Al fine di contenere i costi, i tempi e il numero di animali da usarsi per la sperimentazione, il REACH prevede che, prima di ricorrere a prove di laboratorio, si debba valutare se non esistano già i dati e dei metodi alternativi. Gli Allegati III, VI, VII-X menzionano l’uso dei metodi alternativi. L’Allegato XI introduce regole per adattare gli standard sperimentali, includendo metodi senza prove di laboratorio.

Fra i metodi alternativi rientrano i metodi in cui non si ha la produzione di nuovi dati (“non-testing methods”). In tale categoria rientrano i metodi di read-across e i cosiddetti modelli (quantitative) structure-activity relationship, o (Q)SAR. I metodi read-across si basano sull’uso di dati per sostanze simili a quella d’interesse. Il dato del composto d’interesse è interpolato dai dati esistenti per composti analoghi.

I modelli (Q)SAR comprendono modelli quantitativi (QSAR), in cui si predice la proprietà chimico-fisica, ambientale o tossicologica, e modelli qualitativi (SAR), in cui si predice una classe o categoria, ad esempio: cancerogeno, molto tossico, etc. Tali metodi si basano sul principio che certe proprietà delle sostanze chimiche sono deducibili dalla struttura chimica.

La documentazione esplicativa e di implementazione del REACH individua già delle prospettive pratiche di utilizzo dei metodi QSAR. Ad esempio, tale approccio è idoneo per valutare il fattore di bioconcentrazione (BCF). Il RIP 3.3 stabilisce scenari applicativi dei metodi QSAR per il BCF.

Esistono già alcuni metodi QSAR per il BCF, quali quello sviluppato dall’EPA. Il progetto CAESAR ha sviluppato recentemente dei modelli con risultati migliori.

I modelli QSAR offrono interessanti opportunità per i tempi rapidi, i costi bassi (una frazione dei costi dei modelli sperimentali), la possibilità di procedere in batch, e, sotto il profilo etico, non utilizzano animali. In tal senso, i modelli QSAR risultano vantaggiosi per tutti i soggetti coinvolti nel REACH: le aziende vedono la possibilità di ridurre i costi; la relativa facilità di ottenimento dei dati consente di valutare un numero maggiore di composti, anche per quantitativi inferiori alla tonnellata, e quindi in ultima analisi di migliorare l’impatto su ambiente e salute umana; infine gli animalisti vedono con favore tali tecniche, perché riducono l’impiego di animali da esperimento.

Per le aziende i modelli QSAR si prestano anche come strumento rapido di screening in una fase precedente alla registrazione: può essere infatti importante decidere se valga la pena sostenere tutto un portafoglio di sostanze, ovvero scegliere quelle più promettenti; in fase di progettazione di nuove strutture i modelli QSAR consentono di valutare al meglio rischi possibili per il REACH.

I modelli QSAR offrono inoltre importanti utilizzi anche come strumento di prioritizzazione per le agenzie di controllo. Infatti, occorrerà individuare quali composti necessitano una caratterizzazione accelerata, sulla base di un probabile rischio maggiore, e anche per questo i modelli QSAR risultano competitivi.