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Intégration de la toxicogénomique à l’évaluation du risque à la santé humaine :

Une étude exploratoire

Mémoire

Julien Vachon

Maîtrise en santé communautaire

Maître ès sciences (M. Sc.)

Québec, Canada

© Julien Vachon, 2017

Intégration de la toxicogénomique à l’évaluation du risque à la santé humaine :

Une étude exploratoire

Mémoire

Julien Vachon

Sous la direction de :

Patrick Levallois, directeur de recherche

Céline Campagna, codirectrice de recherche

iii

Résumé

L’évaluation du risque à la santé humaine (ÉRSH) doit s’adapter aux défis du 21e siècle, et la toxicogénomique

est au cœur des changements que les agences réglementaires veulent implantés. Cependant, l’utilisation de

données issues de la toxicogénomique en ÉRSH est encore marginale. L’objectif de cette étude est d’étudier

l’état de l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH au Canada et de caractériser, de façon exploratoire, les

facteurs individuels et organisationnels entravant une telle utilisation.

L’étude comporte deux volets. Le premier consistait en une enquête par questionnaire électronique menée

auprès d’évaluateurs de risque canadiens. Vingt-neuf (29) participants ont complété et retourné le questionnaire.

Le deuxième consistait en un examen de la portée des publications toxicogénomiques portant sur les

trihalométhanes. L’examen de la portée a identifié 9 publications satisfaisant aux critères de sélection, lesquelles

ont été incluses dans l’analyse.

Les résultats démontrent que l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH reste marginale, 85% des répondants

au sondage ayant rapporté n’avoir jamais utilisé de telles données dans leur pratique. Le principal facteur

individuel entravant l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH semble être le manque de

connaissance en toxicogénomique chez les évaluateurs de risque (68% des répondants n’étant « pas » ou « peu

familiers » avec le concept). Les principaux facteurs organisationnels identifiés sont le manque de lignes

directrices guidant l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH, et le manque de leadership et de soutien de la

part des organisations envers le développement de telles lignes directrices ainsi qu'envers la formation des

évaluateurs de risque. Les résultats de l’examen de la portée démontrent que la faible disponibilité (n=9) et la

qualité faible ou incertaine des publications toxicogénomiques (3/9 satisfaisant aux critères de qualité) peuvent

également être des freins importants. Les résultats permettent de suggérer des pistes d’interventions visant à

appuyer l’application de la toxicogénomique en ÉRSH.

v

Abstract

Human health risk assessment (HHRA) must be adapted to the challenges of the 21st century, and

toxicogenomics data are at the centre of the paradigm that regulatory agencies worldwide are trying to

implement. However, the use of toxicogenomics data in HHRA is still limited. The study aims to explore the state

of the use of toxicogenomics in HHRA and to characterise individual and organisational factors that impede such

a use.

The study was conducted in two parts. The first part consisted in an online survey targeted at Canadian risk

assessors. Twenty-nine (29) completed surveys were returned after two months of solicitation. The second part

consisted in a scoping review of the toxicogenomics publications on trihalomethanes. The scoping review

identified nine (9) publications satisfying the eligibility criteria, and were included in the analysis.

Results show that the use of toxicogenomics in HHRA is still marginal, 85% of survey respondents having

reported having never used such data in their practice. The main individual factor impeding the use of

toxicogenomics in HHRA is the lack of knowledge of toxicogenomics by risk assessors (68% of respondents are

“not at all” or “only a little” familiar with the concept). The main organisational factors are the lack of recognised

guidelines guiding the use of toxicogenomics in HHRA, and the lack of leadership and support of organisations

towards the development of such guidelines and towards training of risk assessors. Results from the scoping

review show that the low availability (n=9) and the low or uncertain quality of toxicogenomics publications (3/9

satisfying the essential quality criteria) can also be an important barrier. The results allowed to suggest

interventions aimed at supporting the use of toxicogenomics data in HHRA.

vii

Table des matières Résumé ...................................................................................................................................................................... iii Abstract ....................................................................................................................................................................... v Liste des tableaux ...................................................................................................................................................... ix Liste des figures .......................................................................................................................................................... x Liste des abréviations ................................................................................................................................................ xi Remerciements ........................................................................................................................................................ xiii Avant-propos ............................................................................................................................................................. xv Introduction.................................................................................................................................................................. 1 Chapitre 1 – Revue de la littérature ........................................................................................................................... 3

1.1 Toxicogénomique et évaluation du risque à la santé humaine ..................................................................... 3 1.1.1 Concepts importants ................................................................................................................................ 3 1.1.2 Apport de la toxicogénomique à l’évaluation du risque à la santé humaine ........................................ 4 1.1.3 Intégration des données toxicogénomiques à l’évaluation du risque à la santé humaine................... 4 1.1.4 Freins à l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à la santé humaine ................... 5

1.2 Les sous-produits de la désinfection .............................................................................................................. 6 1.2.1 Les trihalométhanes ................................................................................................................................. 7 1.2.2 Apport de la génomique à l’étude des trihalométhanes ........................................................................ 7

1.3 Cadres de référence ........................................................................................................................................ 8 Chapitre 2 – Objectifs et méthodologie ................................................................................................................... 11

2.1 Objectifs .......................................................................................................................................................... 11 2.1.1 Question de recherche........................................................................................................................... 11 2.1.2 Hypothèse............................................................................................................................................... 11 2.1.3 Objectif général ...................................................................................................................................... 11 2.1.4 Objectifs spécifiques .............................................................................................................................. 11

2.2 Méthodologie du volet 1 : Enquête auprès des évaluateurs de risque canadiens .................................... 12 2.2.1 Devis d’étude .......................................................................................................................................... 12 2.2.2 Population à l’étude................................................................................................................................ 12 2.2.3 Outil de mesure ...................................................................................................................................... 12 2.2.4 Recrutement et collecte de données .................................................................................................... 12 2.2.5 Analyse des données ............................................................................................................................. 13 2.2.6 Considérations éthiques ........................................................................................................................ 13

2.3 Méthodologie du volet 2 : Examen de la portée des données toxicogénomiques disponibles sur les trihalométhanes .................................................................................................................................................... 14

2.3.1 Devis d’étude .......................................................................................................................................... 14 2.3.2 Étape 1 : identifier la question de recherche ........................................................................................ 15 2.3.3 Étape 2 : identifier les articles pertinents .............................................................................................. 15 2.3.4 Étape 3 : sélection des articles.............................................................................................................. 15 2.3.5 Étape 4 : extraction et tri des données ................................................................................................. 16 2.3.6 Étape 5 : rassembler, résumer et rapporter les résultats .................................................................... 17 2.3.7 Considérations éthiques ........................................................................................................................ 17

Chapitre 3 – Résultats du sondage (volet 1) ........................................................................................................... 21 3.1 Résumé .......................................................................................................................................................... 22 3.2 Abstract .......................................................................................................................................................... 23 3.3 Article intitulé « Barriers to the use of toxicogenomics data in human health risk assessment: A survey of Canadian risk assessors » .............................................................................................................................. 24

Introduction ...................................................................................................................................................... 24 Summary of methods ...................................................................................................................................... 25 Results and discussion.................................................................................................................................... 26 Conclusion ....................................................................................................................................................... 31

Chapitre 4 – Résultats de l’examen de la portée (volet 2) ..................................................................................... 33

viii

4.1 Résumé .......................................................................................................................................................... 34 4.2 Abstract .......................................................................................................................................................... 35 4.3 Article intitulé « Availability, quality and relevance of toxicogenomics data for human health risk assessment: A scoping review of the literature on trihalomethanes » .............................................................. 36

Background ...................................................................................................................................................... 36 Methods............................................................................................................................................................ 38 Results ............................................................................................................................................................. 40 Discussion ........................................................................................................................................................ 45 Conclusion ....................................................................................................................................................... 49

Chapitre 5 – Discussion ........................................................................................................................................... 51 5.1 Discussion des principaux résultats.............................................................................................................. 51

5.1.1 Fréquence de l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à la santé humaine........ 51 5.1.2 Les facteurs individuels entravant l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à la santé humaine ................................................................................................................................................. 51 5.1.3 Les facteurs organisationnels entravant l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à la santé humaine .......................................................................................................................................... 53 5.1.4 Disponibilité, qualité et pertinence des publications toxicogénomiques ............................................. 54 5.1.5 Sommaire des différents facteurs ......................................................................................................... 55

5.2 Forces et limites de l’étude............................................................................................................................ 56 5.2.1 Forces ..................................................................................................................................................... 56 5.2.2 Limites ..................................................................................................................................................... 57

5.3 Suggestions d’intervention ............................................................................................................................ 58 Conclusion................................................................................................................................................................. 61 Références ................................................................................................................................................................ 63 Annexes..................................................................................................................................................................... 69 Annexe 1. Cadre de référence de Chagnon et al. (2012) ...................................................................................... 71 Annexe 2. Version française du questionnaire utilisé auprès des évaluateurs de risque canadiens .................. 73 Annexe 3. Approbation du Comité d’éthique de la recherche de l’Université Laval (CÉRUL)............................. 83 Annexe 4. Matériel supplémentaire en appuie aux résultats du sondage (en anglais) ........................................ 85 Annexe 5. Détails des mots clés de la revue de la littérature pour l’examen de la portée................................... 89 Annexe 6. Sommaire des données extraites lors de l’examen de la portée ......................................................... 90

ix

Liste des tableaux

Tableau 1. Liste des critères de qualité et de pertinence pour l’évaluation du risque à la santé humaine ayant servi lors de l'évaluation des publications toxicogénomiques de l’examen de la portée ....................... 18

Table 2. Percentage (%) of respondents confident in their ability to perform tasks related to the use of toxicogenomics data in human health risk assessment, by knowledge level ........................................ 29

Table 3. Summary of evaluated toxicogenomics studies on trihalomethanes satisfying the relevance to human health risk assessment criteria .................................................................................................................. 44

x

Liste des figures

Figure 1. Potential future use of toxicogenomics data by risk assessors in human health risk assessment, stratified for knowledge of toxicogenomics (low versus high) ................................................................. 27

Figure 2. PRISMA flowchart of the selection process of toxicogenomics studies on trihalomethanes ............... 41 Figure 3. Résumé des facteurs associés à la faible utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à

la santé humaine ........................................................................................................................................ 56

xi

Liste des abréviations

BDCM Bromodichlorométhane (en anglais, bromodichloromethane)

