L’évolution de la science et ses impacts sur le processus d’évaluation des risques

L’évaluation des risques commence toujours par la collecte de toutes les données scientifiques disponibles. Dans chaque domaine, les connaissances ne cessent d’évoluer. En matière de sciences de la vie et de la santé, des percées technologiques relativement récentes ont apporté une capacité accélérée à générer des données. C’est le cas des techniques à haut débit, dites aussi “omiques”, qui permettent de travailler sur des milliers de gènes, de transcrits ou de protéines. Parallèlement, la bioinformatique a fait de grands progrès, permettant de traiter de grandes quantités de données, rechercher des séquences, modéliser des réactions. Enfin, pour compléter cette liste très partielle, citons certains développement dans l’imagerie soit au niveau de la cellule, soit au niveau des organismes (utilisation de substances fluorescentes comme traceurs), qui donnent accès à des expériences de physiopathologie.

A ces facteurs de progrès qui concernent les données de bases, s’ajoutent différentes avancées méthodologiques, à la croisée des sciences dures et des sciences sociales, voire provenant des applications des sciences sociales au processus d’évaluation des risques.

  1. Des propositions visant à améliorer la conduite de l’évaluation des risques apparaissent régulièrement. Elles sont issues de travaux de recherche ou d’expertises collectives ambitieuses [1]. Dans la conduite de l’expertise de nouvelles règles s’ajoutent : déclaration des conflits d’intérêt, transparence, enregistrement des avis minoritaires...
  2. Les guides et lignes directrices internationaux ou nationaux recommandent ou imposent le traitement de la variabilité des données et les incertitudes tout au long du processus d’évaluation. Traditionnellement nous disposons de méthodes d’évaluation des incertitudes statistiques, associées à des données numériques. Les incertitudes qualitatives sont plus difficiles à traiter.
  3. La définition des inférences par défaut et même l’obligation d’expliciter l’ensemble des inférences qui sont parfois passées sous silence tend à se généraliser. Rappelons que les options par défaut opèrent comme des facteurs de sécurité en cas de manque de données.
  4. Au niveau des courbes de dose-réponse nous pouvons aussi citer la manière d’obtenir des paramètres d’intérêt (p.ex. la benchmark dose) ou les modèles d’extrapolation des effets aux doses faibles.
  5. L’évaluation des risques cumulés, reste encore aujourd’hui une grande faiblesse. Evaluer l’action des mélanges [2] est d’une grande complexité. Nous savons bien étudier l’interaction entre deux substances, mais au delà nous nous heurtons à la difficulté d’attribuer les effets observés à une des composantes du mélange.

Notes

[1] L’exemple du travail du NRC aux Etats-Unis en est un

[2] Auxquels les individus sont généralement exposés

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