Université De Strasbourg

Filippo Lunghini

Thèse Dirigée

M Varnek

Alexandre Professeur

M Marcou Gilles

Mme Rotureau

Patricia Docteur

M Azam

Mme Papa

Ester Professeur

Analyse exhaustive et modèles chémoinformatiques prédictifs des données physicochimiques et (éco)toxicologiques concernées par REACH

).

Statistical models have been generated using state-of-the-art machine learning methods, such Support Vector Machine and Random Forest and molecular descriptors. Models have been internally and externally validated following internationally recognized guidelines, especially the OECD principles. The models are designed to be used as valid alternative to experimental testing and data-gap filling under the REACH regulation.

New models possess several advantages over already existing ones: (i) noticeable larger training sets; (ii) external validation on a significant number of compounds coming from the Industrial context (Solvay portfolio); (iii) better accuracy and extended applicability domain.

The Generative Topographic Mapping approach has been used to profile the REACHchemical space on the modelled properties: in such a way, it is possible to identify compounds with an undesirable eco-toxicological and environmental fate profile. All the models have been implemented in the ISIDA/Predictor platform, which is freely available for the user. iii Résumé Cette thèse concerne la modélisation de propriétés environnementales et (éco)toxicologiques pertinentes dans le cadre du règlement de l'Union Européenne sur l'enregistrement, l'évaluation, l'autorisation et la restriction des substances chimiques (REACH, CE n ° 1907/2006). Des modèles statistiques ont été générés à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique, telles que les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) ou les Forêts Aléatoires (Random Forest), et des descripteurs moléculaires. Le pouvoir prédictif des modèles a été estimé suivant des procédures de validation interne et externe, conformément aux directives internationalement reconnues, en particulier les principes de l'OCDE. Les modèles sont conçus pour être utilisés comme une alternative crédible aux tests expérimentaux et pour compléter les données manquantes dans le cadre du règlement REACH. Les nouveaux modèles présentent plusieurs avantages par rapport aux modèles existants: (i) ils sont construits sur des ensembles de données sensiblement plus grands; (ii) ils sont validés sur des données externes de tailles significatives composés d'exemples issus d'un contexte industriel (l'entreprise Solvay); (iii) la précision des modèles est améliorée et leurs domaines d'applicabilité sont étendus. La technique de Cartographie Topographique Générative a été utilisée pour profiler l'espace chimique REACH sur les propriétés modélisées: de cette manière, il est possible d'identifier rapidement les composés risquant de présenter un profil éco-toxicologique et environnemental indésirable.

Tous les modèles ont été implémentés dans la plate-forme ISIDA / Predictor, qui est disponible gratuitement pour l'utilisateur.

• Les modèles ont été conçus pour des produits sensiblement différents de ceux dont l'industrie a besoin et souvent, leurs prédictions ne sont pas pertinentes dans ce contexte : ces produits sont souvent hors du domaine d'applicabilité (AD) des modèles ;

• Les modèles n'ont pas toujours été préparés selon les consignes éditées par les autorités ;

• Ils sont souvent insuffisamment validés sur de nouvelles données expérimentales.

Cette thèse propose de répondre à ces limitations : des nouveaux modèles ont été créés et validés sur de nouvelles données expérimentales provenant d'un contexte industriel (fournis par Solvay S.A.). Notamment, beaucoup d'efforts ont été portés à la collecte et la préparation de jeux de donnés les plus exhaustifs possible, afin de rendre leur AD plus étendu et améliorer leur précision. Au total, 11 endpoints REACH ont été modélisés, en utilisant différentes méthodes d'apprentissage automatique (Machine Learning, ML). Pour chaque propriété, une analyse comparative avec les modèles préexistants a été effectuée, démontrant les avantages des modèles produits pour cette thèse. Entre autres, ces modèles ont la particularité d'avoir été validés régulièrement sur des données industrielles inédites, qui permettent de donner une estimation réaliste de leur fiabilité. Tous les modèles développés sont désormais gratuitement disponibles sur une platforme en ligne (appelée ISIDA/Predictor) [START_REF] Marcou | Laboratoire De Chemoinformatique UMR7140[END_REF], où les utilisateurs peuvent prédire les valeurs de ces propriétés pour leurs substances.

Les résultats de la thèse sont divisés en trois parties : la 1ere concerne la création des modèles [8]; la 2eme décrit l'utilisation de la méthode Generative Topographic Mapping (GTM) pour l'analyse et le criblage (screening) de l'espace chimique ; le 3eme rapporte l'implémentation des modèles et outils publiés dans la platforme ISIDA/Predictor.

Résultats et discussions

Le paragraphe 2.1 décrit brièvement la méthodologie appliquée pour la création des modèles. Les paragraphes 2.2 à 2.7 résument les résultats de la modélisation des 11 propriétés, groupés selon les articles scientifiques produits qui les concernent. Le paragraphe 2.8 décrit l'application de la méthode GTM pour le criblage de l'espace chimique des molécules concernés par REACH. Le paragraphe 2.9 décrit l'implémentation de ces modèles dans la plate-forme ISIDA/Predictor. Les résultats sur les performances des modèles ont été groupés dans le Tableau 1.

Tableau 1. Sommaire des performances des modèles pour la propriété indiquée. REG ou CLS = régression ou classification ; R2 = coefficient de détermination ; RMSE = racine de l'erreur quadratique moyenne ; BA = précision balancée ; Benchmarking = performance du meilleur modelé existant ; DC = couverture de donnes, i.e. rapport entre le nombre des molécules industriel dans l'AD et le nombre total ; R2 et BA peuvent être utilisées pour résumer le performances : le première varie entre 0 (aucun modèle) et 1 (modèle idéal) ; le deuxième entre 0.5 (aucun modèle) et 1.0 (un modèle parfait).

Méthodologie de la création des modèles

Un modèle QSAR est un processus par lequel une structure chimique est corrélée avec un effet physicochimique ou biologique bien déterminé. L'expression mathématique obtenue peut alors être utilisée comme moyen prédictif de l'effet de nouvelles molécules. La relation générale d'un QSAR est de la forme : effet = f (descripteurs moléculaires). Les descripteurs moléculaires sont des nombres qui permettent de décrire dans des termes mathématiques la structure d'une molécule. Dans cette thèse, les descripteurs ISIDA sont utilisés ; ils comptent dans une molécule, le nombre de fois qu'apparaît des motifs, i.e. des fragments moléculaires générés en « coupant » la molécule en différentes parties. La fonction f peut être déterminée à l'aide de différents algorithmes d'apprentissage automatique : les algorithmes principaux utilisés ici sont les Forêts Aléatoires (Random Forest, RF) et les Machines à Vecteur Support (Support Vector Machine, SVM).

La Figure 1

Conclusion générale

Dans le cadre de cette thèse un total de

II Introduction

Context

All the products related to a given economical market have to respond to two different kinds of regulations: the more general chemical regulation which regulates the produced substance rather than taking into accounts its final uses; and the market regulations, that provide specific obligations depending on the uses of a given products. For the former case, such regulations are generally state-dependent: in Canada there is the Canadian Environmental Protection Act [14]; in Japan the Chemical Substances Control Law [15]; in the United States the organism of reference if the Environmental Protection Agency [START_REF] Bento | The ChEMBL bioactivity database: An update[END_REF]; and in Europe there is the Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH) [1] . Despite the differences, all these regulations are linked by the Global Harmonized System (GHS) [17], an internationally agreed-upon standard managed by the United Nations that was set up to replace the assortment of hazardous material classification and labelling schemes previously used around the world. Core elements of the GHS include standardized hazard testing criteria, universal warning pictograms, and harmonized safety data sheets which provide users of dangerous goods with a host of information. On the other hand, the market regulations are more specific to the product application. For instance, in Europe the EFSA (European Food Safety Agency) [START_REF] Toropova | Coral: Quantitative models for estimating bioconcentration factor of organic compounds[END_REF] is the authority responsible to regulate the markets of food and biocides. When a product is put on the market, it has to fulfil the requirements of both the chemical regulation and the market regulations (eventually more than one).

As the topics covered by this work fall into the domain REACH Regulation, it is described in more details. The REACH Regulation ((EC) N° 1907/2006) entered into force in 2007 and was born to address previous issues, including:

• Lack of information about the properties of several chemicals;

• Only few thousands substances addressed by previous legislation;

• Inadequate risk control;

• Poor information regarding risk assessment procedures between EU member Countries.

REACH was designed to pursue also other general objectives, including mapping of chemicals circulating over Europe, gain in depth knowledge about their effects on human health and the environment and replacement of hazardous substances (e.g. PBT)

with safer alternatives. This system was implemented through four main actions, namely:

• Registration of substances imported or manufactured in quantities larger than one tonne/year;

• Evaluation of substances in terms of safety;

• Authorisation for substances of very high concern (SVHC);

• Restrictions to use.

The domain of application of REACH is very broad, and the registration of chemicals under REACH is required for: (i) all substances imported or manufactured in quantities greater than one tonne/year; (ii) monomers in polymers if present in percentages equal to or greater than 2% weight by weight and if the total quantity of monomer is greater than one tonne/year; (iii) substances in articles if the total amount is greater than one tonne/year and their release is intended under standard conditions of use.

Probably the most important modification introduced by REACH is the inversion of the burden of proof from regulators to industry, by imposing the concept of "no data, no market". Producers are required to prove that their substances do not pose risks to human health and the environment. To this end, registrants must submit to ECHA a technical dossier, which includes information about the physico-chemical, toxicological, ecotoxicological and environmental fate properties of the substance, as specified in Annexes VII to X of REACH. A REACH dossier is composed by several tens of these properties (endpoints), depending on the tonnage band: the higher the amount of substance imported or produced, the higher the number of endpoints that need to be assessed. These properties are normally determined experimentally, involving the use of a significant number of animals. Therefore, in order to reduce animal testing, REACH promotes the use of alternatives methodologies, in particular in-silico, for data-gap filling, like Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) models. REACH will accept predictions from QSARs on their own (i.e. as replacement of measured data) only under conditions that guarantee (with a certain confidence) that the results are relevant, reliable and adequate.

These conditions are enunciated in Annex XI of REACH and detailed in the most comprehensive guidance currently available for the application of QSARs within REACH, the OECD "Guidance document on the validation of (quantitative) structure activity

relationship [(Q)SAR] models" [2].
The amount of data that needs to be generated is significant, considering the different requirements. Therefore, in the past years the interest towards alternative methodologies for data-gap filling and risk assessment greatly increased. They include, invitro testing, data sharing, weight of evidence and read-across approaches, and in silico modelling, among which QSARs.

OECD requirements

This document reports a list of principls that must be fulfilled in order to define the scientific validity of QSAR models. The five principles state that:

"To facilitate the consideration of a (Q)SAR model for regulatory purposes, it should be associated with the following information:

1. a defined endpoint;

2. an unambiguous algorithm;

3. a defined domain of applicability;

4. appropriate measures of goodness-of-fit, robustness and predictivity;

a mechanistic interpretation, if possible."

The OECD guideline is an important track for the development and usage of QSAR models in the context of this work. Therefore, we paid a particular attention to answer each of the above-mentioned points.