CÉRUL Comité d’Éthique de la Recherche de l’Université Laval

CIRC Centre International de Recherche sur le Cancer

CRSNG Conseil de recherche en sciences naturelles et génie du Canada

CTD Comparative Toxicogenomics Database

DBCM Dibromochlorométhane (en anglais, dibromochloromethane)

DBP Disinfection by-products

EPA Environmental Protection Agency

ÉRS Évaluation du risque à la santé

ÉRSH Évaluation du risque à la santé humaine

FDR False discovery rate

FRQNT Fonds de Recherche du Québec – Nature et technologies

HHRA Human health risk assessment

HPLC High performance liquid chromatography

IARC International Agency for Research on Cancer

INSPQ Institut national de santé publique du Québec

IRIS Integrated Risk Information System

IRSC Instituts de Recherche en Santé du Canada

LC-MS/MS Liquid chromatography-tandem mass spectrometry

NRC National Research Council

RT-qPCR Real-time Quantitative polymerase chain reaction

SOAR Systematic Omics Analysis Review

SOTC Society of Toxicology of Canada

SPD Sous-produits de la désinfection

THM Trihalométhanes (en anglais, trihalomethanes)

xiii

Remerciements

Je voudrais d’abord remercier mon directeur et ma codirectrice de recherche, Patrick Levallois et Céline

Campagna, pour leur incroyable supervision. J’ai accompli, sous leur tutelle, beaucoup plus que je n’aurais osé

imaginer, et ce grâce à leurs idées et conseils toujours très pertinents, leur engagement dans ma réussite, et

leur disponibilité, patience et compréhension lors des moments plus difficiles. Ce fut une année mouvementée

pour moi, et leur soutien et expertise a joué un rôle important dans l’accomplissement de ce projet.

Je tiens aussi à remercier Marc-André Sirard, Manuel J. Rodriguez et Florence Pagé-Larivière pour leur

implication dans la réussite de ce projet. Leurs contributions ont participé à le faire évoluer au-delà de mes

attentes.

Je remercie également toute l’équipe de l’Unité santé et environnement de l’Institut national de santé publique

du Québec (INSPQ) qui m’ont accueilli chaleureusement durant toute la durée de mon projet de recherche, et

pour les ressources dont ils ont mis à ma disposition. Je souligne aussi la contribution de Vicky Tessier,

bibliothécaire à l’INSPQ, qui m’a patiemment encadré dans la réalisation de mes revues de la littérature.

Pour leurs soutiens financiers, je remercie particulièrement Marc-André Sirard, qui a généreusement assuré ma

bourse de recherche et mes déplacements à des congrès à l’aide de la subvention provenant des Fonds de

Recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT), ainsi que l’Association des Étudiantes et Étudiants

de Laval Inscrits aux Études Supérieures et la Gordon Research Conference pour les bourses de congrès.

Finalement, je remercie tous ceux qui m’ont encouragé dans les dernières années, de près ou de loin, à

poursuivre des études supérieures et qui ont cru en mes aptitudes.

xv

Avant-propos

Ce mémoire, réalisé dans le cadre de la maîtrise en santé communautaire, est un travail exploratoire bâti sur

deux piliers méthodologiques distincts : une enquête par sondage électronique auprès d’évaluateurs de risque

canadiens, et un examen de la portée des publications toxicogénomiques sur les trihalométhanes. Ainsi, deux

articles scientifiques sont insérés dans ce mémoire de maîtrise. Le premier article consiste en la publication des

résultats de l’enquête par sondage menée auprès d’évaluateurs de risque canadiens; il a été publié dans le

journal « Regulatory Toxicology and Pharmacology ». Le deuxième article consiste en la publication des

résultats de l’examen de la portée; il sera soumis prochainement à la revue « Toxicological Sciences ». Les

manuscrits soumis ont été légèrement modifiés pour respecter l’ordre d’apparition des tableaux et figures.

Pour l’article traitant de l’enquête par sondage, les coauteurs sont mes directeurs de recherche, Patrick

Levallois, M.D., M.Sc. et Céline Campagna, Ph. D., ainsi que Marc-André Sirard, Ph. D. et Manuel J. Rodriguez,

Ph. D. Les coauteurs de l’article traitant de l’examen de la portée sont mes directeurs de recherche, Patrick

Levallois, M.D., M.Sc. et Céline Campagna, Ph. D., ainsi que Manuel J. Rodriguez, Ph. D., Marc-André Sirard,

Ph. D. et l’étudiante au doctorat Florence Pagé-Larivière, M.Sc.

Dans le cadre de ces deux projets, j’ai été responsable des revues de la littérature, du développement des

protocoles de recherche, du développement des outils de collectes de données, des collectes de données, de

l’analyse des résultats et de la rédaction des articles scientifiques dont je suis, pour chacun, le premier auteur.

Je tiens toutefois à mentionner la contribution importante de Florence Pagé-Larivière dans le projet d’examen

de la portée. Florence a contribué au développement du protocole et de l’outil de collecte de données, et elle a

pris part de façon équivalente à l’auteur principal à la collecte de données qui devait se faire de façon

indépendante par deux réviseurs. Elle a également pris part à la révision du manuscrit de ce volet. Patrick

Levallois et Céline Campagna ont participé activement à toutes les étapes de ce projet, soit de l’élaboration des

protocoles de recherche à la rédaction des manuscrits, par leurs multiples révisions et leurs nombreux

commentaires. Marc-André Sirard et Manuel J. Rodriguez ont également révisé et commenté les protocoles et

les manuscrits. Finalement, l’idée à la base de ce projet provient en partie de Marc-André Sirard (chercheur

principal et détenteur de la subvention FRQNT), Patrick Levallois, Céline Campagna et Manuel J. Rodriguez

(co-chercheurs), qui ont collaboré à bâtir un large projet transdisciplinaire, dans lequel le présent projet n’est

qu’une des quatre phases.

J’ai eu l’occasion de présenter le développement du protocole de ce projet lors d’une conférence internationale

(Gordon Research Conference [8 au 18 août 2015, South Hadley, États-Unis]), ainsi que d’en présenter les

résultats préliminaires dans deux conférences régionales: au 20e colloque annuel du Chapitre Saint-Laurent (2-

xvi

3 juin 2016, Québec) et à la Journée de la recherche étudiante de l’Axe Santé des Populations et Pratiques

Optimales en Santé du Centre de Recherche du CHU de Québec (2 mai 2016, Université Laval, Québec).

1

Introduction

Les populations humaines sont exposées à des contaminants d’origines diverses, provenant principalement de

l’eau, de l’air, des aliments ou des sols. Bien que le risque associé à ces expositions soit généralement faible,

l’effet cumulatif sur le plan populationnel de ces expositions peut être important, compte tenu principalement de

la grande fréquence de ces expositions (Bellinger, 2011). Le processus d’évaluation du risque à la santé

humaine (ÉRSH) vise particulièrement à déterminer les niveaux acceptables d’exposition afin de réduire les

risques populationnels. Cependant, bien qu’elle soit basée sur une démarche scientifique, l’ÉRSH se bute à des

difficultés qui rendent très incertaine l’estimation du risque réel que représente, pour la santé des populations,

l’exposition chronique à plusieurs contaminants (Birnbaum, Burke, & Jones, 2016; Hrudey & Charrois, 2012).

Par exemple, en 2009, il est estimé que 87% des produits chimiques sur le marché n’avaient pas de données

toxicologiques adéquates permettant de bien évaluer le risque qu’ils représentent (Hartung, 2009).

Dans les dernières décennies, des avancées en biologie moléculaire et en bio-informatique ont permis de

développer des technologies de pointe en génomique, lesquelles trouvent application en toxicologie. Cette

nouvelle approche, la toxicogénomique, vise à résoudre certaines lacunes dans l’évaluation de la toxicité des

substances chimiques en générant des informations sur les mécanismes d’action plus précises et beaucoup

plus rapidement (Krewski et al., 2010; NASEM, 2016; NRC, 2007a, 2007b). En effet, la toxicogénomique se

présente comme un outil important pour moderniser l’ÉRSH et augmenter sa validité. Elle est au cœur des

stratégies gouvernementales visant à mieux protéger les populations. Elle devrait aussi aider à faire face au

nombre toujours croissant de nouvelles molécules mises en circulation (CCA, 2012; Krewski et al., 2010;

NASEM, 2016; NRC, 2007a, 2007b).

Par opposition à la toxicité génétique qui porte sur l’étude de gènes spécifiques, la toxicogénomique s’intéresse

aux effets des substances chimiques sur le génome dans son entier et sur l’expression de l’ensemble des gènes.

L’utilisation de cette information en ÉRSH devrait permettre de mieux comprendre comment les effets sur la

santé des substances toxiques sont générés (leurs mécanismes d’action) et de prendre en compte des effets

potentiellement néfastes n’ayant pas encore été identifiés ou étant difficiles à identifier avec les méthodes

traditionnelles d’évaluation de la toxicité. Une meilleure compréhension des perturbations biochimiques et

métaboliques, générées par des substances toxiques, permettrait de faire le lien entre les différents niveaux

structurels d’un organisme (concept appelé en anglais « systems biology », soit de la cellule jusqu’aux

phénotypes) et ainsi de mieux prédire la réponse de l’organisme à une substance (Sturla et al., 2014).

Malgré les avantages potentiels reconnus à l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH et du besoin

criant de modernisation du processus d’ÉRSH, l’utilisation de telles données en ÉRSH est encore très limitée

(Bourdon-Lacombe et al., 2015; Goetz et al., 2011; Tong et al., 2015). Les raisons invoquées peuvent être

2

multiples, par exemple la difficulté qu’ont les évaluateurs de risque à utiliser ce type de données ou encore la

faible disponibilité de données toxicogénomiques adéquates pour une utilisation en ÉRSH (Bourdon-Lacombe

et al., 2015; Goetz et al., 2011; Moffat et al., 2015; Pettit et al., 2010; Tong et al., 2015). Cependant, ces barrières

ont fait l’objet de très peu d’investigations systématiques.

L’objectif de cette étude est d’étudier l’état de l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH au Canada et de

caractériser, de façon exploratoire, les facteurs individuels et organisationnels entravant une telle utilisation.

