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Publicado em

AGO 2026

Categoria

Segurança Regulatória

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NAMs · Evidência Rastreável

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AGO 2026 · Segurança Regulatória

Novas Abordagens Metodológicas (NAMs): Conectando modelos preditivos ao fluxo regulatório

Como a toxicologia in silico auditável apoia a avaliação de segurança sem testes animais em cosméticos, agroquímicos, embalagens e fármacos.

Pesquisadora avaliando relatórios computacionais de segurança

O cenário regulatório nacional e internacional passa por uma transição decisiva rumo às Novas Abordagens Metodológicas (NAMs) — priorizando a modelagem computacional (in silico) e ensaios in vitro direcionados para reduzir e substituir testes em animais na avaliação de segurança química.

Contudo, adotar modelos preditivos em setores altamente regulados exige mais do que métricas acadêmicas. Líderes de assuntos regulatórios, toxicologia e produto precisam de evidências reprodutíveis e rastreáveis que se integrem diretamente aos dossiês técnicos.

Conectando Pesquisa Preditiva à Conformidade Operacional

Nos principais setores atendidos pela Iterchem, a priorização computacional responde a desafios regulatórios e de P&D concretos:

  • Medicamentos e Biotechs: Triagem precoce de séries líderes e novas moléculas para antecipar passivos endócrinos antes do investimento pré-clínico.
  • Agrotóxicos e Proteção de Cultivos: Avaliação de ingredientes ativos e alternativas de formulação com foco em segurança hormonal e ambiental perante MAPA, IBAMA e ANVISA.
  • Cosméticos e Cuidados Pessoais: Fundamentação de segurança de ingredientes livre de testes em animais (cruelty-free), alinhada às diretrizes internacionais de métodos alternativos.
  • Embalagens e Químicos Industriais: Avaliação toxicológica de contaminantes, substâncias não intencionalmente adicionadas (NIAS) e novos insumos funcionais.

“Um modelo preditivo só gera valor real para a indústria quando seus resultados são rastreáveis, versionados e estruturados para quem toma decisões de investimento e regulação.”

Rastreabilidade desde a Concepção

O EndoXplain foi projetado especificamente para eliminar a distância entre a pesquisa em química computacional e a documentação regulatória. Cada análise registra a versão exata do modelo, os parâmetros de curadoria estrutural, as métricas de incerteza e o racional explicável — gerando relatórios técnicos em PDF prontos para governança interna e suporte regulatório.