1. Data was acquired only from verified sources and carefully curated in order to select only those experimental measurements obtained with an appropriate protocol, matching the OECD guideline requirements;

2. The processes of description calculation and machine learning algorithm employment are described precisely and include the use of peer-reviewed software;

3. Rules for defining the applicability domain have been included in order to discriminate less reliable measurements and each prediction is associated with a reliability score; 4. Appropriate validation procedures have been followed in order to estimate not only the models' ability to fit the data in the training set, but also its accuracy in predicting properties for new chemicals;

5. These are statistical models based solely on the chemical structure, with no a priori hypothesis which could influence the choice of descriptors or method parameters; an utility has been implemented in order to facilitate the interpretation of the output value.

State of the art

During the past decades, several models have already been published on REACH-relevant properties, and many QSAR models are nowadays implemented in commercial or freelyavailable software, such as VEGA (Virtual models for property Evaluation of chemicals within a Global Architecture) [19], Toxicity Estimation Software Tool (TEST) [START_REF] Martin | TEST (Toxicity Estimation Software Tool) v 4.1¸[END_REF],

Estimation Program Interface (EPISuite) [21] and OPERA (OPEn (q)saR App) [22]. These tools could represent a significant aid for the registration process, however their use within an industrial context is often limited, for the following reasons:

• The models have been generated for substances considerably different from those of industrial interest, and therefore industrial products are outside the applicability domain of these models;

• The models have not always been generated according to the authority's guidelines (OECD Principles);

• Insufficient external validation on new experimental data.

Organization of the thesis

This thesis aims to answer to these drawbacks, by generating new OECD-compliant models on several important properties for REACH, validated on new data coming from an industrial context (provided by Solvay). A total of 11 endpoints have been taken into account, divided into the following REACH-sections:

1. For the environmental fate and pathway section, the bioconcentration factor, the ready biodegradability and the environmental persistence in sediment, soil and water;

2. For the ecotoxicological section, the short-term toxicity to three trophic level organisms (algae, daphnia and fish);

3. For the human toxicity section, the short-term toxicity to rats and properties related to endocrine disruption (androgen and estrogen receptor binding).

Much effort has been put in collecting the largest amount of current publicly available data, in order to constitute the most comprehensive training sets, used for models generation. These public-data models only, were then externally validated on a substantial number of industrial compounds and, at the same time, a benchmarking against already existing freely-available tools has been carried out in order to compare models performances.

All generated models showed to have strong advantages compared to state-of-theart tools, either in terms of prediction accuracy or extended applicability domain on industrial data. Furthermore, they have been generated following OECD guidelines and all relevant documentation necessary to use them as tools for data-gap filling is readily available. All the models are now freely-available through the online platform ISIDA/Predictor [START_REF] Marcou | Laboratoire De Chemoinformatique UMR7140[END_REF], where users can predict these properties for their substances.

Moreover, a desktop version of the platform with additional features has been provided to Solvay S.A. for internal use for REACH dossier compliance. This is only a global overview on the state-of-the-art. More detailed information can be found in each endpoint specific section, in Chapter 2.

This thesis is comprised by three main chapters: Chapter I contains the Resumé en français; Chapter II describes the introduction to regulatory topics in the European context;

Chapter III describes the adopted methodology; Chapter IV reports the results on the main projects of the thesis (i.e. the modelled properties, the application of the Generative Topographic Mapping method for chemical space analysis and the software implementation); Chapter V reports the conclusions and perspectives.

Background of Solvay

Solvay is a Belgian chemical company founded in 1863 by Ernest Solvay. In the early 1860s Solvay filed a patent for a method that involved the reaction of ammonium bicarbonate and salt, the product being heated to yield sodium carbonate, or soda ash. This marked the beginning of the Company's fortune. In the future years up to present, the wideranging activities of Solvay have been focused on following market areas:

• Agriculture: crop protection, plant nutrition, seed and grain care;

• Food industry: flavour, food ingredients, food packaging;

• Consumer goods: personal care, homecare, household goods, packaging (nonfood);

• Healthcare: medical equipment and instruments, pharmaceuticals;

• Industrial applications: protective coatings, surface treatment.

Chemicals account for about one-third of the company's revenues. Solvay is among the world leaders in several commodity chemicals, including soda ash, hydrogen peroxide, persalts, barium and strontium carbonate, and caustic soda, as well as such specialty chemicals as fluorochemicals. In plastics, which account for about one-quarter of overall sales, Solvay produces fluorinated polymers and elastomers, as well as vinyls. About 19 percent of revenues come from plastic processing, including automobile fuel and air intake systems, various films, and swimming pool linings. Solvay's pharmaceutical operations, generating about a quarter of revenues, are relatively small on a global scale, ranking about 37th among the world players in the early 2000s. Drug development efforts focus on four main therapeutic fields: gastroenterology, hormone treatments, cardiology, and mental health. Solvay operates in 50 countries; more than 95 percent of its revenues are generated outside of Belgium, with 45 percent originating outside of the European Union.

As Solvay has to fulfil the REACH requirements, the use of computational approaches would be an important asset in the registration process. They can provide reliable predictions to be used for data-gap filling, ultimately reducing registration costs.

Moreover, such models can be used in the research & development area, as first tier tool to screen compounds with an undesired environmental or (eco)toxicological profile.

III Tools and methods

This chapter explains the conceptual basis of QSAR / QSPR and their link with the REACH regulation, as well as the methodologies used in this thesis, including: data acquisition, curation and preparation; encoding of molecular descriptors; data visualization; model generation, validation and applicability domain assessment; and software implementation.

QSAR: background and role in regulatory context

The study of structure-activity relationships (SARs) and their quantification (quantitative structure-activity relationships, QSARs) owes much of its development to the research carried out by Corwin Hansch, from the 1960s [23]. Hansch equation related the potency of a biological effect with lipophilic, electronic and steric properties, Since the 1960s, QSAR analysis focused more and more on the development of theoretical variables that are not derived from experiments, the so called molecular descriptors [24]. The development of a solely theoretical and computerised description of the molecular structure and its properties (i.e. theoretical molecular descriptors) was partly made possible by progresses in informatics, as well as increase in the power of computers. This development lead to the definition of a vast number of descriptors as well as more advanced machine learning methods, spanning from the simpler multi-linear regression to support vector machine, random forest and artificial neural network models [25].

Considered endpoints

Table 2 lists the 11 endpoints that have been considered; briefly described in paragraphs 3.2.1 -3.2.6.

Bioconcentration Factor

The Bioconcentration Factor (BCF) estimates the tendency for a xenobiotic to concentrate inside living organisms and it is defined as the process of concentration of the chemical from the water phase through non-dietary routes, such as absorption from respiratory surfaces (e.g. lungs/gills) or skin [4].

Ready Biodegradability

Biodegradability is a key process that controls the environmental fate of chemicals and, as a consequence, potential exposure ways for living organisms to many xenobiotics. One of the most important ways for estimating biodegradation is the determination of the so-called "ready biodegradability" (RB) parameter, which comes from a stringent first-tier assessment, providing a binary classification whether the substance rapidly degrades in the environment [5].

Environmental persistence in Sediment, Soil and Water

Differently from the relatively cheap and fast RB assays, these high-tier simulation studies are carried out when the substance's degradation half-life (in a given environmental compartment) value needs to be evaluated [26].

Short-term aquatic toxicity on Algae, Daphnia and Fish

These tests aim to estimate the short-term toxicity against three species belonging to different trophic levels, considered to be representative of the aquatic ecosystem. Briefly, the test organisms are exposed to the study substance via contaminated water media, and the following effects are measured: (i) for Algae, the substance's growth inhibition effect is considered, expressed as median effective concentration (EC50) measured at 72 hours;

(ii) for Daphnia, immobilization is recorded at 48 hours and expressed as median effective concentration (EC50); (iii) for Fish, the median lethal concentration at 96 hours is measured (LC50).

Short-term toxicity on Rodent

The aim is to estimate the short-term toxicity to rodent via oral administration route. The REACH requires its assessment even for small tonnages. Consequently, this endpoint is one of the most commonly performed animal test despite its ethically debatable interest, which reflects its much higher data availability compared to the other endpoints [6].

Androgen and Estrogen receptor binding

An endocrine disrupting chemical is an exogenous substance that alters the functions of the endocrine system and consequently causes adverse effects. In the framework of the "Collaborative Estrogen Receptor Activity Prediction Project" (CERAPP) and "Collaborative Modelling Project for Androgen Receptor Activity" (CoMPARA) [11,12] international workgroups, a large number of compounds were tested for their potency to disrupt the AR/ER signaling pathway chains. • Already existing tools: VEGA [19], EPI Suite [21], TEST and OPERA [27],

possessing several models on different properties and their training sets are, most of the times, easily accessible. They were relevant for all endpoints except for AR and ER binding.

• NITE [28]: Japanese National Institute of Technology and Evaluation (NITE), it contains useful information about environmental fate endpoints, such as BCF and RB.

• PubChem [29]: database of chemical molecules and their activities against biological assays. The system is maintained by the National Center for Biotechnology Information (NCBI), a component of the National Library of Medicine, which is part of the United States National Institutes of Health (NIH). It counts more than 90 million compounds. As ChemBL, it was relevant for AR and ER binding.

• QSAR Toolbox [START_REF]QSAR Toolbox v 4.3[END_REF]: tool specifically developed for performing read-across in the context of REACH (Appendix 1.1). It was relevant for all endpoints except for AR and ER binding.

Data curation

To cross-check available chemical structure notation (i.e. SMILES) and retrieve missing notations (for instance when only CAS/EC number was available) the PubChem project was queried using automatized KNIME [31] workflows (Appendix 1.2). PubChem is currently the biggest freely accessible database containing chemical structures and identifiers and experimental measurements.

A serious source of error that can highly affect the quality of the model is related to wrongly represented structures. Certain aspect of chemical representation, such as stereochemistry, valence, charges and some functional groups notation (e.g. nitro groups;

Figure 4) must be taken into account and such conventions must be homogeneously apply to all available compounds. This chemical structure "standardization" has been performed through the KNIME workflow (Appendix 1.3).

ISIDA descriptors

The Laboratory of Chemoinformatics of the University of Strasbourg has developed fragment descriptors consisting of sequences and augmented atoms of the atoms' element symbol as part of their chemoinformatics suite, named In Silico design and Data Analysis (ISIDA) [START_REF] Ruggiu | ISIDA property-labelled fragment descriptors[END_REF]. ISIDA descriptors are highly configurable, as the user can decide to generate different types of descriptors (descriptor spaces, DS) based on different fragmentation patterns: sequences of increasing lengths or augmented atoms of different radiuses (Figure 5). With this approach, several tens of different DS are generated and the most appropriate one is chosen by Genetic Algorithm (GA) [33] optimization.

Genetic Algorithm

The GA has been employed in order to select the most appropriate set of DSs and, at the same time, tune the SVM hyperparameters [START_REF] Chih-Chung | LIBSVM: a library for support vector machines[END_REF] cost and gamma. GA algorithm is inspired by evolutionary theory by Darwin. In genetic algorithm approaches (Figure 6) to parameter space searches, chromosomes are a concatenation (vector) of the currently used operational parameter values. To each chromosome, a fitness score is associated, reporting how successful model building was when the respective choice of parameters was employed.

Higher scoring chromosomes (parameter configurations) represent better fitness, and are allowed to preferentially generate "offspring", by cross-overs and mutations, that are predisposed to result in new, potentially improved chromosome configurations.