Deux volets distincts ont été menés dans cette recherche afin d’explorer des facteurs complémentaires, soit :

une enquête auprès d’évaluateurs de risque canadiens, ainsi qu’une revue exploratoire de la littérature (un

examen de la portée, en anglais « scoping review ») sur les trihalométhanes (THM), une famille de sous-produits

de la désinfection (SPD) de l’eau faisant l’objet d’une analyse particulière dans le cadre du projet global de la

recherche dirigée par le professeur Marc-André Sirard.

Le premier chapitre du mémoire présente les concepts clés nécessaires à la bonne compréhension du sujet, et

fait état de la littérature sur l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH. Le deuxième chapitre présente la

question de recherche, les objectifs et hypothèses qui s’y rapportent, ainsi que les méthodologies utilisées. Les

chapitres 3 et 4 présentent les résultats des deux volets de la recherche, soit les résultats de l’enquête par

sondage et ceux de l’examen de la portée respectivement. Les résultats sont présentés sous forme d’articles

scientifiques rédigés en anglais (avec des résumés en français). Finalement, le chapitre 5 constitue la discussion

de l’ensemble des résultats de la recherche. Il permet de faire le point sur les constats présentés dans les deux

chapitres précédents et de faire des recommandations d’intervention.

3

Chapitre 1 – Revue de la littérature

1.1 Toxicogénomique et évaluation du risque à la santé humaine

1.1.1 Concepts importants

L’évaluation du risque est définie par la Society for Risk Analysis comme étant « un processus systématique

visant à comprendre la nature d’un risque, à l’exprimer et à l’évaluer, à l’aide des connaissances disponibles »

(traduction libre) (Committee on Foundations of risk analysis, 2015). Plus spécifique au risque toxicologique,

l’Institut national de santé publique du Québec (2012) définit l’ÉRSH comme étant un « processus qualitatif et

quantitatif qui vise à déterminer la probabilité qu’une exposition à un ou à plusieurs agresseurs

environnementaux d’origine chimique, physique ou biologique produise des effets néfastes sur la santé

humaine ». Généralement, l’ÉRSH s’appuie sur des données provenant d’études toxicologiques (sur des

modèles animaux in vivo et in vitro, ou plus rarement sur des cellules humaines in vitro) et, plus rarement,

épidémiologiques. Il s’agit d’un processus systématique, c'est-à-dire que l’ÉRSH se fait suivant une méthode

standardisée, reconnue par les organismes règlementaires. Les quatre étapes de l’évaluation du risque à la

santé sont les suivantes (Institut national de santé publique du Québec, 2012):

1. l’identification du danger, une première étape qui sert à définir le problème (ex. populations exposées,

substance(s) en cause);

2. la caractérisation toxicologique, qui s’appuie sur les données toxicologiques et épidémiologiques

disponibles pour déterminer les doses auxquelles une substance peut générer des effets néfastes;

3. l’estimation de l’exposition, qui tient compte des différents milieux par lesquels l’exposition peut se

produire (eau, air, sol), ainsi que des voies d’entrée dans l’organisme (ingestion, inhalation, contact

cutané);

4. et finalement, l’estimation du risque met en relation les caractéristiques toxicologiques de la substance

(déterminées à l’étape 2) et les doses auxquelles les organismes sont exposés (étape 3) afin de

déterminer le type et la probabilité du risque.

La toxicogénomique, conjonction de la toxicologie et de la génomique, réfère à une « approche qui combine les

technologies de type « omiques » (c'est-à-dire épigenomique, transcriptomique, protéomique et

métabolomique) pour mieux comprendre la réponse de cellules ou d’organismes aux produits pharmaceutiques

et xénobiotiques dans leur l’environnement» (Ancizar-Aristizábal, Castiblanco Rodriguez, Márquez, &

Rodríguez, 2015). Plus spécifiquement, la toxicogénomique étudie l’effet de substances toxiques sur l’ensemble

du génome et sur l’expression de tous (ou d’une partie substantielle) les gènes. L’épigénomique s’intéresse aux

4

changements épigénétiques, comme les changements dans le patron de méthylation de l’ADN, de la chromatine

et les modifications d’histones, responsables de l’activation ou de l’inactivation des gènes (NASEM, 2016). La

transcriptomique s’intéresse aux changements dans les niveaux cellulaires d’ARN messagers (le transcriptome),

lesquels dépendent de l’activation ou de l’inactivation des gènes et sont responsables de la production des

protéines (Ancizar-Aristizábal et al., 2015; Eaton & Gilbert, 2013). Finalement, la protéomique et la

métabolomique étudient respectivement les changements dans les niveaux de protéines et de métabolites

cellulaires (Ancizar-Aristizábal et al., 2015). L’identification des gènes affectés par une exposition à une

substance toxique permet de faire le lien entre les doses d’exposition à celle-ci, les fonctions qui sont altérées

et les perturbations phénotypiques qui peuvent en résulter chez l’organisme (Bourdon-Lacombe et al., 2015).

1.1.2 Apport de la toxicogénomique à l’évaluation du risque à la santé

humaine

La toxicogénomique permet de combler plusieurs lacunes inhérentes à l’évaluation du risque basée sur des

tests de toxicité traditionnels (Goodman, Boyce, Pizzurro, & Rhomberg, 2014; Mortensen & Euling, 2013; NRC,

2007a, 2007b; Sturla et al., 2014). Des doses plus faibles (pertinentes pour l’exposition humaine) peuvent être

utilisées, par opposition aux doses élevées requises dans les études animales. Ces technologies permettent

aussi une plus grande variété de modèles utilisés (ex. lignées cellulaires), et facilitent l’identification des

mécanismes d’action. De plus, elles réduisent les incertitudes quant à l’extrapolation inter-espèces (ex. rat à

humain). La toxicogénomique permet aussi de tenir compte de la variabilité génétique, menant à une meilleure

identification des populations vulnérables. Ces technologies ont aussi d’autres avantages, tel que la possibilité

de tester pour la toxicité de mélange, d’identifier des biomarqueurs précoces d’effets nocifs, ou encore de prédire

la toxicité de nouvelles molécules (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015; Moffat et al., 2015).

Les technologies « omiques » rendent donc possibles des tests de toxicité moins dispendieux, plus rapides et

plus sensibles. Tous ces éléments participent à améliorer l’ÉRSH et à en réduire les incertitudes.

1.1.3 Intégration des données toxicogénomiques à l’évaluation du risque à la

santé humaine

Malgré la vision et les efforts mis de l’avant par les institutions américaines, canadiennes et européennes depuis

plusieurs années, l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque reste toutefois marginale. Bourdon-

Lacombe et al. (2015) ont évalué l’étendue de l’utilisation d’information toxicogénomique dans les évaluations

du risque de substances chimiques aux États-Unis (dans le cadre du « EPA’s IRIS program ») et au Canada

(par l’« Existing Substances Risk Assessment Bureau » et dans le cadre du « Guidelines for Canadian Drinking

Water Quality program ») durant la période de janvier 2001 à février 2013. Aux États-Unis, 20% des évaluations

contenaient de l’information sur l’expression de gènes, alors qu’au Canada seulement 2% (et 0% pour les

contaminants dans l’eau) en contenaient. De plus, dans la plupart des cas, l’utilisation de données

5

toxicogénomiques dans les évaluations du risque se limitait à appuyer de façon qualitative des mécanismes

d’actions ou des effets sur la santé (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chiu, Euling, Scott, & Subramaniam, 2013;

Wilson et al., 2013). Comme l’ont démontré plusieurs auteurs dans des études de cas, le potentiel de l’utilisation

de données toxicogénomiques en évaluation du risque est beaucoup plus important que ne le permet une seule

utilisation qualitative de l’information générée (Bourdon et al., 2013; Chepelev et al., 2015; Euling, Thompson,

Chiu, & Benson, 2013; Jackson et al., 2014; Moffat et al., 2015; Perkins et al., 2013; Thomas et al., 2012). Par

exemple, Moffat et al. (2015) ont démontré la faisabilité de dériver une dose de référence similaire à celle

obtenue avec des données toxicologiques traditionnelles, et ce, avec uniquement une quantité limitée de

données toxicogénomiques. Considérant qu’un facteur limitant important en ÉRSH est le temps requis pour

générer des données toxicologiques en utilisant les tests de toxicité traditionnels (par exemple, un test de

carcinogénicité peut durer 2 ans) et étant donné que les données toxicogénomiques peuvent être générées

beaucoup plus rapidement, l’utilisation de ces dernières peut grandement augmenter le rythme d’évaluation des

molécules pour lesquelles la toxicité est incertaine ou inconnue.

1.1.4 Freins à l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque à la

santé humaine

Plusieurs facteurs ont été proposés dans la littérature comme pouvant expliquer la faible utilisation des données

toxicogénomiques en évaluation du risque. Premièrement, la complexité des systèmes biologiques et la grande

quantité de données générées par les méthodes génomiques rendent ardue l’interprétation des résultats, tant

au niveau de l’interprétation biologique (mécanismes cellulaires affectés) que de l’interprétation des données

brutes elles-mêmes (Goetz et al., 2011; McHale, Zhang, Hubbard, & Smith, 2010; Pettit et al., 2010). Aussi, le

manque de connaissance et de formation chez les évaluateurs de risque, ainsi que l’absence de lignes

directrices claires quant à la façon d’utiliser ces données, peuvent grandement limiter leur utilisation (Bourdon-

Lacombe et al., 2015; Euling, Thompson, et al., 2013; McConnell et al., 2014; Moffat et al., 2015; Pettit et al.,

2010; Sturla et al., 2014; Tong et al., 2015). Les incertitudes entourant les technologies « omiques », la

perception des évaluateurs de risque et des gestionnaires quant à la maturité et la validité de ces méthodes, et

le contexte organisationnel seraient aussi des facteurs potentiels (Goetz et al., 2011; Pettit et al., 2010).

Finalement, les données toxicogénomiques de bonne qualité et tenant compte des besoins de l’ÉRSH doivent

être disponibles, ce qui n’est pas toujours le cas (Chepelev et al., 2015; Euling, Thompson, et al., 2013; Moffat

et al., 2015). En effet, plusieurs auteurs ayant mené des études de cas d’ÉRSH en intégrant des données

toxicogénomiques ont rapporté qu’une limite importante, malgré la disponibilité grandissante de ce type de

données, était la qualité et la pertinence méthodologique variables de celles-ci relativement aux besoins de

l’ÉRSH (Euling, White, et al., 2013; Kienhuis et al., 2011; Moffat et al., 2015; Ray, Yosim, & Fry, 2014). Ces

facteurs n’ont cependant pas fait l’objet d’investigations systématiques, mais ont plutôt été proposés sur la base

6

d’expériences personnelles des auteurs, de points de vue d’experts ou de résumés de conférences et d’ateliers

(« workshops »). Des études explorant de façon plus systématiques ces facteurs sont donc nécessaires.

