应用比较广泛的假说。在使用过程中，可以参照ECHA发布的read-across Assessment Framework指导文件。如果基于结构相似性，企业需要开展如下评估：
1. 物质的识别信息，重点是结构是否存在相似性，相似度为多少；
2. 物质的组成信息，比如纯度等。涉及到UVCB类物质，一般需要尽可能提供组分的含量信息来分析相似性；
3. 收集尽可能充分的理化信息，毒理和生态毒理学数据，比如REACH法规下附件VII和VIII的数据；
4. 组成数据矩阵，填补数据缺口，主要是高阶毒理学和生态毒理学数据；
5. 分析预测的趋势，也包括不一致性对预测的影响。
实践过程中，遇到最多的情况是通常仅仅基于结构的相似性，就采用read-across的方法来填补数据缺口，往往没有足够的数据来验证结构相似导致性质相似这条假说。关键性理化数据比如蒸气压，正辛醇-水分配系数，溶解度等相似性还不足以表明毒理学数据和生态毒理学数据的相似性。如果有28天重复剂量毒性，藻类，溞类，鱼类的短期毒性数据等证明物质的性质相似性，从而可以采用read-across的方法来填补高阶数据的缺失，更有可能通过ECHA专家评审。
值得一提的是，重复剂量毒性的数据（如28天或90天的数据）相似性不能支持发育毒性或生殖毒性的相似性，因此，OECD 422重复剂量毒性捆绑生殖/发育毒性筛选试验是一个非常比较好的数据，一方面可以节省测试的费用，另一方面可以同时验证重复剂量毒性和生殖/发育毒性的相似性。
综上所述，read-across是一种非常好的替代方法，但在使用这个方法前，需要尽可能搜集数据并评估类似物的相似程度，同时需要注意各个国家对该方法的要求的差异，才能保证较高的通过率。
相关推荐：
- 重磅! 新版危险化学品登记综合服务系统上线!
- 危险化学品登记系统新增“安全信息码”功能，为“一企一品一码”标识化管理做准备
- 纳米有机颜料如何满足欧盟REACH法规要求?
- ECHA公布多个生物杀灭剂活性物质审批意见, 涉及丙环唑、丙醇和二硫氰酸甲酯
我们的服务：