Employed machine learning methods

Support Vector Machines

The goal of the Support Vector Machine (SVM) [START_REF] Chih-Chung | LIBSVM: a library for support vector machines[END_REF] algorithm is to find an hyperplane in an N-dimensional space (N = the number of features) dividing the training data into two subsets corresponding to the experimental (binary) classes. As stated, this problem has many degenerated solutions. A second constraint is added: the optimal hyperplane maximizes the margin, i.e. the maximum distance between data points of both classes.

Finally, if the classification problem involves more than two classes, the SVM algorithm is repeated for each class against all the others.

The number of features influences the dimension of the hyperplane: if the number of input features is 2, then the hyperplane is just a line; if it is 3, then the hyperplane becomes a two-dimensional plane; etc. Support vectors are data points that are closer to the hyperplane and influence the position and orientation of the hyperplane. When SVM is employed as regression method, it is normally referred as Support Vector Regression SVM models were generated with LibSVM and were employed for regression and classification models.

Random Forest

Random Forest is an ensemble learning method for classification and regression tasks that is constituted of a multitude of random trees [35]. The model's prediction result from a consensus of the predictions provided by each individual tree. The idea is to combine weak, relatively uncorrelated individual predictors into a strong one.

To achieve this result, Random Forest uses the technique of bootstrap aggregation (bagging). Bootstrapping is a sampling technique that choses, with replacement, k samples out of the n samples available, which are then selected as training instances for the individual learner. This strategy limits the degree of correlation between the random trees of the forest. Aggregating consists in combining the predictions of the individual learners together, which can be based on different strategies depending on the problem such as, for instance, arithmetical average, weighted average, most voted class, etc.

RF models were generated with WEKA and were employed for regression and classification models.

Naïve Bayesian

A Naive Bayes classifier is a probabilistic machine learning model for classification tasks.

It is based on the Bayes formula [25].

𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (1)
According to the theorem, it is possible to find the probability of event A happening, given that event B has occurred. Here, B is the evidence and A is the hypothesis.

This formula does not help in practice because the evidence B is typically composed of many more simple events, 𝐵 𝑖 . For instance, B can be a long vector of molecular descriptors, and individual events 𝐵 𝑖 are the occurrence of a particular value for a given molecular descriptor. For this reason, 𝑃(𝐴|𝐵) is typically under sampled and cannot be computed in practice. For the same reason, the quantity 𝑃(𝐵|𝐴) is difficult to compute too. But it can be assumed that each event that compose B are independent, which is a "naïve" assumption. In this condition, this quantity factorizes in more simple and better sampled quantities 𝑃(𝐵 𝑖 |𝐴) that can be evaluated. The naïve assumption made here is that the features (molecular descriptors) are independent: the realization of one particular feature does not affect the others.

NB models were generated with WEKA and were employed for classification models.

Employed tools

KNIME v.4.2

The data mining software Knonstanz Information Miner (KNIME) [31] The LibSVM [START_REF] Chih-Chung | LIBSVM: a library for support vector machines[END_REF] package developed by Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, has been used in this work to build SVM models. SVM hyperparameters (cost and gamma) have been tuned by GA run.

ISIDA/ColorAtom v.2019

Interpretation of QSAR model is sought by chemists in order to give mechanist explanation of the observed phenomenon. However, achieving this, simultaneously with prediction efficiency is rare. The latter is often achieved using more complex algorithms (RF or SVM) or a consensus of models which cannot be readily interpreted. Another approach is to use atomic or fragment increments which sum up over the whole molecule to the predicted property. The approach developed by Marcou et al. [START_REF] Ruggiu | ISIDA property-labelled fragment descriptors[END_REF] enables the interpretation of fragment descriptors into atomic increments by analysing partial derivatives of the predicted value.

An example of ColorAtom coloured graph is shown in Figure 7. Red colour means that the atom contributes to decrease the predicted property value; while blue means an increase of its value.

ISIDA/Predictor platform implementation

This tool is described in detail in section 3.10.

Publicly available tools

Performances of new models generated in the thesis were compared with those of already existing tools (VEGA, EPI Suite, TEST and OPERA). These tools contain several models predicting various REACH properties and have been generated using different machine learning methods and approaches to evaluate the AD. This comparison (benchmarking) was performed on the industrial set compounds used to externally validated our models.

In such a way, it was possible to test all the models on the same set of industryrelevant compounds. Benchmarking was performed following the rules below:

• Compounds inside the training set of the models were excluded;

• Only predictions for compounds inside AD were considered. The definition of the AD varies, depending on the tool;

• Performances were compared based on the RMSE (regression) or BA (classification) parameters and the AD coverage, i.e. the percentage of compounds that felt inside the applicability domain of the model.

TEST v.4.1

The Toxicity Estimation Software Tool (TEST) [START_REF] Martin | TEST (Toxicity Estimation Software Tool) v 4.1¸[END_REF] contains several models predicting physicochemical and ecotoxicological properties. Its predictions are based on a consensus of different machine learning methods including hierarchical clustering, single model (a single multiple linear regression model), Food and Drug Administration (FDA) method, nearest neighbour. Concerning applicability domain, TEST estimates toxicity using different methods. Before any cluster model can be used to make a prediction for a test chemical, the program checks whether the chemical falls within the AD for the model. For the consensus method, the predicted toxicity is estimated by taking an average of the predicted toxicities from the above QSAR methods (provided the predictions are within the respective AD). The uncertainty in the overall prediction is calculated for each method.

A benchmarking with TEST was possible for the following properties: BCF, DaphniaTox, FishTox, RatTox.

3.9.2 VEGA v.1.1.5

The VEGA [19] platform contains several QSAR models for various endpoints using different machine learning algorithms. The implementation of these models in VEGA allows an estimation of the reliability of each prediction through the Applicability Domain Index (ADI), which is a parameter that is calculated in a way independent from the QSAR model and ranges from 0 (for the lowest level of confidence, i.e. the molecule is out of the applicability domain of the model) to 1 (for the highest level of confidence). Only compounds with an ADI > 0.85 (i.e. high reliability) were included. VEGA was employed in benchmarking for the following endpoints: BCF, RB, AlgaeTox, DaphniaTox, FishTox, RatTox, SedP, SoilP, WatP.

EPI Suite v.4.1

The Estimation Programs Interface suite [21] contains several models for estimating environmental and ecotoxicity endpoints. The main drawback of this tool is a completely absence of an AD verification. Despite some indications are available, such as a simple molecular weight range limit, no automatic AD evaluation is carried out and therefore the users cannot easily use its predictions for dossier registration. Benchmarking with EPI Suite was carried out for: BCF, RB, AlgaeTox, DaphniaTox and FishTox.

OPERA v.2.5

OPERA [27] is an open-source application collecting several models. In principle, the same models proposed by EPI Suite have been update with the introduction of more data and an AD verification. The latter is performed using two methods: (i) similarity threshold between the query compound and training set compounds; and (ii) leverage approach.

OPERA was used for benchmarking on: BCF and RB.

ISIDA/Predictor platform implementation

The ISIDA/Predictor platform, accessible through the Laboratory of Chemoinformatics website (http://infochim.u-strasbg.fr/cgi-bin/predictor_reach.cgi), is an online webservice storing all generated models. The user can either draw a query molecule or upload several compounds via SDF files. The platform automatically standardizes the query compound according to the defined rules and the prediction is then performed. A 4-grade reliability assessment (outside AD, Average, High, Optimal) is associated to each prediction, as a function of the combination of two independent scores: (i) the % of applied individual models (the higher, the more reliable the prediction is); (ii) the standard deviation between the predictions (the lower, the more reliable).

A desktop version of ISIDA/Predictor has been delivered to Solvay as well for internal use. This version includes the additional QPRF generation feature which is essential to speed up the registration process under REACH. The QPRF (or QSAR prediction reporting format) is a report, done according to REACH guidelines, which contains all the information needed by the authorities to evaluate the quality of a QSAR prediction, such as, for instance, the AD assessment, a mechanistic interpretation, model's description, etc. The report is automatically filled in and can be directly implemented in a REACH dossier, justifying the model's prediction.

IV Results

The results chapter is divided into three part: part 1 lists all the 11 modelled endpoints; part 2 reports the application of GTM for data visualization and screening; part 3 provides an example of application of ISIDA/Predictor.

Part 1 -Modelled endpoints

Bioconcentration Factor

In environmental risk assessment, the Bioconcentration Factor (BCF) is a key parameter to be considered. It estimates the tendency for a xenobiotic to concentrate inside living organisms. It is defined as the process of concentration of the chemical from the water phase through non-dietary routes, such as absorption from respiratory surfaces (e.g. lungs/gills) or skin. Xenobiotics' concentration inside organisms can thus reach hazardous levels, with long-term deleterious effects, such as modified behaviors or impacts on reproduction. Organisms at the upper of the food-chain (e.g. fishes) are particularly in danger and, as a direct consequence of their consumption, man might be the ultimate impacted species.

In this study, we analyzed whether models built on public data-only show satisfactory performances when challenged to predict a set of compounds from Solvay's portfolio ("industrial set"). We aimed at getting a more precise picture of the performances of publicly available models. We observed that the performances in this industrial context could decrease, and we hypothesized that the applicability domain of these tools did not match sufficiently our industrial set. Therefore, we collected the most comprehensive BCF dataset to date by merging several publicly available datasets. It was used to generate a new BCF-model, which was then externally validated on the industrial set's compounds and benchmarked against already existing tools.

Models showed mixed performances on the industrial compounds. Tools with the highest accuracy are associated to a very narrow applicability domain, while models with more permissive applicability domain performed worse as measured by the RMSE (root mean squared error). Our model scored the same accuracy (RMSE of 0.58 logBCF units) of the most accurate tool and preserved a much larger applicability domain (78 % data coverage). However, a general limitation of all models failed to predict some chemical families, such as siloxanes and highly phosphonated compounds: these are unique industrial set chemotypes which are under-sampled in the public data. In order to compensate the individual-model limitations, the use of all the available tools in consensus is encouraged to reduce uncertainty and improve the accuracy.

In conclusion, our model can be a valid alternative tool for predicting the bioconcentration factor property within an industrial context, which is characterized by a much more heterogeneous chemical space than compounds coming from past studies, involving most of the time classical pollutants. A benchmarking against the already existing tools showed that the new model scored the best predictive power (BA = 0.

Facteur de Bioconcentration

Environmental persistence in Sediment, Soil and Water

Persistence is defined as the ability of a chemical substance to stay unchanged in the environment for long time. Generally, it is expressed in terms of half-life (HL), i.e. the time it takes for half of the initial amount of substance to be removed from the environment [Larson , 1995]. According to the REACH, a substance fulfils the persistence (P) criterium when it shows a degradation half-life higher than 120, 120 or 40 days for sediments, soil or freshwater compartments, respectively.

Persistence is usually evaluated following a tiered approach, starting with relatively cheap and fast ready biodegradability assays. Since these assays have very stringent pass criteria and tend to underestimate the degree of degradation, a negative result does not necessarily mean that the substance will not be degraded under more realistic environmental conditions. In addition, those low-tier tests do not provide the required halflives for comparison with the P and vP criteria of the Annex XIII of REACH. Therefore, more realistic high-tier simulation assays are carried out, with the aim to provide a better estimation of the substance's HL, that can be directly compared with the REACH criteria.

The three environmental media of sediment, soil and water, are considered in this context, with degradation half-life thresholds as mentioned above to label a substance as persistent.