Pettit et al. (2010) ont documenté, à l’aide d’un sondage, certains des obstacles mentionnés ci-haut (en

particulier les difficultés liées à l’interprétation des données et au contexte organisationnel) auprès de

professionnels de divers milieux œuvrant de près ou de loin avec la toxicogénomique (112 répondants des

milieux académique, industriel et gouvernemental). Dans cette étude, la difficulté d’interprétation des données

toxicogénomiques était rapportée par les répondants comme étant une barrière importante à l’utilisation de ces

données en ÉRSH. Environs la moitié des répondants rapportaient aussi que, selon eux, les agences

réglementaires ne disposaient pas de méthodes appropriées pour analyser et interpréter les données

toxicogénomiques dans le paradigme actuel d’ÉRSH. Cependant, les répondants provenaient majoritairement

des États-Unis (64%) et de l’Europe (25%), et très rarement du Canada (< 5%). De plus, l’échantillon ne

contenait que 26% (29/112) de répondants associés au secteur réglementaire gouvernemental, et l’étude se

concentrait sur une population composée de professionnels œuvrant déjà directement ou indirectement dans le

domaine de la toxicogénomique. Les résultats sont donc difficilement généralisables à l’ensemble des

évaluateurs de risque canadiens, dont une majorité n’est probablement pas encore impliquée avec la

toxicogénomique.

1.2 Les sous-produits de la désinfection

Le présent projet de recherche s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche plus large, lequel vise à utiliser

l’embryon porcin comme sentinelle pour évaluer les effets toxicogénomiques de contaminants d’origine

hydrique. Plus spécifiquement, le projet global s’intéresse aux SPD et à leurs effets toxicogénomiques sur

l’embryon. Afin d’étudier certains des freins potentiels énumérés plus haut, tout en participant à l’objectif du

projet global d’identifier les effets toxicogénomiques des SPD, les THM, une famille de SPD, ont été utilisés

comme molécules à l’étude pour le volet 2 (examen de la portée) du présent projet. Les THM et leur toxicité

sont brièvement présentés à la section 1.2.1.

Les SPD représentent une classe de molécules formées lors de la désinfection de l’eau avec du chlore ou

d’autres désinfectants (rayons UV, brome, ozone), lorsque le désinfectant réagit avec la matière organique

(naturellement présente ou de sources anthropogéniques) dans l’eau. À ce jour, au-delà de 600 SPD ont été

identifiés dans l’eau potable et dans l’eau de piscines, dont plusieurs sont reconnus toxiques (Richardson,

Plewa, Wagner, Schoeny, & Demarini, 2007). Le risque que représente l’exposition chronique à ces molécules

fait encore l’objet de débat (Hrudey & Fawell, 2015; Villanueva, Cordier, Font-Ribera, Salas, & Levallois, 2015)

7

1.2.1 Les trihalométhanes

La famille de SPD des THM regroupe quatre molécules : le chloroforme, le bromodichlorométhane (BDCM), le

dibromochlorométhane (DBCM) et le bromoforme. Le chloroforme et le BDCM sont classés par le Centre

International de Recherche sur le Cancer (CIRC) comme étant possiblement cancérigène pour l’humain (groupe

2B) (IARC-CIRC, 1999), et le DBCM et le bromoforme comme étant inclassables quant à leur cancérogénicité

(groupe 3) (IARC-CIRC, 1991).

Les THM, étant souvent les SPD produits en plus grande concentration lors de la désinfection de l’eau potable,

ont fait l’objet de recherches extensives et leurs concentrations dans l’eau potable sont règlementées dans

plusieurs pays, dont le Canada1. Les THM totaux (sommes des concentrations) sont généralement utilisés dans

les études épidémiologiques comme indicateur de l’ensemble des SPD dans l’eau. Ce faisant, il est difficile

d’affirmer avec certitude que les effets sur la santé associés à l’exposition aux SPD puissent être dus en tout ou

en partie à l’exposition aux THM (Villanueva et al., 2015), d’autant plus que les études épidémiologiques ne

peuvent pas distinguer les mécanismes d’action spécifiques à ces molécules (Hrudey & Fawell, 2015). Les

données épidémiologiques suggèrent cependant un lien entre l’exposition à long terme aux sous-produits de la

chloration, tels que les THM (à faibles doses), et le cancer de la vessie, ainsi qu’un lien entre l’exposition durant

la grossesse et les retards de croissance (Colman et al., 2011; Grellier et al., 2010; Hrudey & Fawell, 2015;

Levallois et al., 2016; Villanueva et al., 2015).

Chez les animaux de laboratoire, un plus grand nombre d’effets sur la santé ont pu être observés : par exemple,

le cancer du foie, le cancer du rein, des malformations congénitales, et des troubles neurologiques (Colman et

al., 2011; Grellier et al., 2010; Santé Canada, 2006; Villanueva et al., 2015). Les études animales rendent plus

aisée l’évaluation des effets sur la santé des molécules individuelles, néanmoins, beaucoup d’incertitudes

persistent quant à leurs modes d’action et lors de l’extrapolation des résultats à l’humain (Colman et al., 2011;

Hrudey & Charrois, 2012; Villanueva et al., 2015).

1.2.2 Apport de la génomique à l’étude des trihalométhanes

À ce jour, les défis pour comprendre le mode d’action des THM et en évaluer le risque réel lors d’expositions

chroniques persistent (Borgert, Wise, & Becker, 2015; Hrudey & Fawell, 2015; Plewa & Wagner, 2015; Stalter,

O’Malley, von Gunten, & Escher, 2016). L’utilisation de la génomique en toxicologie, et même en épidémiologie,

pourrait grandement faciliter la caractérisation du mode d’action (organes cibles, mécanismes perturbés) des

THM, considérant la difficulté à le faire à l’aide de données épidémiologiques ou toxicologiques non génomiques.

1 Au Canada, Santé Canada recommande des valeurs de référence pour certains contaminants d’origine hydrique que les provinces peuvent appliquer, si elles le souhaitent, dans un cadre règlementaire (http://www.hc-sc.gc.ca/ewh-semt/pubs/water-eau/sum_guide-res_recom/index-fra.php).

8

Par exemple, des tests de toxicité in vitro sur des cellules humaines permettraient de caractériser une signature

génomique propre aux THM et d’identifier les mécanismes perturbés, vérifiables ensuite lors d’études

épidémiologiques (Plewa & Wagner, 2015). De plus, l’humain étant doté d’une grande plasticité, particulièrement

en période de développement (Colman et al., 2011), les différentes sous-disciplines en toxicogénomique (ex.

transcriptomique, protéomique, métabolomique) peuvent être utilisées de pair afin de distinguer les

changements moléculaires résultant d’une d’adaptation de ceux résultants d’une détérioration. Cela pourrait

grandement faciliter l’étude des impacts de ces molécules sur les mécanismes complexes et lors du

développement, tel que préconisé par les promoteurs du concept de « system toxicology » (McHale et al., 2010).

La plus grande sensibilité des tests génomiques permettrait aussi de mieux caractériser les effets sur la santé

à des doses plus représentatives de l’exposition humaine.

1.3 Cadres de référence

Deux cadres de référence distincts ont été utilisés pour encadrer les volets de la recherche.

L’étude du contexte d’utilisation de la toxicogénomique par les évaluateurs de risque canadiens requiert un

cadre de référence reconnaissant la complexité et la non-linéarité du transfert et de l’application des

connaissances dans la pratique (Hamer, 2010; Ward, House, & Hamer, 2009). Les évaluateurs de risque

peuvent occuper des positions professionnelles variées et la nature du processus d’évaluation fait intervenir des

facteurs organisationnels (ex. contraintes administratives) autant qu’individuels. En effet, bien que le

développement et l’utilisation des connaissances soient en grande partie du ressort des individus, certaines

conditions doivent être réunies afin de favoriser l’application de ces connaissances dans la pratique. Reprenant

les mots de Davies & Nutley (2000), les organisations peuvent « maximiser, mobiliser et conserver ce potentiel

d’apprentissage » des individus. En ce sens, le cadre conceptuel de Chagnon et al. (2012), un outil d’évaluation

de la capacité organisationnelle à utiliser les connaissances mis au point afin de soutenir l’innovation dans les

services sociaux, est pertinent (présenté à l’annexe 1). En effet, celui-ci s’intéresse à l’utilisation des

connaissances par des individus de divers secteurs œuvrant dans une organisation commune. Le cadre

présente à la fois les capacités individuelles (réceptivité envers les nouvelles connaissances, leurs motivations,

capacité à changer ses pratiques) et les capacités organisationnelles (vision et leadership, soutenir et favoriser

les changements de pratiques) à utiliser les connaissances ; il met de l’avant les interrelations dynamiques et

complexes entre ces facteurs. Ce cadre de référence a été utilisé notamment lors de l’élaboration du

questionnaire pour le premier volet de l’étude (chapitre 3) et lors de l’analyse des résultats.

L’évaluation de la disponibilité et de la qualité des données toxicogénomiques (volet 2 de l’étude) s’appuiera sur

des critères de qualité méthodologiques et sur des critères de pertinence pour l’ÉRSH précédemment publiés

dans la littérature scientifique (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; McHale

9

et al., 2010; Rathahao-Paris, Alves, Junot, & Tabet, 2016). Parmi les critères de qualité, se retrouvent des

critères méthodologiques spécifiques à chaque méthode d’analyse toxicogénomique et aux modèles

d’investigation (in vivo, in vitro, épidémiologique), tels que la normalisation des données, les critères de

signifiance statistique ou encore la taille d’échantillon. Plusieurs critères se réfèrent aussi aux informations

essentielles qui doivent être présentes dans les articles afin de pouvoir évaluer de façon adéquate et garantir la

qualité pour une utilisation en ÉRSH (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Goetz et al., 2011). Parmi les critères de

pertinence pour l’ÉRSH se retrouvent, par exemple, l’utilisation de 3 doses d’exposition ou plus, la présence

d’un groupe contrôle, le modèle toxicologique utilisé (important relativement à l’extrapolation des résultats à

l’humain), ou encore la disponibilité des données brutes dans une base de données publique (Chepelev et al.,

2015; Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010).

