En utilisant des méthodes statistiques spécifiques, il est devenu possible d'améliorer l'évaluation des risques des nanoparticules. Telle était la conclusion de la thèse de doctorat que Rianne Jacobs a soutenue le 7 juillet 2016 à l'Université de Wageningen. Jacobs a montré que ces techniques peuvent être utilisées dans l'évaluation des risques pour séparer deux sources importantes d'erreur, ce qui rend les résultats de l'évaluation plus fiables.

La nanotechnologie est un domaine relativement nouveau, mais domaine en pleine croissance. Comme pour tous les nouveaux matériaux, les nanoparticules n'ont pas d'antécédents d'utilisation sûre. Cela rend difficile l'évaluation des risques. Créer un large soutien sociétal pour les nanotechnologies, il est essentiel de comprendre les risques. Les questions importantes à cet égard sont les suivantes :avec une expérience limitée, comment les risques peuvent-ils être estimés le plus précisément possible, et comment acquérir rapidement une meilleure compréhension de ces risques ? Avec ses recherches, Jacobs veut aider à répondre à des questions comme celles-ci.

Manque de connaissances et petites tailles d'échantillons

Il y a deux raisons importantes pour lesquelles il est difficile d'évaluer le risque des nanoparticules. La première raison est le manque de connaissances :comment les particules se dispersent-elles dans l'environnement, Comment les personnes et les autres organismes entrent-ils en contact avec les particules et à quel point sont-ils nocifs pour ces organismes ? Ce manque de connaissances conduit à une incertitude dans l'évaluation des risques. La deuxième raison est que les évaluateurs des risques doivent souvent travailler avec des échantillons de petite taille. Il en résulte une grande marge d'erreur dans l'évaluation des risques. Dans son étude, Jacobs a montré comment les méthodes statistiques peuvent aider les évaluateurs des risques à gérer cette incertitude et ces petites tailles d'échantillons.

Incertitude et variabilité

Lors de l'estimation du risque, les chercheurs se concentrent sur les mesures, mais de telles mesures ne sont jamais concluantes. Les techniques statistiques peuvent aider à décrire la variation des mesures. Une considération importante est qu'il existe deux effets distincts :l'incertitude et la variabilité. L'incertitude résulte d'un manque de connaissances, par exemple parce que les chercheurs n'ont pas effectué suffisamment de mesures ou qu'ils ne les ont pas effectuées avec une précision suffisante. Cela peut évidemment être amélioré. La variabilité est la variation inhérente à tous les processus naturels et à tous les organismes vivants. Par exemple, les humains réagissent différemment à de nombreuses substances que les cellules de levure. Cette variation est un fait de nature; vous ne pouvez rien faire pour "l'améliorer".

Évaluation probabiliste intégrée des risques

Jacobs a utilisé avec succès la méthode connue sous le nom d'évaluation probabiliste intégrée des risques (IPRA) pour séparer ces deux types de variation. Cette méthode a été développée pour évaluer les effets sur la santé des produits chimiques sur les personnes, mais Jacobs l'a adapté aux nanoparticules. Avec cette méthode, les évaluateurs des risques obtiennent non seulement un meilleur résultat qu'avec les estimations standard du pire des cas, la méthode identifie également les sources d'incertitude qui contribuent le plus à l'incertitude totale dans l'évaluation des risques. En se concentrant sur ces sources, l'évaluation des risques peut être considérablement améliorée.

Exemples tirés de la pratique

Dans son enquête, Jacobs a étudié diverses applications des nanoparticules, comme la nanosilice dans les produits alimentaires, le dioxyde de titane dans les cosmétiques et les médicaments et les particules d'argent antibactériennes. Avec son approche, Jacobs a pu identifier les sources d'incertitude les plus importantes dans ces applications. Sur la base de cette identification, la recherche peut se concentrer sur les domaines les plus cruciaux, ce qui conduit à des progrès substantiels dans la réduction de l'incertitude qui entrave actuellement l'évaluation des risques des nanoparticules.