In the past years, several models estimating environmental persistence for pure compounds have been reported. However, the size of the training set is a serious limitation of existing models, as it is often restricted to specific chemical classes, such as aromatic compounds or only hydrocarbons. These latter models provide with reasonably accurate predictions, but their use for risk assessment purposes is quite limited, due to narrow Applicability Domain. Despite of the large number of existing models, only few of them have been implemented in some freely available tools. VEGA is the only one that can estimate a compound's persistence in a specific environmental compartment. In this work, we present a new and extended dataset for RB, issued from merging several public data sources. We report binary classification consensus models for persistence in sediment, soil and water environmental media. Overall, we collected a total of 1579 unique compounds, annotated by, at least, one experimental value for a given medium. This included subsets of 1533, 466 and 436 compounds whose persistence was measured in soil, water and sediment, respectively.

Existing tool VEGA showed only mediocre performances on all compartments, with balanced accuracy (BA) values ranging from 0.52 to 0.62. The main drawback of VEGA is a noticeably low data coverage, which ranges from 5% (sediment) to 44% (soil).

Short-term aquatic toxicity on Algae, Daphnia and Fish

In the frame of REACH, the evaluation of acute aquatic toxicity on aquatic plants (Algae) and invertebrates (Daphnia) is mandatory for all substances that are manufactured or imported above 1 ton per year; while acute toxicity on vertebrates (Fish) is required when the substance surpasses the 10 tons/year cut-off. Algae, Daphnia and Fish organisms belong to different trophic levels, and have been considered as representative for the aquatic ecosystem. Briefly, the test organisms are exposed to the studied substance via contaminated water media, and the following effects are measured: (i) for Algae, the substance's growth inhibition effect, expressed as median effective concentration (EC50) measured at 72 hours; (ii) for Daphnia, immobilization at 48 hours and expressed as median effective concentration (EC50); (iii) for Fish, the median lethal concentration measured at 96 hours (LC50).

These endpoints have been extensively studied in the past years. However, many of these models can be defined as so-called "local models", whose training set is restricted to few tens of compounds belonging to specific chemical families. They generally have better prediction accuracy, but their narrow applicability domain limits their use for risk assessment purposes. On the other hand, a "global model" has a much larger and more chemically diverse training set.

In this work, we aimed at building new acute aquatic toxicity models on each species based on the most comprehensive collection of available data, issued from merging several public data sources. Models were externally validated on two test sets: the former was created by splitting available public data, while the latter comprised proprietary industrial data. Performances on the former datasets were acceptable (RMSE = 0.56 -0.78), similar to those determined by cross-validation. On the other hand, prediction accuracy on the Industrial sets were noticeably worse (RMSE = 0.92 -1.12). The main issue was the overestimation of the toxicity of several small molecular weight molecules (absolute errors higher than 1.5 log units). It is hypothesised that these errors are due to uncertainties in experimental data and to specificities of the electronic structures that are insufficiently represented by the molecular graph of the molecules.

In addition, a benchmarking on the Industrial sets have been carried out considering the ECOSAR, VEGA and TEST freely available tools: our models scored one of the best prediction accuracies coupled with a good data coverage.

Finally, public and industrial data were merged, and models were updated: the

Short-term toxicity on Rodent

The estimation of the acute oral toxicity is a mandatory requirement in the frame of REACH for substances manufactured or imported in quantities of 1 ton or more per year.

By the beginning of 2018, the National Toxicology Program Interagency Center for the Evaluation of Alternative Toxicological Methods (NICEATM), as part of the effort to support the use of alternative methods, organized a worldwide workgroup to develop insilico models of acute oral toxicity. Specifically, five relevant endpoints needed by regulatory agencies were targeted. These endpoints included (i) identification of "very toxic" chemicals (LD50 less than 50 mg/kg) and (ii) "nontoxic" chemicals (LD50 greater than or equal to 2000 mg/kg), (iii) point estimates for LD50s, (iv) categorization of toxicity hazard using the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) and (v) the GHS classification schemes.

The NICEATM collected rat oral LD50 data on over 15,000 substances from different publicly available databases and resources. The curated dataset was split into training and validation set. In the first stage, only the former was provided to the participants. The validation set was later used to externally validate the submitted models.

The committee evaluated each model qualitatively with respect to the OECD principles and quantitatively based on the predictive performance against the test set. Models were then used to screen a large prediction set of ∼40 k chemicals of interest to different agencies and finally were also included into a consensus model, which leverages the strengths and compensate for the weaknesses of each individual approach.

As participants, we submitted a regression model for LD50 estimation. In this manuscript we present our modelling approach and a continuation of our work, including:

• Generation of a new multi-classification model based on GHS categories;

• Collection of additional acute oral toxicity data from several sources to extend the model's training set ("Global models");

• External validation against a dataset relevant for the context of the chemical industry (hereafter named "Industrial set"), provided by Solvay. En tant que participants, nous avons soumis un modèle de régression pour l'estimation de la DL50. Dans ce manuscrit, nous présentons notre approche de modélisation et la poursuite de nos travaux, notamment:

It has been demonstrated that both regression and classification

• La génération d'un nouveau modèle de classification basé sur les catégories du GHS;

• La collection de données supplémentaires sur la toxicité orale aiguë chez le rat à partir de plusieurs sources pour étendre l'ensemble d'entraînement des modèles («modèles globaux»);

• La validation externe par rapport à un ensemble des données pertinent pour le contexte de l'industrie chimique (ci-après désigné «industrial set»), fourni par l'entreprise Solvay.

Androgen and Estrogen receptor binding

Endocrine hormones regulate various functions, including metabolism, sleep, growth and development. An Endocrine Disrupting Chemical (EDC) is an exogenous substance that alters the functions of the endocrine system and consequently causes adverse effects. The endocrine disruption event is the result of a series of mechanisms, which can be in part explained by the interaction with specific Nuclear hormone Receptors (NRs). The most studied NRs include the Estrogen Receptor (ER) and the Androgen Receptor (AR).

Few models have been published in the past years. However, with the exception of two more recent projects, the "Collaborative Estrogen Receptor Activity Prediction

Project" (CERAPP) and the "Collaborative Modelling Project for Androgen Receptor

Activity" (CoMPARA), the relatively small training set sizes (ranging from 66 to 645 compounds) are symptomatic of the limitations of existing models.

Thus several models and datasets are currently available. However, this is the first time that a meta-analysis is proposed comparing the data sources. A surprising observation is that the dataset size seems to be unrelated with the models' performances: the addition of more information tends to dilute the relation between the chemical structure and the modeled properties. In this work we search for some roots explaining this observation and we propose an in-depth analysis about the available ER and AR data, illustrated by the generation of QSAR models.

Binary classification models were generated using data prepared within the CERAPP and CoMPARA frameworks. Additional external validation was carried out based on data collected from two sources: the "Tox21 Data Challenge 2014" (hereafter named Tox-DC) [NIH, 2014] and an extraction from PubChem database. We encountered some interesting points worth mentioning:

• Significant discrepancies of the experimental labels when comparing the different sources, indicating that the CERAPP and CoMPARA datasets shall not be fused with other kinds of assays;

• Biological events such as receptor binding, agonist or antagonist effects may refer to biological phenomena that do not necessarily have an obvious causal link;

• Some caution has to be taken considering the external validation set for the spanning from simple multiple linear regression models to more complex machine learning methods, such as support vector machine or neural networks. However, we can highlight few drawbacks: (i) being single-task models, the user needs to run multiple models on the same compound, increasing the complexity of the assessment and the required time; (ii) the use of multiple models is not always straightforward due to pre-and post-treatment of data, for instance, for the different output generated, the differences in how the applicability domain (AD) is evaluated; (iii) we found that for some endpoints, the AD of currentlyexisting tools is rather limited when applied to an industrial context, due to the presence of specific chemotypes poorly represented in typical training sets.

Despite there already exist few tools that can be used for hazardous prioritization, such as Toxmatch or DART (Decision Analysis by Ranking Techniques), they are not able to perform predictions if the experimental value of some key properties is not known: their use is limited to endpoints for which the experimental value is known.

Hence, to overcome these drawbacks, in this work we propose an integrated screening methodology based on Generative Topographic Mapping (GTM). GTM is a probability-based mapping strategy, which can be applied both for large-scale data visualization and property prediction. We chose this method as it has two important advantages : (i) allows multi-task learning, which is quite effective in this context as several properties can be taken into account simultaneously; (ii) produces a graphical output (i.e. a 2D-map of the chemical space) which can be used as support to better understand the model's output, in the light of a mechanistic interpretation; (iii) a base model can be trained and adapted to predict new endpoints that might even not be defined at that time.

To show the potential of GTM, the entire chemical space of the REACH-

Part 3 -ISIDA/Predictor software implementation

This section describes the functionalities of the ISIDA/Predictor (hereafter called "Predictor") software. An online version is freely accessible at: http://infochim.ustrasbg.fr/cgi-bin/predictor_reach.cgi. All generated models have been added to the predictor together with their QMRF (QSAR Model Reporting Format) technical documentation and QPRF (QSAR Prediction Reporting Format) documents.

ISIDA/Predictor interface

The predictor interface looks like Figure 8, where: f. General information concerning the selected model will appear here;

g. Prediction for the input molecule(s) will appear here, together with their applicability domain and reliability assessment.

Input file

The easiest way to load molecule(s) is via the ".smi" (SMILES) file. This is simply a common text file where each line corresponds to the SMILES of a given molecule. The file can both have the ".txt" extension of the ".smi" extension. The latter is suggested as the file selection window such this type is filtered by default. Another way to load molecule(s) is with the ".sdf" (Structure-Data File) format. The advantage of this format is that it can store additional information together with the chemical structure (such as CAS, experimental properties, MW, etc.).

Results

Once the prediction process is done, the results will appear in the right part of the Predictor (Figure 9). Each molecule will correspond to a line, following the same order of the input file. The meaning of the columns is the following:

• Predicted value: the prediction given in standard unit ;

• Applied models: for how many individual models the query molecule fell inside AD. The higher the value, the more reliable the prediction is.

• Prediction confidence: a 4-scale score has been implemented, possible values are OutsideAD, Average, Good, Optimal.

• Comments: concise information about the quality of the prediction.

• ColorAtom: the atoms of the query molecule are color coded to render the influence of this part of the molecule on the prediction. If the "Use ColorAtom" option has not been selected, a picture of the selected molecule will appear without color code.

V Conclusions and Perspectives

In this this work, the following projects have been completed: Generated models proved to have several advantages over already-existing tools, such as better prediction accuracy, extended applicability domain and extensive validation on novel data coming from an industrial context. On industrial data, new models performed noticeably better, as demonstrated by their much larger applicability domain and increased accuracy (Table 1). Moreover, new industrial data has been used to update the models: as these compounds are missing from publicly-available databases, they bring new chemotypes and contribute to extend new models' applicability domains. All generated models follow the OECD Principles for QSAR models validation, which ensure that they can be used for regulatory purposes under the REACH Regulation, i.e. as valid alternatives to experimental testing.

The Generative Topographic Mapping (GTM) technique has been extensively used to compare the chemical space of public and industrial data sources. The GTM was very efficient to locate and characterize important missing chemotypes in public data sources compared to and industrial setup. A conventional strategy requiring assessment of all pairwise similarities is too time consuming whereas GTM compares data densities which is much faster procedure. GTM focalize on chemotypes, sets of compounds that share common scaffolds, rather than on individual compounds. This analysis is consistent with the results obtained during the modelling process: already-existing models (which are built on public data-only) were reported to have a restricted applicability domain when challenged to predict industrial data. The GTM approach was used to visualize the REACH-chemical space. These maps were used, in turn, as a common concept for multitask models building able to predict all the 11 considered endpoints simultaneously. The models, termed "REACH Universal Maps", was used to profile the entire list of REACHregistered substances. We identified more concerns about acute aquatic toxicity than for environmental fate and human health. Finally, overlapping of different property landscapes provided an intuitive graphical view of regions of the chemical space populated by compounds with an undesirable (eco)toxicological profile.