11

Chapitre 2 – Objectifs et méthodologie

Le présent projet comporte deux volets, lesquels visent à récolter de l’information complémentaire afin de

répondre à la question de recherche. Cette section présente brièvement la question de recherche, l’hypothèse,

ainsi que les objectifs du projet dans son ensemble, puis décrit la méthodologie de chacun des volets. Le volet

1 (détaillé à la section 2.2) s’articule autour d’une enquête auprès d’évaluateurs de risque canadiens et vise à

décrire l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH ainsi que les facteurs facilitant ou entravant celle-ci. Le volet

2 (détaillé à la section 2.3) s’articule autour d’un examen de la portée et s’intéresse plus spécifiquement à

l’obstacle potentiel qu’est le manque de données toxicogénomiques de qualité suffisante ou pertinentes pour

l’ÉRSH.

2.1 Objectifs

2.1.1 Question de recherche

La question de recherche ayant guidé le projet s’articule comme suit : quel est l’état actuel de l’utilisation de la

toxicogénomique en ÉRSH au Canada, et quels sont les facteurs facilitant ou entravant une telle utilisation?

2.1.2 Hypothèse

Suivant la question de recherche, l’hypothèse principale retenue était la suivante : la toxicogénomique est peu

utilisée en ÉRSH au Canada, et ceci est dû à plusieurs obstacles.

2.1.3 Objectif général

Afin de répondre à la question de recherche, l’objectif était d’évaluer la fréquence de l’utilisation de données

issues de la toxicogénomique en ÉRSH au Canada ainsi que les facteurs qui entravent ou favorisent une telle

utilisation.

2.1.4 Objectifs spécifiques

Finalement, l’objectif général se subdivisait en objectifs spécifiques afin de mieux orienter la méthodologie et

l’analyse des données :

i. Estimer la fréquence de l’utilisation des données toxicogénomiques dans la pratique d’ÉRSH au Canada.

ii. Caractériser les facteurs individuels pouvant entraver une utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH.

iii. Caractériser les facteurs organisationnels pouvant entraver une utilisation de la toxicogénomique en

ÉRSH.

12

iv. Dans le cadre d’une étude de cas portant sur les THM, caractériser la disponibilité et la qualité des données

toxicogénomiques en tant que facteur limitant.

2.2 Méthodologie du volet 1 : Enquête auprès des évaluateurs de risque

canadiens

2.2.1 Devis d’étude

Le devis d’étude est descriptif, transversal et exploratoire. En effet, l’analyse s’appuie majoritairement sur des

informations auto-rapportées et sur un nombre limité de participants. Elle se voulait flexible afin d’identifier de

nouvelles barrières potentielles (volet exploratoire).

2.2.2 Population à l’étude

La population visée par cette étude se compose de professionnels et de chercheurs de milieux variés œuvrant

en ÉRSH. Les critères de sélection étaient les suivants : tout participant doit avoir participé ou devrait participer

prochainement au processus gouvernemental d’ÉRSH (fédéral ou provincial), soit comme gestionnaire, auteur,

réviseur, commentateur ou consultant pour une partie ou pour la totalité d’une ÉRSH. Les participants doivent

être du secteur gouvernemental, académique, privé, ou d’une organisation non gouvernementale.

2.2.3 Outil de mesure

La collecte de données a été menée à l’aide d’un questionnaire en ligne (hébergé par FluidSurveysTM, Ottawa,

Canada, https://fluidsurveys.com/). L’outil, développé à partir d’une revue de la littérature sur l’application de la

toxicogénomique en ÉRSH, s’appuie en grande partie des travaux de Bourdon-Lacombe et al. (2015) et de Pettit

et al. (2010) pour certains facteurs pouvant entraver l’utilisation de données toxicogénomiques, et du cadre de

référence de Chagnon et al. (2012) pour les facteurs organisationnels et individuels jouant un rôle dans

l’utilisation des connaissances. L’outil compte 29 questions comprenant des questions à réponse unique, à choix

multiples et à court développement portant, entre autres, sur l’utilisation de données toxicogénomiques par les

évaluateurs de risque, leurs connaissances de la toxicogénomique, leurs perceptions face à l’utilité de telles

données en ÉRSH, les barrières à une telle utilisation, ainsi que sur les caractéristiques professionnelles des

répondants. La participation à l’étude était anonyme, ainsi un soin particulier a été porté au développement du

questionnaire afin de garantir la confidentialité des participants (voir section 2.2.6). Le questionnaire était

disponible en français et en anglais, et a fait l’objet d’une révision par deux experts en génomique à Santé

Canada. La version française est disponible à l’annexe 2.

2.2.4 Recrutement et collecte de données

Le recrutement des participants a été effectué soit directement par l’envoi d’une invitation par courriel, soit par

l’entremise d’organisations collaborateurs, ou encore par effet boule de neige. En premier lieu, un courriel

https://fluidsurveys.com/

13

électronique a été envoyé aux ministères de l’Environnement, de la Santé et aux autres organisations de santé

publique de chaque province et territoire canadien (ainsi que Santé Canada et Environnement Canada) afin

d’identifier les organisations ou les personnes menant des ÉRSH au Canada. Cette stratégie a permis d’identifier

une cinquantaine de participants potentiels. Des organismes non gouvernementaux tels que le Chapitre Saint-

Laurent (http://www.chapitre-saint-laurent.qc.ca/) et la Society of Toxicology of Canada (STC,

http://www.stcweb.ca/) ont aussi été contactés afin de s’enquérir de leur collaboration. Le Chapitre Saint-Laurent

a diffusé l’invitation à participer au sondage sur son site internet ainsi que sur ses réseaux sociaux. Pour sa part,

la STC a envoyé l’invitation par courriel à tous ses membres, soit 150 participants potentiels. Finalement, les

participants potentiels étaient encouragés, dans l’invitation, à transférer celle-ci à leurs collègues ou

connaissances qui, selon eux, répondaient aux critères d’éligibilités (recrutement par effet boule de neige).

Il est difficile d’estimer la population d’évaluateurs de risque au Canada, puisque ceux-ci proviennent de milieux

professionnels variés et peuvent ne participer au processus que de façon ponctuelle selon les besoins des

évaluations. Toutefois, l’étude visait un échantillon minimum de 20 participants pour permettre certaines

analyses statistiques descriptives.

Le recrutement a débuté le 6 janvier 2016 avec l’envoi d’une première vague d’invitations, et s’est échelonné

jusqu’au 1er mars 2016. Les deuxième et troisième vagues d’invitations (rappels) ont été envoyées les 8 et 22

février, respectivement. Les données des questionnaires complétés ont été récupérées de la plateforme en ligne

de FluidSurveysTM et importées sous format Excel pour analyse.

2.2.5 Analyse des données

Les principales analyses effectuées à l’aide du logiciel Excel sont des statistiques descriptives permettant en

premier lieu de dresser un portrait des différentes variables et d’identifier celles ayant un possible lien avec la

faible utilisation des données toxicogénomiques en ÉRSH (ex. faible connaissance de la toxicogénomique,

manque de lignes directrices, etc.). Des analyses par régression linéaire (à l’aide des fonctions statistiques dans

Excel) ont aussi été effectuées afin d’explorer les liens entre quelques-unes des variables (ex. le lien entre le

niveau de connaissance et l’âge des répondants). Quelques questions ont fait l’objet d’analyses stratifiées selon

le niveau de connaissance de la toxicogénomique (niveau faible vs élevé).

2.2.6 Considérations éthiques

Bien que le recrutement par effet boule de neige ait pu se faire par l’entremise d’un tiers avec qui le participant

a un lien de dépendance ou d’autorité, l’invitation et le formulaire de consentement mentionnaient que le projet

était indépendant de l’organisation représenté par le tiers, et qu’aucun renseignement quant à la participation

ou aux réponses ne serait versé au tiers en question ou au dossier du participant.

http://www.chapitre-saint-laurent.qc.ca/

http://www.stcweb.ca/

14

Les participants potentiels ont eu l’opportunité d’accepter ou de refuser de participer à l’étude lorsqu’ils

recevaient l’invitation. Ils pouvaient aussi mettre fin à leur participation en tout temps, en quittant ou en ne

soumettant pas le questionnaire. La participation étant anonyme, il n’est cependant pas possible de retirer les

données de l’étude une fois que le questionnaire a été soumis. À la fin du questionnaire, les participants étaient

aussi informés qu’ils pouvaient contacter l’investigateur par courrier électronique afin de manifester leur intérêt

à recevoir un résumé des résultats de l’étude. Les adresses de courriel seront conservées jusqu’à l’envoi du

résumé. Bien que cette façon de procéder identifie la personne comme ayant participé à l’étude, il n’est

cependant pas possible de faire de liens entre les questionnaires et les adresses courriel.

Les informations recueillies dans le questionnaire ne permettaient pas d’identifier les participants, prévenant

ainsi les risques d’atteinte à la confidentialité et à la vie privée.

Les données recueillies ne seront conservées que sur support électronique (à l’INSPQ, ordinateur à accès

contrôlé, accessible par l’étudiant et le directeur de recherche uniquement), pour une durée de 5 ans. Les

données ne seront réutilisées que dans l’éventualité où de plus amples analyses seraient nécessaires dans la

cadre du présent projet ou d’une publication scientifique.

Le projet a fait l’objet d’une évaluation par le Comité d’Éthique de la Recherche de l’Université Laval (CÉRUL)

et a été approuvé le 18 décembre 2015 (numéro d’approbation 2015-287 / 18-12-2015). Le certificat

d’approbation du CÉRUL est présenté à l’annexe 3.

2.3 Méthodologie du volet 2 : Examen de la portée des données

toxicogénomiques disponibles sur les trihalométhanes

2.3.1 Devis d’étude

Ce volet s’appuie sur un examen de la portée (« scoping review »), défini par les Instituts de Recherche en

Santé du Canada (IRSC) comme étant un « projet exploratoire qui ratisse systématiquement la documentation

disponible sur un sujet donné, en faisant ressortir les concepts clés, les théories, les sources de données

probantes et les lacunes de la recherche » (Instituts de recherche en santé du Canada, 2010). L’avantage d’un

tel devis, comparativement à une revue systématique, est qu’il permet de recenser la littérature de façon

exploratoire (parfois pour déterminer la pertinence de mener une revue systématique) et permet une plus grande

flexibilité dans l’évaluation de la qualité des articles (Pham et al., 2014). L’examen de la portée comporte 5

étapes (ainsi qu’une 6e étape optionnelle de consultation, non présentée ici, car jugée non pertinente) (Arksey

& O’Malley, 2005a), présentées aux sections 2.3.2 à 2.3.6.