All the models have been stored in the ISIDA/Predictor platform, which is freely available at http://infochim.u-strasbg.fr/cgi-bin/predictor_reach.cgi. An enhanced "desktop" version with additional features (e.g. generation of QPRF documents) has been delivered to Solvay.

Perspectives

This work can be further continued with the generation of new models on REACH-related properties. Indeed, the 11 properties considered here cover only a small fraction of a REACH dossier, constituted by tens of endpoints. The strategic bottle neck is the acquisition of good quality data. As a next step, these properties can be added to the REACH Universal Maps, improving the relevance of the profiling.

In this work, explicit labels values have been used. However, it is sometime possible to deduce an endpoint value from another endpoint. For instance, if a compound is ready biodegradable, it is automatically not persistent from the point of view of half-life assays. This strategy can be used at larger scale to supplement the existing data with new labels.

Besides, some physical properties should be investigated because they have an impact on the relevance of some predictions. For instance, aqueous solubility is of primordial importance because insoluble compounds are unlikely to have biological effect. This PhD did not address the problems linked to metabolites and reactivity. If a compound can be considered safe, it is worth also to investigate its most likely metabolites to demonstrate that they are also safe. Reversely, the experimental outcome of an assay can be modified by the presence of metabolites. Deconvoluting the effects of metabolites and reaction products in some assays shall improve our understanding of the environmental and toxicological fate of compounds. In turn it may improve the predictive performances of models and improve chemical engineering toward better and safer chemical substances.

This work could be extended to the study of more complex objects, such as mixtures, polymers, peptides, polysaccharides or proteins. Complex systems need a lot more innovation to design a proper embedding to describe these objects.

Concerning the ISIDA/Predictor software, it can be improved with the addition of new features, such as other methods to assess the applicability domain of the models, or a read-across facility performing a similarity search of the query compound in the training set. Even more, new modules for ISIDA could be added to localize the queried compounds on a GTM of the REACH chemical space.

Another improvement could be to investigate the recent developments in artificial intelligence to the field of compounds generation, to automatically design of chemical structures modifications aiming at decreasing the hazardous potential of compound of interest.

Finally, it would be ethically better if computer-based property assessment could be used as a replacement to animal testing. Yet, this goal is still far since it would require the design of a rigorous experimental setup to assess the repeatability and transferability of measurements performed on animals and to compare it to those of computer predictions.

  le nouveau règlement EC N° 1907/2006 concernant l'enregistrement, l'évaluation, l'autorisation et la restriction des substances chimiques (REACH) [1], est entré en vigueur en Europe. Il s'agit d'une réponse à différents problèmes concernant l'industrie chimique, tels que le manque d'information suffisante pour évaluer la dangerosité d'une substance, l'absence d'un règlement commun aux pays de l'espace économique européen, l'insuffisance des mesures pour contrôler les risques chimiques pesant sur la population et l'environnement. La réglementation REACH se pose comme une réponse à ces problèmes, en obligeant toutes les entreprises qui veulent produire et/ou importer leurs substances sur le marché européen, pour des quantités supérieures ou égales à 1 tonne, à les enregistrer. La procédure d'enregistrement consiste à produire un dossier technique de la substance renseignant un certain nombre de caractéristiques physicochimiques (e.g. solubilité dans l'eau), environnementales (e.g. persistance) et (éco)toxicologiques (e.g. toxicité aiguë). Un dossier REACH est constitué de dizaines de ces propriétés. Le nombre de propriétés qui doivent être étudiées est fonction du tonnage annuel produit ou importé de la substance : plus il est élevé, plus le nombre de propriétés à renseigner sont nombreuses et difficiles à acquérir. Ces propriétés sont, les plus souvent, déterminées par des tests expérimentaux, qui sont aussi éthiquement discutables en raison de l'utilisation d'un grand nombre d'animaux. Afin de limiter le recours à ces tests, les directives de REACH soutiennent l'implémentation de méthodologies alternatives, en particulier in-silico, comme les modèles Relation Quantitative Structure-Activité (QSAR). Ces outils visent à remplacer au maximum des tests expérimentaux par des valeurs estimées. Ceux-ci doivent donc être validés selon des consignes précises et des protocoles proposées par des experts [2]. L'utilisation de ces méthodologies est donc importante, et il est plausible que dans un futur relativement proche les tests sur animaux seront abandonnés et remplacés par ces méthodes alternatives (entre autres, in silico) [3]. La réglementation REACH impacte surtout le secteur industriel qui est obligée d'enregistrer de nombreuses substances. Ces dernières années ont donc vues plusieurs modèles publiés pour l'estimation des différents endpoints (propriétés mesurées) requis par REACH [4]. Toutefois, l'application de ces outils dans le domaine industrielle est souvent restreinte, pour différentes raisons [4-6]:

  schématise la procédure suivie pour la création des modèles, appliquée pour chaque propriété. Ces étapes sont ici brièvement décrites : (1) les molécules sont encodées avec les descripteurs ISIDA ; (2) le jeu d'entraînement (training set), incluant les molécules utilisées pour entraîner le modèle, est assemblé ; (3) un algorithme génétique est utilisé pour optimiser le choix des meilleurs descripteurs et paramètres des méthodes utilisées ; (4) plusieurs modèles individuels (IM) sont entrainés puis (5) assemblés en un consensus qui combine les prédictions des différents IMs ; (6) les données industrielles sont utilisées pour une validation externe du modèle ; (7) une analyse comparative est effectuée pour comparer les nouveaux modèles aux préexistants (8) après leur validation, toutes le données disponibles sont assemblées pour mettre à jour les modèles ; (9) cette version finale est implémentée dans l'outil ISIDA/Predictor. Les modèles créés peuvent être divisés en deux catégories : régression (la sortie est un nombre réel) et classification (la sortie est une valeur discrète, i.e. une classe). Pour simplifier, les performances des modèles de régression peuvent être résumés par le paramètre R 2 (coefficient de détermination), qui quantifie la variance expliquée par le modèle. Ce paramètre varie entre 0 (aucun modèle) et 1 (modèle idéal). Pour les modèles de classification, la précision balancée (BA) est utilisée : elle varie entre 0.5 (aucun modèle) et 1.0 (un modèle parfait).

Figure 1 .

 1 Figure 1. Étapes principales pour la création, validation et implémentation des modèles.

Figure 2 .

 2 Figure 2. Comparaison de l'espace chimique Publique vs. Industrielle.

Figure 3 .

 3 Figure 3. Capture d'écran du logiciel Predictor dans sa version SAS.

Figure 4 .

 4 Figure 4. Example of chemical structure standardization.

Figure 5 .

 5 Figure 5. Example of ISIDA descriptors.

  The fitness (objective) function (SVM model quality score) to be optimized by picking the most judicious parameter combination should accurately reflect the ability of the resulting model to extrapolate/predict instances not encountered during the training stage, evaluated by 3-fold cross-validation (CV). The better the performance of this model in CV, the higher its fitting score and, as consequence, its probability to generate offspring by cross-overs with other fit chromosomes. This translates into accumulation of well-cross validating models in the population, over time.

Figure 6 .

 6 Figure 6. General workflow of the genetic algorithm process.

(

  SVR). Similarly to the classification case, the SVR defines a solution to the regression problem based on instances of the training set. The function to optimize tolerates errors as long as they are smaller than an epsilon value and is linear with the error outside. As a consequence, the solution is based only on a subset of the training set whose members are called support vectors.

Figure 7 .

 7 Figure 7. ColorAtom graph example.

  Dans l'évaluation des risques environnementaux, le Facteur de Bioconcentration (BCF) est un paramètre clé à considérer. Il estime la tendance d'un xénobiotique à se concentrer à l'intérieur des organismes vivants. Il est défini comme le processus de concentration du produit chimique depuis la phase aqueuse par des voies non alimentaires, comme l'absorption des surfaces respiratoires (par exemple les poumons / branchies) ou la peau. La concentration des xénobiotiques dans les organismes peut ainsi atteindre des niveaux dangereux, avec des effets délétères à long terme, tels que des modifications du comportement ou un impact sur la reproduction. Les organismes situés en haut de la chaîne alimentaire (par exemple, les poissons) sont particulièrement exposés et, par voie de conséquences, l'homme pourrait être l'ultime espèce touchée. Dans cette étude, nous avons analysé si les modèles basés sur des données publiques montrent des performances satisfaisantes lorsqu'ils sont utilisés pour prédire un ensemble de composés du catalogue de l'entreprise Solvay («Industriel set»). Notre objectif était d'obtenir une image plus précise des performances des modèles existants et libres d'accès. Nous avons observé que les performances dans ce contexte industriel pouvaient diminuer, et nous avons émis l'hypothèse que le domaine d'applicabilité de ces 4.1.2 Ready Biodegradability Biodegradability is a key process which controls the environmental fate of chemicals and, as a consequence, potential exposure of living organisms to many xenobiotics. Indeed, chemicals which are persistent in the environment can potentially cause a long-term exposure to human beings and ecosystem on a large scale, for instance by reaching the marine environment and being transported to remote areas. One of the most important way for estimating biodegradation is determination of the so called "Ready Biodegradability" (RB) binary classification parameter, corresponding to either slow (nB) or fast (B) biodegradation. With the ending of the last REACH registration deadline (June 2018) for lowvolume substances (between 1-100 tonnes) and the sharing of REACH study results, new information is available. However, except for the recently published OPERA (2018), the training sets (from 200 to 589 compounds) of the existing models is quite limited, and they have not been updated since several years. In this work we present a new and extended dataset for RB, issued from merging several public data sources.

91 ErratumTable 7 .

 917 The sediment (BAcv = 0.81, BAext = 0.91) and water (BAcv = 0.80, BAext = 0.77) consensus models are noticeably more performant in both CV and external validation than the soil model (BAcv = 0.71, BAext = 0.76). Lower BA values for the soil are degraded due to the noticeably lower sensitivity value, reflecting the low agreement of reported experimental values among data sources. 4.1.3 Persistance environnementale dans les sédiments, le sol et l'eau La persistance est définie comme la capacité d'un produit chimique à rester inchangé dans l'environnement pendant long laps de temps. Généralement, il est exprimé en termes de demi-vie (half-life, HL), c'est-à-dire le temps qu'il faut pour que la moitié de la quantité initiale de substance disparaisse de l'environnement. Selon REACH, une substance remplit le critère de persistance (P) lorsque sa demi-vie de dégradation est supérieure à 120, 120 ou 40 jours pour les sédiments d'eau douce, le sol ou l'eau douce, respectivement. La persistance est généralement évaluée selon une approche à plusieurs niveaux, commençant par des tests de biodégradabilité relativement bon marché et rapides. Étant donné que ces tests ont des critères de réussite très stricts et tendent à sous-estimer le degré de dégradation, un résultat négatif ne signifie pas nécessairement que la substance ne sera pas dégradée dans des conditions environnementales plus réalistes. De plus, ces tests ne fournissent pas les mesures de demi-vies correspondant aux critères de persistance P et vP de l'annexe XIII de REACH. Par conséquent, les tests de plus haut niveau, plus réalistes, sont effectués dans le but de fournir une meilleure estimation de la demi-vie de la substance, qui peut être comparée aux critères REACH. Dans ce contexte, les trois milieux environnementaux (sédiments, sol et eau) sont considérés avec des seuils de demi-vie de dégradation respectivement de 120, 120 ou 40 jours, définissant une substance comme persistante. Au cours des dernières années, plusieurs modèles d'estimation de la persistance de l'environnement ont été publiés. Cependant, la taille et la composition des jeux d'apprentissage sont des limitations récurrentes des modèles existants. Ils sont souvent limités à des classes chimiques spécifiques, telles que les composés aromatiques ou les hydrocarbures. Ces modèles fournissent des prévisions raisonnablement précises, mais leur utilisation à des fins d'évaluation des risques s'en trouve limitée, ceci se traduisant par un étroit domaine d'applicabilité des modèles (AD). Malgré le grand nombre de modèles existants, un petit nombre est mis en oeuvre dans certains outils disponibles gratuitement. VEGA est le seul à pouvoir estimer la persistance d'un composé dans un compartiment environnemental particulier. Dans ce travail, nous avons exploré si cette nouvelle source de données de persistance peut aider à améliorer les performances des modèles QSPR. Nous avons ainsi obtenu des modèles consensus de classification binaire pour la persistance dans les milieux environnementaux sédiments, sol et eau. Au total, nous avons collecté 1579 composés uniques, annotés par au moins une valeur expérimentale pour un milieu donné. Ceux-ci se répartissent entre des sous-ensembles de 1533, 466 et 436 composés dont la persistance a été mesurée respectivement dans le sol, l'eau et les sédiments. Les modèles VEGA ont montré des performances médiocres sur tous les compartiments, avec des mesures de performance (BA) allant de 0,52 à 0,62. Le principal inconvénient de VEGA est une couverture des données faible, variant de 5% (sédiments) à 44% (sols). Les modèles de consensus sédiments (BAcv = 0,81, BAext = 0,91) et eau (BAcv = 0,80, BAext = 0,77) sont sensiblement plus performants en validation croisée et en validation externe que le modèle sol (BAcv = 0,71, BAext = 0,76). Ces performances dégradées pour le compartiment sol traduisent une sensibilité sensiblement inférieure, reflétant la faible concordance entre les valeurs expérimentales référencées dans les sources de données. ColorAtom graphs matching the given structural alert.

  final models' training sets are considerably larger (1806, 2529, 2591 for Algae, Daphnia and Fish, respectively) than those of already existing tools, thus extending their applicability domain. In cross-validation, these models showed R2 values of 0.60, 0.72, 0.71 and RMSE values of 0.71, 0.71, 0.69 for Algae, Daphnia and Fish, respectively. 4.1.4 Toxicité aquatique aigue pour algues, daphnies et poissons Dans le cadre de REACH, l'évaluation de la toxicité aquatique aiguë sur les plantes aquatiques (algues) et les invertébrés (daphnies) est obligatoire pour toutes les substances produites ou importées à plus de 1 tonne par an; tandis qu'une toxicité aiguë sur les vertébrés (poisson) est requise lorsque la substance dépasse le seuil de 10 tonnes / an. Les algues, les daphnies et les poissons appartiennent à différents niveaux trophiques et ont été considérés comme représentatifs de l'écosystème aquatique. Pour résumer, les organismes choisis dans un essai sont exposés à la substance étudiée via un milieux contaminé et les effets suivants sont mesurés: (i) pour les algues, l'objectif est de déterminer la capacité de la substance à inhiber la croissance, exprimée en concentration efficace médiane (CE50) mesurée après 72 heures; (ii) pour la Daphnie, c'est l'immobilisation qui est observée après 48 heures et exprimée en concentration efficace médiane (CE50); (iii) pour le poisson, la concentration létale médiane est mesurée après 96 heures (CL50). Ces paramètres ont été largement étudiés au cours des dernières années. Cependant, bon nombre de ces modèles peuvent être définis comme des «modèles locaux», dont le jeu d'entraînement est limité à quelques dizaines de composés appartenant à une même famille chimique. Bien qu'ils aient généralement une meilleure précision, leur domaine d'applicabilité étroit limite leur intérêt pour l'évaluation des risques. D'un autre côté, un «modèle global» est construit sur un jeu d'apprentissage beaucoup plus vaste et plus diversifié chimiquement. Dans ce travail, nous avons cherché à construire de nouveaux modèles de toxicité aquatique aiguë sur chaque espèce à partir de la collection de données la plus exhaustive possible, issue de la fusion de plusieurs sources de données publiques. Les modèles ont été validés par une procédure de validation externe sur deux ensembles de tests: le premier est un sous-ensemble des données publiques disponibles, tandis que le second inclus des données industrielles propriétaires. Les performances sur le premier jeu de données étaient acceptables (RMSE = 0,56 -0,78) et similaires à celles déterminées par validation croisée. En revanche, la précision des prédictions sur le second jeu de données, incluant les données industrielles, étaient sensiblement moins bonnes (RMSE = 0,92 -1,12). Ces résultats traduisent une surestimation de la toxicité pour plusieurs molécules de petit poids moléculaire (erreurs absolues supérieures à 1,5 unités logarithmiques). Nous supposons que ces erreurs sont dues à des incertitudes dans les données expérimentales et aux spécificités des structures électroniques insuffisamment représentées par le graphe moléculaire des molécules. De plus, une analyse comparative des modèles ECOSAR, VEGA et TEST a été réalisée sur les données industrielles. Nos modèles se sont révélés parmi les plus performant tout en bénéficiant d'une bonne couverture des données. Enfin, les données publiques et industrielles ont été fusionnées et les modèles ont été mis à jour: les jeux de données d'entraînement des modèles finaux sont considérablement plus grands (1806, 2529, 2591 pour Algae, Daphnia et Fish, respectivement) que ceux des outils déjà existants, étendant ainsi leur domaine d'applicabilité . En validation croisée, les performances de ces modèles ont été mesurées par des valeurs de R 2 de 0,60, 0,72, 0,71 et des valeurs de RMSE de 0,71, 0,71, 0,69 pour les algues, la daphnie et le poisson, respectivement.

  Global models obtained in this work (RMSE = 0.47 and BA = 0.72) perform better than the previously reported NICEATM models (RMSE = 0.56 and BA = 0.69) when challenged on industrial data. Moreover, the Global models have much larger applicability domain: the data coverage on the Industrial set is 85 % and 82 % (classification) and 94 % and 58 % (regression) for Global and NICEATM models, respectively. 4.1.5 Toxicité aiguë par voie orale chez le rat L'estimation de la toxicité orale aiguë est exigée dans le cadre de REACH pour les substances fabriquées ou importées en quantités supérieure ou égale à 1 tonne par an. Au début de 2018, le National Toxicology Program Interagency Center for the Evaluation of Alternative Toxicological Methods (NICEATM), dans le cadre des efforts visant à soutenir l'utilisation de méthodes alternatives, a organisé un groupe de travail mondial pour développer des modèles in silico de toxicité aiguë par voie orale. En particulier, cinq critères d'effet pertinents requis par les organismes de réglementation ont été ciblés. Ces critères d'évaluation comprenaient (i) l'identification de produits chimiques «très toxiques» (dose létale médiane, DL50 inférieure à 50 mg / kg) et (ii) des produits chimiques «non toxiques» (DL50 supérieure ou égale à 2000 mg / kg), (iii) des estimations ponctuelles pour les DL50 , (iv) la catégorie de risque de toxicité selon les standards de l'Environmental Protection Agency (EPA) aux États-Unis et (v) les schémas de classification du GHS (Globally Harmonized System). Le NICEATM a collecté des données de DL50 orale sur le rat concernant plus de 15 000 substances à partir de différentes bases de données et ressources accessibles au public. L'ensemble des données sélectionnées a été divisé en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de validation. Dans la première étape, seul le premier a été fourni aux participants. L'ensemble de validation a ensuite été utilisé pour valider, selon une procédure de validation externe, les modèles soumis. Le comité a évalué chaque modèle qualitativement par rapport aux principes de l'OCDE et quantitativement sur la base de la performance prédictive par rapport à l'ensemble de test. Les modèles ont ensuite été utilisés pour cribler un ensemble prospectif de ∼40k produits chimiques d'intérêt pour différentes agences. Les prédictions de chaque modèle individuel ont été rassemblées dans un consensus qui exploite les forces et compense les faiblesses de chaque approche individuelle.

  Il a été démontré que les modèles globaux de régression et de classification obtenus dans ce travail (RMSE = 0,47 et BA = 0,72) fonctionnent mieux que les modèles NICEATM précédemment rapportés (RMSE = 0,56 et BA = 0,69) lorsqu'ils sont utilisés sur des données industrielles. De plus, les « modèles globaux » ont un domaine d'applicabilité beaucoup plus large: la couverture des données sur l'ensemble industriel est de 85% et 82% (classification) et 94% et 58% (régression) pour les « modèles globaux » et NICEATM, respectivement.

••

  CERAPP and CoMPARA. Generated models illustrated how these discrepancies have negatively impacted performances. Binding activity models reproduced the CERAPP/CoMPARA frameworks, showing comparable results (ER BAext = 0.60 and AR BAext = 0.73). Additional external validation was carried out on additional Tox-DC and the PubChem datasets (BATox-DC = 0.65 -0.72 and BAPubChem = 0.66 -0.71). The ability of the models to detect compounds truly recognized by a nuclear receptor are limited by the poor agreement between the data sources. Data sources agreement is illustrated by a sensibility measure ranging from 0.34 to 0.49. It seems that different data sources are merging results of different biological meaning, that could explain the degraded performances of the models. The CERAPP/CoMPARA datasets are standing out particularly, suggesting that they shall not be fused with other data sources. This article has been submitted to the peer-reviewed journal "SAR and QSAR in Environmental Research"; the manuscript reported here corresponds to the submitted version. 4.1.6 Liaison aux récepteurs nucléaires androgènes et oestrogènes Les hormones endocrines régulent diverses fonctions, dont le métabolisme, le sommeil, la croissance et le développement. Un perturbateur endocrinien chimique (EDC) est une substance exogène qui modifie les fonctions du système endocrinien et entraîne par conséquent des effets indésirables. La perturbation endocrinienne est le résultat d'une série d'évènements, qui peuvent s'expliquer en partie par l'interaction du composé chimique avec des récepteurs nucléaires hormonaux (NR) spécifiques. Les NR les plus étudiés sont le récepteur aux oestrogènes (ER) et le récepteur aux androgènes (AR). Peu de modèles ont été publiés ces dernières années. Cependant, à l'exception de deux récents projets, le «Collaborative Estrogen Receptor Activity Prediction Project» (CERAPP) et le «Collaborative Modeling Project for Androgen Receptor Activity» (CoMPARA), la taille relativement petite des jeux d'entraînement utilisés (allant de 66 à 645 composés) est symptomatique des limites des modèles existants. Il existe donc plusieurs modèles et jeux de données de tailles variables actuellement disponibles. Cependant, c'est la première fois qu'une méta-analyse est proposée pour comparer les sources de données. En effet, une observation surprenante est que la taille des jeux de données d'entraînement semble sans rapport avec les performances des modèles: l'ajout d'information tend même à diluer la relation entre la structure chimique et les propriétés modélisées. Dans ce travail, nous recherchons des causes expliquant cette observation ce qui nous conduit à proposer une analyse approfondie des données ER et AR disponibles, illustrée par la génération de modèles QSAR. Des modèles de classification binaire ont été générés à partir de données préparées dans les cadres à l'occasion des collaboration CERAPP et CoMPARA. Une validation externe supplémentaire a été réalisée sur la base de données collectées à partir de deux sources: le «Tox21 Data Challenge 2014» (ci-après dénommé Tox-DC) [41] et une extraction de la base de données PubChem. Nous avons réalisé quelques observations intéressantes qui méritent d'être mentionnés: Des différences importantes entre les étiquettes expérimentales d'un même composé entre différentes sources, indiquant en particulier que les jeux de données CERAPP et CoMPARA ne doivent pas être fusionnés avec d'autres types de données; Les événements biologiques tels que la liaison à récepteur, les effets agonistes ou antagonistes peuvent se référer à des phénomènes biologiques n'ayant pas nécessairement un lien de causalité évident; • Une certaine prudence doit est de mise quand il s'agit de traiter les jeux de données de validation externe issus des collaborations CERAPP et CoMPARA. Les modèles générés ont illustré comment ces différences entre sources de données ont eu un impact négatif sur les performances. Les modèles d'activité sur les récepteurs nucléaires reproduisaient les conditions de CERAPP / CoMPARA, montrant des résultats comparables (ER BAext = 0,60 et AR BAext = 0,73). Une validation externe supplémentaire a été effectuée sur des jeux de données Tox-DC et PubChem supplémentaires (BATox-DC = 0,65 -0,72 et BAPubChem = 0,66 -0,71). La capacité des modèles à détecter les composés vraiment reconnus par un récepteur nucléaire sont limités 4.2 Part 2 -REACH Chemical space profiling with GTM Several models have been published in the past years on REACH-relevant endpoints,