Ce devis d’étude requérait que les étapes de sélection des articles et d’extraction des données (voir étape 3 et

4 aux sections 2.3.4 et 2.3.5) se fassent de façon indépendante par deux personnes (dans le cas présent,

15

l’auteur principal du mémoire, Julien Vachon, et une étudiante au doctorat en sciences animales de l’Université

Laval - concentration toxicogénomique de la reproduction, Florence Pagé-Larivière) qui ont comparé leurs

résultats, permettant de diminuer les biais associés à l’interprétation des articles et des critères d’évaluations.

2.3.2 Étape 1 : identifier la question de recherche

La question de recherche retenue pour l’examen de portée fut la suivante : quelle est l’étendue de la littérature

scientifique traitant des impacts toxicogénomiques des THM, et quelles sont la qualité et la pertinence des

articles disponibles pour une utilisation en ÉRSH?

2.3.3 Étape 2 : identifier les articles pertinents

Les bases de données scientifiques recensées pour ce travail sont MEDLINE (MEDLINE® complete, par

l’interface EBSCOhost), Embase (1974-présent, par l’interface OvidSP), Web of Science (1900 – présent), ainsi

que la base de données Comparative Toxicogenomics Database (CTD, http://ctdbase.org/). La CTD, mise sur

pied en novembre 2004 par le Center for Human Health and the Environment à la NC State University, est une

base de données scientifique mettant l’accent sur les contaminants environnementaux; elle est spécialisée en

toxicogénomique (Davis et al., 2009; Davis et al., 2015). En juillet 2014, la CTD comptait 109 701 références

d’articles scientifiques. La littérature grise n’a pas été recensée puisque l’ÉRSH associée à des contaminants

d’origine hydrique s’appuie généralement sur des articles scientifiques révisés par les pairs.

Les mots clés utilisés, divisés en deux concepts, réfèrent aux méthodes génomiques utilisées en toxicologie

(ex. epigenetics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, microarray, gene expression, polymerase chain

reaction, upregulated, downregulated, etc.), et aux noms des quatre THM (chloroform, bromodichloromethane,

dibromochloromethane, bromoform, ainsi que leurs synonymes). Des mots clés en langage naturel (pour Web

of Science, MEDLINE et Embase) et des mots clés de vocabulaire contrôlé (MeSH pour MEDLINE, Emtree pour

Embase) ont aussi été utilisés. La liste complète des mots clés est présentée à l’annexe 5. La recherche sur la

CTD se limitait aux noms des molécules à l’étude, puisque la plateforme index les publications selon la(es)

molécule(s) à l’étude et permet donc une recherche par nom de molécule.

Les citations identifiées par la recherche électronique ont été importées dans le logiciel de gestion des

références Zotero (www.zotero.org, Roy Rosenzweig Center for History and New Media, Fairfax, VA, USA),

dans lequel les doublons ont été éliminés manuellement.

2.3.4 Étape 3 : sélection des articles

Les critères de sélection des articles étaient les suivants : les articles retenus devaient être de type

épidémiologique ou toxicologique (in vivo, in vitro) dans lesquels l’évaluation d’un ou des effets sur la santé

associés à un ou plusieurs SPD de la famille des THM (chloroforme, BDCM, DBCM, bromoforme) a été effectuée

http://www.zotero.org/

16

en utilisant au minimum une méthode d’investigation liée à la génomique (épigénomique, transcriptomique,

protéomique, métabolomique). De plus, suivant la définition généralement acceptée que la génomique réfère à

l’étude globale du génome (soit la totalité ou une fraction substantielle de l’épigénome, du transcriptome, du

métabolome, ou du protéome) (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Health Canada, 2012; Marx-Stoelting et al.,

2015; National Human Genome Research Institute, n.d.; NRC, 2007a; OECD, 2005) et pour leur potentiel

d’informer l’ÉRSH de façon plus large que simplement le mécanisme d’action, seules les études effectuant au

moins une analyse non ciblée ont été retenues.

N’étaient pas retenus les articles dont l’évaluation toxicologique associée à l’exposition à un ou plusieurs THM

n’était pas l’objectif principal (ex. dans le cas de revue de la littérature, de développement de modèles

statistiques prédictifs, ou encore dans les cas où un ou plusieurs THM servaient de solvants et étaient utilisés

seulement chez le groupe contrôle), ou dont l’évaluation toxicologique ne portait que sur un ensemble ciblé de

gènes ou de biomolécules (ex. dans le cas où seul une analyse par RT-qPCR était effectuée).

Aucune restriction de date n’a été appliquée. Dans l’optique de « cartographier » la littérature disponible, aucune

restriction de langue n’a été appliquée à cette première étape, cependant toutes les publications ayant été

sélectionnées sur la base du titre et du résumé étaient rédigées en anglais.

Une première sélection des articles a été effectuée sur la base des titres et des résumés des publications

générées par la recherche électronique. Une deuxième sélection pour les publications dont l’inclusion était

incertaine a été effectuée en révisant le texte complet.

La sélection des articles a été effectuée par les deux évaluateurs (Julien Vachon et Florence Pagé-Larivière) de

façon indépendante. Les articles sélectionnés ont été comparés à chaque étape, et les évaluateurs ont discuté

de tous les articles dont l’inclusion différait, jusqu’à l’obtention d’un consensus sur l’inclusion ou l’exclusion de

ceux-ci. Dans les cas où les évaluateurs n’atteindraient pas de consensus sur l’inclusion ou l’exclusion d’un

article, l’apport d’une troisième personne – dans le cas présent Céline Campagna – était prévu afin de permettre

de trancher. Cette situation ne s’est cependant pas présentée lors de cette recherche.

2.3.5 Étape 4 : extraction et tri des données

Dans le cadre du présent examen de la portée, les données dont il est question à cette étape correspondent à

tous les renseignements méthodologiques disponibles dans les articles scientifiques, et non pas aux résultats

des articles. Les informations pertinentes de chaque article ont été extraites et compilées dans des tableaux

(voir le modèle, Tableau 1 ci-bas) selon des catégories prédéfinies. La première partie du tableau se rapporte

aux caractéristiques méthodologiques des études, par exemple le type d’étude, les molécules investiguées, les

modèles animaux ou humains utilisés, les doses d’exposition et les traitements, et quelques autres. La seconde

17

partie du tableau s’intéresse à la qualité méthodologique des études et se base sur des critères issus de la

littérature spécialisée dans ce domaine (Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010;

Rathahao-Paris et al., 2016), en particulier sur les critères de qualité « essentiels » proposés par Bourdon-

Lacombe et al. (2015). Parmi les critères de qualité, ceux identifiés par un astérisque (*) (voir le Tableau 1)

représentent les critères « essentiels », soit des critères pour lesquels il est essentiel de satisfaire, autrement

l’étude ne devrait pas être considérée dans une ÉRSH (Bourdon-Lacombe et al., 2015). L’analyse de la qualité

des articles sélectionnés a été effectuée principalement sur la base de ces critères « essentiels », puisque ceux-

ci ont été proposés comme pouvant servir de lignes directrices pour l’évaluation de la qualité d’études

toxicogénomiques par des évaluateurs de risque non experts en génomique. La dernière section du tableau

regroupe des critères de pertinence relativement à l’utilisation des articles en ÉRSH.

Les données ont été extraites indépendamment par les deux évaluateurs (J.V et F.P-L.), et les tableaux pour

chaque article inclus dans l’analyse ont été comparés et discutés afin de réduire les incertitudes associées à

l’interprétation de ceux-ci. Le sommaire des données extraites est disponible à l’annexe 6.

2.3.6 Étape 5 : rassembler, résumer et rapporter les résultats

L’analyse des données extraites à l’étape précédente s’est articulée autour des objectifs de l’examen de la

portée. Ce devis visant à « cartographier » la littérature disponible sur un sujet donné, un portrait des

publications disponibles a été dressé selon trois axes principaux : les caractéristiques méthodologiques

générales des études (types d’études, modèles utilisés, méthodes génomiques utilisées), leur qualité

méthodologique basée sur les critères de qualité « essentiels » (par molécule, méthode ou modèle utilisé), et

leur utilité en ÉRSH.

2.3.7 Considérations éthiques

Il n’y a eu aucun enjeu éthique associé à l’examen de la portée.

18

Tableau 1. Liste des critères de qualité et de pertinence pour l’évaluation du risque à la

santé humaine ayant servi lors de l'évaluation des publications toxicogénomiques de

l’examen de la portée

Axes/

Catégories

Critères Données

Car

acté

ristiq

ues

mét

hodo

logi

ques

Info

rmat

ion

géné

rale

Auteur(s) et année

Type d’étude

Épidémiologique

Toxicologique

in vivo in vitro

Molécule(s) à l’étude

Éch

antil

lon

- hu

mai

n

Humain – population

Humain – tissus

Taille d’échantillon

Scénario d’exposition

Lignée cellulaire / culture cellulaire principale

Taille d’échantillon / nombre de réplicats

Traitement(s) & concentration(s)

Contrôle

Éch

antil

lon

– an

imal

Animal – espèce et souche [statut transgénique] (âge)

Animal – tissus



Contrôle

Véhicule (voie d’administration)

Lignée cellulaire / culture cellulaire principale



Contrôle

Qua

lité

mét

hodo

logi

que

Qualité de l’ARN (A260/A280; RIN) spécifiée

Microarray (plateforme)

Critères de signification statistique

*Données normalisées préalablement aux analyses statistiques

*Analyses statistiques appropriées

Résultats validés par une autre méthode

Real-Time qPCR


*Gènes de référence utilises pour normaliser les données

*L’expression des gènes de référence n’est pas affectée par le traitement

*Les amorces sont spécifiées

*Nombre de cycles pour détecter un vrai signal <35

RNA-sequencing


*Données normalisées préalablement aux analyses statistiques

19

*Analyse statistique des données recensées performée

Échantillons randomisés entre les jours d’expérimentation pour éviter les

biais

Spectrométrie de masse


Taux de fausse découverte (FDR)

Qualité évaluée par des mesures répétées avec du matériel de référence

Données normalisées préalablement aux analyses statistiques

La méthode d’identification des biomolécules est spécifiée

Autre(s) méthode(s)

In v

ivo

hum

ain

*Groupes contrôles et exposés identifiés

*Taille de l'échantillon adéquate pour la puissance statistique

*Exposition à d'autres substances chimiques négligeable

*Facteurs de confusion considérés

In v

ivo

anim

al

*Procédure similaire pour le groupe contrôle

*Contrôle temporels (time-matched controls) utilisés

*n≥3 animaux par groupe

In v

itro

*Cytotoxicité évaluée

*Groupe contrôle cultivé en même temps que les cellules traitées

*n≥3 replicats par traitement

Per

tinen

ce p

our

l’éva

luat

ion

du r

isqu

e à

la s

anté

hum

aine

3 doses et un contrôle inclus

Taille d’échantillon adéquate (in vivo n≥4 animaux par groupe; in vitro n≥4

replicats par traitement)

Durées d’exposition variées

Différents temps de prélèvement après la dernière exposition

Ancrage phénotypique

Utilisation de cellule humaine in vitro

Données disponibles publiquement

Critères adaptés de Bourdon-Lacombe et al. (2015); Chepelev et al. (2015); Goetz et al. (2011); McHale et al. (2010); Rathahao-Paris et al. (2016); ainsi que

communications personnelles avec un chercheur senior en métabolomique (Pierre Ayotte).