  a. Select the file containing the molecule(s) to be predicted, either in .sdf format or .smi; b. Select the general class of the model (environmental fate, ecotoxicological or human toxicological properties) and then the specific model to be applied; c. Location where all the prediction files (including QPRFs) will be generated (one for each molecule); d. Select this option to generate the ColorAtom graphs; e. Open the QMRF file of the selected model (word document);

Figure 8 .

 8 Figure 8. Predictor interface. See paragraph 4.3.1 for labels (a) to (g).

Figure 9 .

 9 Figure 9. Results output. (a) illustration of a color coded molecule.

  (i) generation of predictive models on 11 endpoints relevant in the context of the REACH Regulation (including environmental fate, ecotoxicological and toxicological properties); (ii) application of GTM to the REACH-chemical space, which is the chemical space populated by compounds registered for REACH; (iii) multi-task model building able to profile new compounds about concerned properties; (iv) implementation of the generated models in the ISIDA/Predictor platform. The software and models have been deployed on the industrial site of Solvay. Table 3 reports the endpoints that have been considered together with the models' performance and the link to the given dataset. 17762 unique compounds have been collected over the 11 endpoints, for a total of 29433 experimental values. This dataset has been extensively curated : (i) chemical structures have been validated by checking the correspondence between chemicals identifiers (e.g. SMILES ; CAS, IUPAC name) though automatized workflows querying online databases; (ii) only experimental values coming from reliable sources and matching the given OECD test guideline requirements were selected.Chemical structures have been encoded by different types of substructural molecular fragments descriptors (ISIDA Fragments). State-of-the-art machine learning techniques (e.g. support vector machine and random forest) have been applied for model generation. For each property, a consensus model has been generated, consisting of several "individual models", each one with a specific set-up of descriptors and machine learning method. Each individual model has its own applicability domain. A model prediction participates in the consensus calculation only if the compound is within the applicability domain of this model. A reliability score is defined based on the number and variance of predictions used for the consensus calculation: the higher, the more reliable the prediction is.

6 Propriétés toxicologiques : toxicité aiguë sur le rat

  La détermination de la toxicité aiguë sur le rat est obligatoire dans tous dossier REACH ce qui demande l'utilisation d'un grand nombre d'animaux. Aussi, une initiative américaine appelée NICEATM (National Toxicology Programme Interagency Centre for the Evaluation of Alternative Toxicological Methods)[9] a organisé une compétition à un niveau international pour générer des modèles prédictifs sur cette propriété. Le modèle crée dans cette thèse a été classé en troisième position (sur plus de 20 participants) en termes de précision. Par la suite, le modèle a été amélioré grâce à l'introduction de nouvelles données et testé sur les données industrielles, démontrant la qualité de ses prédictions[6].

	1.2.4	Destin environnementale : persistance
	Les propriétés de persistance dans les compartiments environnementaux, sédiments
	(SedP), sol (SoilP) et aquatique (WatP), peuvent être considères comme la suite
	expérimentale au test RB si le résultat est négatif, car ils vont déterminer précisément le
	temps de dégradation dans un compartiment environnemental. Ces modèles ont le jeu

1.2.3 Destin environnementale : biodégradabilité primaire Le test de Ready Biodegradability (RB) est extrêmement utilisé parce qu'il donne une première évaluation sur la dégradation de la substance. Si le test est positif le registrant n'est pas obligé d'effectuer certains tests supplémentaire (e.g. toxicité chronique). Aussi, l'avantage de ce modèle est d'avoir un jeu d'entraînement bien plus large que les modèles préexistants (plus du double). Ce modèle a démontré la fiabilité de ses prédictions dans un contexte industriel [5]. d'entraînement le plus petit d'entre tous, ce qui est significatif de la carence des données dans les sources publiques. Donc leur applicabilité peut être limitée dans un contexte industriel. Pour le model SoilP, il est intéressant de remarquer que l'aptitude du modèle à détecter les substances les plus persistantes (Sensitivité = 0.50) est très basse : ce résultat est représentatif de l'état de l'art et reflète la variabilité des mesures expérimentales, ce qui influence négativement les modèles.

1.2.5 Propriétés écotoxicologiques : toxicité aiguë pour les organismes aquatiques Ces propriétés sont essentielles dans un dossier REACH car elles caractérisent la toxicité d'une substance sur trois espèces considérées comme représentatives de l'écosystème aquatique. Chaque dossier REACH doit au moins inclure les résultats concernant deux espèces sur trois. Ces modèles -Algues (AlgaeTox), Crustacés (DaphniaTox) et Poissons (FishTox)ont des performances acceptables en validation interne (R2 = 0.61 -0.67). Toutefois, les performances se dégradent (R2 = 0.48 -0.58) sur les données industrielles. Cette différence s'explique par une surestimation importante de la toxicité des molécules de bas poids moléculaire ou possédant moins de quatre atomes. Ce problème est imputé à deux facteur principaux : (1) les résultats de toxicité sur ce genre de substances présentes une variabilité extrêmement élevée (jusqu'à deux ordres de grandeur) ; (2) leur toxicité peut être dû par une réactivité spécifique une fois dans l'organisme qui se reflèterait mal dans leur structure chimique. Toutefois ces résultats sont comparables à ceux de l'état de l'art. 1.2.1.2.7 Propriétés toxicologiques : perturbateurs endocriniens Des directives sur la détermination du potentiel d'une molécule d'être un perturbateur endocrinien n'ont été publiées que récemment [10]. Ici on s'intéresse à la capacité des molécules à interagir avec des récepteurs clés du système endocrinien : les récepteurs androgènes (AR) et estrogènes (ER). Les modèles développés représentent donc une nouveauté dans la situation actuelle. Toutefois, il faut remarquer que ces modèles ont une capacité limitée à identifier certaines substances actives sur ces récepteurs (SensitivitéAR = 0.49, SensitivitéER = 0.34) : ces limites ont pour origine une variabilité très élevée entre les sources des données. Ici encore, les résultats obtenus sont parfaitement comparables à ceux

des compétitions international

[11,12]

, qui ont été intégrées à nos source de données.

1.

2.8 GTM : analyse de l'espace chimique du REACH La

  Plusieurs fois les limites des AD des modèles QSAR ont été évoqués et mis en relation avec les performances et l'utilité des modèles existants quand ils sont appliqués dans le domaine industriel. La GTM a été utilisée pour illustrer ces observations : l'espace chimique de toutes les données provenant de sources publiques (utilisées pour générer les modèles) a été comparé à l'espace chimique industriel (les données de validation externe).

	La carte GTM obtenue est illustrée en Figure 2. Plus de 18000 molécules ont contribué à
	caractériser cet espace chimique. Les zones rouges (soulignées par les rectangles) indiquent
	que les molécules qui y sont localisées appartiennent majoritairement au contexte
	industriel. Cela signifie que les modèles existants, qui sont développés exclusivement sur
	des données publiques, ne peuvent pas être appliqués sans restriction sur cet espace

multitude des propriétés à évaluer dans le contexte de REACH implique la nécessité d'avoir à disposition un modèle pour chacun d'eux (approche dite single-task). Pourtant, un modèle peut être préparé pour prédire, pour une substance donnée, plusieurs propriétés simultanément (approche multi-task). La méthodologie GTM est une stratégie de cartographie basée sur un modèle probabiliste, qui peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données mais aussi pour proposer des modèles prédictifs

[8]

. Elle produit une carte 2D représentant l'espace chimique concerné, facilitant donc une analyse de son contenu. chimique pertinent pour l'industrie : leur AD doit être pris en compte. Toutefois, après l'inclusion des données industrielles (étape 8 en Figure

1

), qui est une spécificité des nouveaux modèles produits pendant cet thèse, l'AD couvre mieux ce domaine particulier de l'espace chimique.

De plus les cartes peuvent être utilisées comme modèle prédictif : une seule et même carte peut être colorée pour plusieurs propriétés distinctes. Le modèle obtenu est alors de type multi-task. Ceci a permis d'utiliser la GTM pour établir le profil des risques associés aux substances enregistrées dans le REACH. Une application pratique est de faire un criblage virtuel pour identifier les substances ayant un profile (éco)toxicologique inquiétant pour l'environnement et la santé humaine. Cet avant-dernier chapitre de la thèse unifie toutes les propriétés étudiées dans un unique outil de profilage des molécules.

  11 propriétés importantes dans le contexte du règlement européen REACH ont été modélisées. Tous les modèles ont été validés selon les directives du règlement, afin qu'ils puissent être utilisés comme alternative aux tests

	expérimentaux.
	Les modèles ont démontré leurs bonnes performances au cours d'analyses
	comparatives avec les modèles préexistants. Un point fort des modèles ici générés est
	l'introduction de nouvelles données provenant d'un contexte industriel. Ainsi la précision
	et la fiabilité des modèles sur les substances d'intérêt industrielle est améliorée.
	Les modèles ont été implémentés dans la platforme ISIDA/Predictor, qui est
	librement accessible. Une version desktop a été livrée à l'entreprise Solvay S.A. pour un
	usage interne.

Table 2 .