*Représente un critère de qualité méthodologique “essentiel” pour l’intégrité de l’expérience et pour une utilisation potentielle en évaluation du risqué à la santé

humaine, tel que proposé par Bourdon-Lacombe et al. (2015)

21

Chapitre 3 – Résultats du sondage (volet 1)

Les résultats obtenus dans le cadre du volet 1 font l’objet d’une publication scientifique et sont présentés à la

section 3.3. L’article qui suit, publié dans la revue « Regulatory Toxicology and Pharmacology », a été accepté

et rendu disponible en ligne le 27 janvier 2017. Certaines modifications mineures ont été apportées afin

d’harmoniser le texte, les tableaux et les figures avec le reste du mémoire. L’article est également disponible à

l’adresse suivante : http://dx.doi.org/10.1016/j.yrtph.2017.01.008

Auteurs :

Julien Vachon a, b, c, Céline Campagna a, b, Manuel J. Rodriguez f, g, Marc-André Sirard d, e, Patrick Levallois a, b, c

a Département de médecine sociale et préventive, Faculté de médecine, Université Laval, Québec, Qc,

Canada b Direction de la santé environnementale et de la toxicologie, Institut national de santé publique du Québec,

Québec, Qc, Canada c Axe Santé des populations et pratiques optimales en santé, Centre de recherche du Centre hospitalier

universitaire de Québec, Québec, QC, Canada d Département des sciences animales, Faculté des sciences de l’agriculture et de l’alimentation, Université

Laval, Québec, Qc, Canada e Centre de recherche en reproduction, développement et santé intergénérationnelle, Centre de recherche du

Centre hospitalier universitaire de Québec, Qc, Canada f École supérieure d'aménagement du territoire et de développement régional, Faculté d’aménagement,

d’architecture, d’art et de design, Université Laval, Québec, Qc, Canada g Chaire de recherche industrielle CRSNG, Gestion et surveillance de la qualité de l’eau potable, Université

Laval, Québec, Qc, Canada

Conflit d’intérêt :

Les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêts.

http://dx.doi.org/10.1016/j.yrtph.2017.01.008

22

3.1 Résumé



données issues de la toxicogénomique en ÉRSH est encore marginale. L’objectif de cette étude est d’identifier

les barrières à l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH par les évaluateurs de risque.

Ce sondage en ligne ciblant les évaluateurs de risque canadiens a permis de recueillir de l’information sur leurs

connaissances et leurs perceptions de la toxicogénomique, sur leur utilisation actuelle et futur de données

toxicogénomiques en ÉRSH, ainsi que sur les barrières à une telle utilisation. Vingt-neuf (29) questionnaires

complétés ont été retournés après 2 mois de sollicitation.

Les résultats démontrent que l’application de données toxicogénomiques en ÉRSH est marginal, avec 85% des

répondants rapportant n’avoir jamais ou rarement utilisé ce type de données. Leur connaissance de la

toxicogénomique était aussi limité : plus de la moitié des répondants (68%) n’était pas ou que très peu familier

avec le concept. Le manque de lignes directrices guidant l’interprétation, l’évaluation de la qualité et l’utilisation

de données toxicogénomiques en ÉRS est ressorti comme une barrière importante. Ces résultats confirment la

nécessité d’intervenir afin d’encourager et de facilité l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH.

23

3.2 Abstract

Regulatory agencies worldwide need to modernize human health risk assessment (HHRA) to meet challenges

of the 21st century. Toxicogenomics is at the core of this improvement. Today, however, the use of

toxicogenomics data in HHRA is very limited.

The purpose of this survey was to identify barriers to the application of toxicogenomics data in HHRA by human

health risk assessors. An online survey targeting Canadian risk assessors gathered information on their

knowledge and perception of toxicogenomics, their current and future inclusion of toxicogenomics data in HHRA,

and barriers to the use of such data. Twenty-nine (29) participants completed a questionnaire after 2 months of

solicitation.

The results show that the application of toxicogenomics data in Canada is marginal, with 85% of respondents

reporting that they never or rarely used such data. Knowledge of toxicogenomics by Canadian risk assessors is

also limited: about two-thirds of respondents (68%) were not at all or only slightly familiar with the concept. Lack

of guidelines for toxicogenomics data interpretation, data quality assessment and on their use in HHRA, were

found to be major barriers. In conclusion, there is a need for interventions aimed at facilitating the use of

toxicogenomics data in HHRA, when available.

24

3.3 Article intitulé « Barriers to the use of toxicogenomics data in human

health risk assessment: A survey of Canadian risk assessors »

Introduction

Regulatory agencies worldwide have to adapt and improve human health risk assessment (HHRA) methods to

meet challenges of the 21st century: a rapid increase in the number of chemicals to be assessed (in 2009, 87%

of chemicals on the market lacked toxicity data) (Hartung, 2009), and the need for faster, more scientifically

robust assessments. As such, they are encouraging the use of data generated by toxicogenomics technologies

(Tralau & Luch, 2015). Large-scale programs aimed at exploiting toxicogenomics data in HHRA include the U.S.

Environmental Protection Agency’s (EPA) Tox21 (http://epa.gov/ncct/Tox21) launched after the publication of

the National Research Council’s (NRC) report Toxicity Testing in the 21st Century: A Vision and a Strategy

(NRC, 2007b). Besides, the SEURAT-1 research initiative was launched to develop alternative methods to

replace animal testing of cosmetic products in the European Union (Gocht & Schwarz, 2015). Health Canada

also began reflecting on this matter (CCA, 2012).

The potential of toxicogenomics in improving the HHRA process was recently examined in the literature

(Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; Marx-Stoelting et al., 2015; McHale

et al., 2010) and in various case studies (Bourdon et al., 2013; Burgoon, Druwe, Painter, & Yost, 2016; Euling,

Thompson, et al., 2013; Moffat et al., 2015; Thomas et al., 2012; Wilson et al., 2013). Those studies showed

that toxicogenomics research could be valuable at different stages of HHRA. First, toxicogenomics data can

help in the hazard identification and characterization stages by facilitating the identification of mechanisms of

action and allowing better in vitro to in vivo extrapolation and inter-/intra-species comparison. Secondly,

toxicogenomics data can also contribute to the characterization of low-dose responses and thresholds, and help

to investigate the transition between adaptive and toxic responses (Boverhof, Geter, Gollapudi, & Hollnagel,

2011). Lastly, another significant advantage of toxicogenomics is the potential decrease in time and resources

needed to generate toxicity data, compared to conventional testing on whole animals (NRC, 2007a).

Despite this strong interest from regulatory agencies, the use of toxicogenomics in HHRA remains very limited.

For instance, in Canada, Bourdon-Lacombe et al. (2015) reported that between 2000 and 2013, only 2% of the

evaluation from Health Canada Existing Substances Risk Assessment Bureau contained genomics information,

and none in Canadian Drinking Water Quality programs (Bourdon-Lacombe et al., 2015). In the U.S., this

proportion increases to 20% for EPA’s Integrated Risk Information System (IRIS) program (Bourdon-Lacombe

et al., 2015). Only a few authors have investigated the reasons for this limited use of toxicogenomics data by

human health risk assessors. Potential barriers have been postulated, such as: difficulty in interpreting

toxicogenomics data (Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010; Pettit et al., 2010), lack of training or insufficient

25

knowledge in risk assessors, dearth of standards and guidelines for toxicogenomics data quality assessment or

proper application in HHRA (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Euling, Thompson, et al., 2013; Goetz et al., 2011;

Moffat et al., 2015; Pettit et al., 2010; Sturla et al., 2014; Tong et al., 2015), uncertainties regarding the utility of

toxicogenomics in HHRA (Goetz et al., 2011; Pettit et al., 2010), and availability of toxicogenomics data

(Chepelev et al., 2015; Euling, Thompson, et al., 2013; Moffat et al., 2015). However, very few studies have

investigated these barriers systematically. Therefore, a more comprehensive and systematic scrutiny is needed.

One of those investigations surveyed mainly U.S. scientists regarding current and future use of toxicogenomics

in risk assessment, as well as barriers to such a use (Pettit et al., 2010). However, it targeted scientists and

decision-makers already involved in the field of toxicogenomics. Moreover, few respondents were from outside

the U.S., leaving other countries, such as Canada, underrepresented. In order to fill this gap, a national survey

was designed with the objectives of characterizing: 1) the current and future use of toxicogenomics data by

Canadian human health risk assessors, 2) their knowledge of toxicogenomics, 3) their perceptions of the

usefulness and potential impact of toxicogenomics on HHRA, and 4) the factors impeding the use of

toxicogenomics data in HHRA in Canada.

Summary of methods

The complete methodology is described in chapter 2, section 2.2. Briefly, an online questionnaire accessed

through and completed on the FluidSurveysTM platform (http://fluidsurveys.com, Ottawa, ON, Canada) was

designed based on a literature review of the topic (e.g. Bourdon-Lacombe et al., 2015; Boverhof et al., 2011;

Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; Marx-Stoelting et al., 2015; McHale et al., 2010; Tong et al., 2015) and

consultation with experts. To identify potential participants, queries including a short description of the project

and asking for contact information (e-mails) of human health risk assessors were sent to ministries of health or

environment and other public or non-profit health organizations across Canada. The survey invitation was sent

by email directly or through organizations to about 200 potential participants. Participation was confidential. To

be eligible, participants had to be professionals who contributed to a HHRA process at the Canadian federal or

provincial level, either as manager, writer, reviewer, scientific expert or consultant, commentator, or any other

relevant roles.