 2 Selected endpoints and data availability.

	REACH section	Endpoint	Acronym	Model type	Training set	External set
		Bioconcentration factor	BCF	REG	1263	31
		Ready biodegradability	RB	CLS	3069	362
	Env. fate	Persistence in sediment	SedP	CLS	436	131
		Persistence in soil	SoilP	CLS	630	909
		Persistence in water	WatP	CLS	466	140
		Algae acute toxicity	AlgaeTox	REG	1231	228
	Ecotox.	Daphnia acute toxicity	DaphniaTox REG	2083	249
		Fish acute toxicity	FishTox	REG	2152	193
		Rodent acute toxicity	RodentTox	REG	11191	197
	Human tox.	Androgen receptor binding AR binding	CLS	1661	3882
		Estrogen receptor binding ER binding	CLS	1661	5795

• ECHA: European Chemicals Agency database storing all REACH registration dossiers. The database can be queried to download experimental data on all REACH endpoints. It counts more than 22'000 registered substances. It was queried for all endpoints.

  WEKA[36] is a data mining program in Java uphelp by the Machine Learning group at the University of Waikato, which contains several machine learning algorithms. It has been used to generate Random Forest (RF) and Naïve Bayesian (NB) models.

	3.8.3	WEKA v.3.9.3
	3.8.4	LibSVM v.3.21
		3.8.2	ISIDA/Fragmentor v.2019
	ISIDA/Fragmentor [32] has been used to generate ISIDA descriptors.

is a graphical workbench that allows to create exportable workflows thought the connection of such called "nodes". KNIME was used for data extraction and curation, file preparation (training / test set split) and results analysis (e.g. computing statistics).

  ii) l'utilisation de plusieurs modèles n'est pas toujours aisé en raison, par exemple, des différents pré-et post-traitements des données, par exemple les différences dans la façon dont le domaine d'applicabilité (AD) est évalué par chaque modèle; (iii) nous avons constaté que pour certaines propriétés, le AD des outils existants est plutôt limité lorsqu'ils sont utilisés dans un contexte industriel car il y sont parfois présents des chémotypes spécifiques mal échantillonnés dans les jeux de données d'entraînement. Bien qu'il existe déjà quelques outils pouvant être utilisés pour la prioriser les risques liés à des substances chimiques, tels que Toxmatch ou DART (Decision Analysis by Ranking Techniques), ils ne peuvent être utilisés que si certaines valeurs expérimentales sont connues pour certaines propriétés stratégiques : leur utilisation est donc limitée aux composés pour lesquelles ces valeurs sont déjà connues. Un total de 17762 composés uniques répertoriant au moins une mesure expérimentale parmi ces propriétés ont été collectés dans un jeu de données « Global ». Les étiquettes binaires, dangereuses (H) et non dangereuses (nH), ont été attribuées en fonction des seuils réglementaires fixés par REACH. La cartographie topographique générative a été utilisée comme méthode d'analyse des données et de prédiction des propriétés, générant des modèles d'apprentissage mono-tâche et multi-tâches. Les espaces chimiques du jeu de données Global et des substances enregistrées pour REACH (ECHA-DB) ont été comparés. Bien que le jeu de données Global partage une grande partie de l'espace chimique avec ECHA-DB, plusieurs zones seulement peuplées de composés ECHA-DB ont été localisées, indiquant qu'il manque des chémotypes importants dans le jeu de données Global. Ceci suggère que le domaine d'applicabilité des modèles QSAR actuels, qui sont basés sur des données publiques, peut souffrir de certaines restrictions lorsqu'ils sont utilisés dans le contexte de REACH.

	carte universelle a montré une capacité prédictive acceptable, allant de 0,60 à 0,78 de
	précision balancée, selon la propriété. Mais, lorsque plusieurs cartes sont rassemblées dans
	un consensus, les performances prédictives s'améliorent en général, la précision balancée
	allant de 0,67 à 0,83.
	Cet article a été soumis au journal à comité de lecture « Molecular Informatics » ;
	Pour montrer le potentiel de la GTM, tout l'espace chimique des substances le manuscrit ci-dessous correspond à la version soumise.
	enregistrées pour REACH a été profilé. Au total, 11 paramètres ont été pris en compte: le
	facteur de bioconcentration, la biodégradabilité primaire, la persistance environnementale
	dans les sédiments, les sols et les milieux aquatiques, la toxicité aquatique aiguë pour les
	algues, la daphnie et les poissons, la toxicité aiguë pour le rat, la liaison aux récepteurs
	nucléaires androgènes et oestrogènes. La liste des valeurs de ces propriétés pour un
	composé donné définis ce qu'est son «profil de substance».

registered substances was profiled. A total of 11 endpoints have been considered: bioconcentration factor (BCF), ready biodegradability (RB), environmental persistence in sediment (SedP), soil (SoilP) and water (WatP) media, acute aquatic toxicity to algae (AlgaeTox), daphnia (DaphniaTox) and fish (FishTox), rat acute toxicity (RatTox), requis; (Pour surmonter ces limitations, nous proposons dans ce travail une méthodologie de criblage basée sur la cartographie topographique générative (GTM). La GTM est une stratégie de cartographie basée sur un modèle probabiliste des données, qui peut être appliquée à la fois pour la visualisation et la prédiction de propriétés. Nous avons choisi cette méthode car elle présente deux avantages importants: (i) elle permet un apprentissage multi-tâches prenant en charge plusieurs propriétés simultanément; (ii) elle produit une sortie graphique (c'est-à-dire une carte 2D de l'espace chimique) qui peut être utilisée comme support pour mieux comprendre les prédictions du modèle, à la lumière d'une interprétation mécanistique; (iii) un modèle de base peut être entraîner puis adapté pour prédire de nouvelles propriétés qui pourraient n'avoir pas même encore été envisagées initialement. Concernant les capacités prédictives de la GTM pour les propriétés, des cartes universelles entraînées sur l'ensemble de données Global ont été générées et leur capacité à discriminer les composés H des composés nH a été testée sur les 11 propriétés. De cette manière, un composé peut être criblé sur plusieurs propriétés simultanément. La meilleure

Table 3 .

 3 Summary of generated models and collected data

	Type	Endpoint (acronyme)	Tr. set	Int. Val. R 2 RMSE	Ext. Val. R 2 RMSE	Zenodo DOI :
		Bioconcentration factor (BCF)	1263	0.75	0.71	0.77	0.55	10.5281/zenod o.3228387
		Algae acute toxicity (AlgaTox)	1231	0.61	0.69	0.48	1.07	10.5281/zenod o.3708082
	REG	Daphnia acute toxicity (DaphniaTox)	2083	0.67	0.78	0.58	0.93	10.5281/zenod o.3708082
		Fish acute toxicity (FishTox)	2152	0.67	0.73	0.54	0.97	10.5281/zenod o.3708082
		Rat acute toxicity (RodentTox)	11191	0.78	0.55	0.6	0.47	10.5281/zenod o.3300664
	Type	Endpoint (acronyme)	Tr. set	Val. interne BA	Val. externe BA
		Ready biodegradability (RB)	3069		0.81		0.75	10.5281/zenod o.3540701
		Sediment persistence (SedP)	436		0.81		0.91	10.5281/zenod o.3698144
	CLS	Soil persistence (SoilP) Water persistence (WatP)	630 466		0.71 0.80		0.76 0.77	10.5281/zenod o.3698144 10.5281/zenod o.3698144
		Androgen receptor (AR binding)	1661		0.84		0.72	10.5281/zenod o.3935808
		Estrogen receptor (ER binding)	1661		0.68		0.60	10.5281/zenod o.3935808

outils ne couvrait pas ces exemples industriels. Par conséquent, nous avons collecté l'ensemble de données BCF le plus complet à ce jour en fusionnant plusieurs jeux de données accessibles au public. Celui-ci a été utilisé pour générer un nouveau modèle BCF, qui a ensuite été validé selon une procédure de validation externe, sur les composés du jeu de données industriel et comparé aux outils existants.Les modèles ont montré des performances mitigées sur les composés industriels.Les meilleures précisions sont associées à un domaine d'applicabilité étroit, tandis que les modèles avec plus permissifs sont associés à des erreurs (racine de l'erreur quadratique moyenne, RMSE) plus grandes. Notre modèle a obtenu les mêmes performances (RMSE de 0,58 unités logBCF) que le meilleur parmi les autres modèles et est prédictif sur une plus grande diversité de composés (la couverture des données de test atteint 78%).Toutefois, une limitation générale de tous les modèles concerne certaines familles chimiques, telles que les siloxanes et les composés hautement phosphonés. Ces chémotypes industriels sont spécifiques aux exemples industriels et sont sous-échantillonnés dans les bases de données publiques. Afin de compenser les limites des modèles individuels, l'utilisation de tous les outils disponibles simultanément dans un consensus est encouragée.Ceci a pour effet de réduire l'incertitude et d'améliorer la précision.En conclusion, notre modèle est un outil alternatif pour prédire la propriété du facteur de bioconcentration dans un contexte industriel, contexte qui se caractérise par un espace chimique beaucoup plus hétérogène que les composés issus d'études antérieures, impliquant la plupart du temps des polluants classiques.

par le faible accord entre les bases de données. Cet accord est illustré par une mesure de sensibilité allant de 0,34 à 0,49. Il semble que différentes sources fusionnent des résultats biologiques de signification différente, ce qui expliquerait ces performances médiocres.

Dans cet ensemble, les données CERAPP / CoMPARA ressortent particulièrement, indiquant qu'elles ne doivent pas être fusionnées avec d'autres sources de données.

Cet article a été soumis au journal à comité de lecture « SAR and QSAR in Environmental Research » ; le manuscrit ci-dessous correspond à la version soumise.

Concerning GTM for property prediction, so called Universal Maps trained on the Global dataset have been generated, and their ability to classify H from nH compounds has been tested on all the 11 endpoints. In such a way, a compound can be screened on multiple properties simultaneously. The best Universal map showed acceptable predictive power, ranging from 0.60 to 0.78 balanced accuracy, depending on the endpoint. However, when more universal maps are ensembled in consensus, performances show a general improvement, with BA ranging from 0.67 to 0.83.

This article has been submitted to the peer-reviewed journal "Molecular

Informatics"; the manuscript reported here corresponds to the submitted version.

Partie 2 -Profilage de l'espace chimique REACH avec la GTM

Au cours des dernières années, plusieurs modèles ont été publiés concernant des propriétés pertinentes pour REACH, allant de simples modèles de régression linéaire multiple à des méthodes d'apprentissage automatique plus complexes, telles que des machines à vecteur support ou des réseaux de neurones. Cependant, nous pouvons souligner quelques inconvénients: (i) ces modèles sont mono-tâches, l'utilisateur doit exécuter plusieurs modèles sur le même composé, ce qui augmente la complexité de l'évaluation et le temps

Reliability of the prediction

The applicability domain of each individual model is verified through the "Fragment control": if a test molecule is found to have one fragment (i.e. a determined sequence of atoms and/or bonds) which is not present in the training set of the given individual model, that molecule is marked to be outside the applicability domain, since its structure has not been mapped entirely. In the consensus calculation, only the predictions that fell inside the AD of the individual model were taken into account.

A reliability assessment of the predictions is provided according to the number of individual models with positive AD: the following percentage thresholds of ≤25, >25 -≤50; >50 -≤80; >80 were chosen to delimit reliability values: OutsideAD, Average, Good, Optimal.

Additionally, the standard deviation of the set of the individual models' predictions participating in the consensus is computed: if the st.dev. is higher than 0.5, than the prediction is considered to be OutsideAD, as the individual models are in strong disagreement.

Bibliography

The bibliography is divided in two parts: (i) the first part contains references to the cited literature following the citation order in the thesis, without considering those present in the published articles; (ii) the second part lists all the published papers in alphabetical order, comprising those inside the seven articles.

Part 1: References as cited in the thesis [