Answers to the questionnaires were exported and merged into a single Microsoft Excel® spreadsheet where

descriptive statistics were performed via Microsoft Excel® functions (e.g. frequencies, averages). Linear

regressions were performed (regression function in Microsoft Excel®, 95% confidence level) to explore links

between some of the questions. Some questions were analyzed using subsamples stratified for levels of

knowledge (high versus low) of toxicogenomics. The French version of the questionnaire is available in annexe

http://fluidsurveys.com/

26

2. This research project was approved by the Comité d’Éthique de la Recherche de l’Université Laval (CÉRUL):

No. 2015-287/18-12-2015.

Results and discussion

Response rate

On a total of 39 questionnaires returned, 29 questionnaires were used for the analysis. Others were incomplete

or not eligible. The response rate was difficult to ascertain because of recruitment methods, but would probably

be less than 15%.

This sample is rather small, despite our recruitment efforts. The absence of a central list of Canadian human

health risk assessors and the time constraints on the survey duration might have led to a possible selection bias

which increased uncertainties regarding the validity of our results. We tried to reduce this limitation by including

a snowball sampling procedure in the recruitment strategy to enhance the likelihood of reaching potential

participants not identified beforehand.

Characteristics of respondents

Characteristics of respondents are available in Table S1 in annexe 4. Briefly, mean age of the respondents was

44 years (range 28-63 years; n=27 [2 unreported]). Most of the participants had been working in the field of

HHRA for 6 to 15 years and were from the government sector; the rest were divided between academic, private

and non-governmental. The respondents’ percentage of practice dedicated to HHRA was relatively well

distributed between < 20% to > 80%, and most respondents had either a master’s or doctoral degree.

The small sample size reduces our ability to extrapolate the results to all of Canada’s human health risk

assessors. However, this is partly offset by the variety of professional settings represented by participant, which

represents the professional context of HHRA (see Table S1, annexe 4).

Frequency of use of toxicogenomics data in human health risk assessment

Most respondents (62%) never considered toxicogenomics data or information in HHRA they worked on and

only one respondent used them "all the time"; the others used them "a few times" (24%) or "sometimes" (7%).

When asked about their potential future use of toxicogenomics in HHRA, one-third (34%) declared they did not

plan to do so (Figure 1), and only about one-quarter (24%) asserted that they plan to use it. Assessors that

reported high knowledge of toxicogenomics were more inclined to use toxicogenomics data in future HHRA.

These results indicate that, until today, the use of toxicogenomics data by Canadian human health risk assessors

remains marginal.

27

Figure 1. Potential future use of toxicogenomics data by risk assessors in human health risk

assessment, stratified for knowledge of toxicogenomics (low versus high)

Individual factors as potential barriers to the use of toxicogenomics in human health

risk assessment

Training and knowledge of toxicogenomics. Most respondents reported having received no training in

toxicogenomics. Among those untrained in toxicogenomics, about three-quarters (72%) did not plan to receive

training in the near future, either because it is not available in their professional context or because of time and

resource constraints. Only a few respondents (10%) considered that it was not relevant to their job. Moreover,

respondents reported low-level knowledge of toxicogenomics: 69% of them stated that they were "not at all

familiar" or "slightly familiar" with the concept. Overall, most respondents were only "slightly familiar" with

concepts and methods in toxicogenomics, based on their level of familiarity with different concepts (e.g.

transcriptomics), methods (e.g. microarray), and data analysis (e.g. heat maps). Only 21% of respondents

reported high levels of familiarity ("very" or "extremely familiar") with the concepts in toxicogenomics. There was

no statistical association between level of knowledge and either the age of respondents or their number of years

of work in HHRA.

As shown by Figure 1 above, when stratified for knowledge levels of toxicogenomics (low versus high),

respondents with low-level knowledge were less likely to use toxicogenomics data in future HHRA. The high

frequency of "N/A" answers could be explained by respondents expecting that they will not conduct HHRA

7

10

12

2

9 9

5

1

3

0

2

4

6

8

10

12

14

Yes No N/A

Nb

. res

po

nd

ents

Total Low knowledge High knowledge

28

anymore, or considering that it does not apply to them (e.g. if their role is to review only). Thus, human health

risk assessors’ knowledge of toxicogenomics and the availability of training appear to be major factors

influencing the use of toxicogenomics data in HHRA.

These results are in agreement with results from Pettit et al. (2010), whose respondents (contacts related to the

U.S. Health and Environmental Science Institute Genomics Committee) viewed biological understanding of

toxicogenomics data and their interpretation by regulatory agencies as major hurdles. Training was also

recognized by participants at the 2014 Global Coalition for Regulatory Science Research Workshop as being a

key element for advancing regulatory science (Tong et al., 2015). Moreover, in our study, low level of familiarity

with toxicogenomics was also associated with a much lower level of confidence in specific tasks related to the

use of toxicogenomics (discussed below).

Perception of and confidence in using toxicogenomics data in human health risk assessment. This

survey confirms the positive perception held by risk assessors about the usefulness and advantages of

toxicogenomics data for HHRA. More than half of respondents (59%) considered that it was "somewhat" or "to

a great extent" important for human health risk assessors to be knowledgeable about toxicogenomics, while

fewer than a third (27%) considered it "not at all" or "only a little" important. They also had a rather positive

perception of the impact of toxicogenomics on HHRA, although, when stratified for levels of knowledge (low

versus high), the proportion of participants whose perception was positive was much higher in the high

knowledge group (Table S2 in annexe 4). HHRA aspects perceived as being most facilitated by the use of

toxicogenomics were related to the HHRA phase of toxicological characterization (e.g. dose-response analysis,

identification of the mechanisms of action, toxicity of mixture, predicting toxicity, and the selection of critical

endpoints). However, up to half of respondents in the low knowledge subsample answered "don’t know" to

different aspects of HHRA they had to rate.

When asked about their level of confidence towards specific tasks related to the use of toxicogenomics in HHRA,

respondents reported very low levels for most tasks (Table 2). Those who reported higher levels of knowledge

of toxicogenomics were significantly more confident in their ability to perform different tasks. These results

suggest that knowledge of toxicogenomics not only play a significant role in the perception of human health risk

assessor about the usefulness of toxicogenomics in HHRA, but also in their ability to judge the potential impact

of toxicogenomics on HHRA, as suggested by the high frequency of “don’t know” answers in the low knowledge

subsample.

29

Table 2. Percentage (%) of respondents confident in their ability to perform tasks related to

the use of toxicogenomics data in human health risk assessment, by knowledge level

Tasks Low knowledge High knowledge

n1 (%) n1 (%)

Search the scientific literature for toxicogenomics studies 6/19 (32%) 8/9 (89%) Use toxicogenomic data from multiple sources (in vivo, in vitro, in silico)

1/18 (6%) 7/9 (77%)

Assess the quality of toxicogenomics studies 1/19 (5%) 6/9 (67%) Determine the mode of action from gene expression data and online databases

1/18 (6%) 6/9 (67%)

Determine point of departure from toxicogenomics data 1/18 (6%) 4/8 (50%) Identify health hazards based only on toxicogenomics data 0/19 (0%) 2/9 (22%) 1 Differences in sample sizes across conditions explained by the removal of N/A answers

Organizational support as potential barrier to the use of toxicogenomics in human

health risk assessment

Survey respondents were asked whether their organizations encouraged the use of toxicogenomics in HHRA

and if they encouraged, supported or provided training in toxicogenomics: half of the respondents answered "not

at all" to both questions (52% and 55% respectively). Only 10% of respondents reported that it was "somewhat"

or "to a great extent" encouraged in their organizations. When asked about organizational efforts to develop

guidelines for the use of toxicogenomics data in HHRA, 66% of respondents noted that their organization made

"no effort", while 14% checked off "small efforts". Only one respondent acknowledged "considerable efforts" by

his or her organization.

Considering these results, it appears there is still a gap between assessors’ perceived value of toxicogenomics

and regulatory agencies’ views, a situation also previously reported by Pettit et al. (2010) in the U.S. In fact,

Canadian human health risk assessors seem to receive very little encouragement to use toxicogenomics data

in HHRA. This lack of leadership by organizations in the application of toxicogenomics in HHRA is problematic,

considering that organizational environment is recognized as critical in supporting and maximizing innovation

and changes in practice (Davies & Nutley, 2000; Hamer, 2010). Efforts to modernize HHRA should not rest

solely on the professionals’ willingness. All parties involved in HHRA should work together to create an innovative

ecosystem (Hamer, 2010) where organizations support individuals who, in turn, participate in further shaping

organizational vision and leadership.

30

Barriers and facilitating factors highlighted by respondents

Respondents were asked to rate potential barriers on a scale ranging from "not an obstacle" to "high hurdle".

Barriers recognized as being most limiting (i.e. "high hurdle") to the use of toxicogenomics in HHRA were the

lack of guidelines on how to consider toxicogenomics data in HHRA (66%), the lack of training in toxicogenomics

(59%), difficulties with toxicogenomics data interpretation (41%), and the lack of acceptance by regulatory

agencies (48%). Moderate hurdles reported include organizational conservatism, lack of acceptance by senior

management, time required to implement regulatory changes, immature technologies, uncertainties associated

with the data, toxicogenomics data quality assessment, and time required to analyze such data (see Figure S1,

annexe 4).

When asked to rate a series of potential facilitating factors, a majority of respondents reported that they would

all be "highly helpful" (see Table S3, annexe 4). In agreement with the barriers identified above, the facilitating

factors that were reported to potentially be the most helpful were Guidelines on how to integrate toxicogenomics

data into HHRA and Established standards and guidelines for the interpretation of toxicogenomics data. These

results were similar when stratified for knowledge of toxicogenomics (low vs high).

Insufficient guidelines for toxicogenomics data integration in human health risk

assessment

The lack of guidance on acceptable toxicogenomics methods and on how to integrate this type of data in HHRA

has been reported previously as a potential barrier to risk assessors (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Euling,

Thompson, et al., 2013; McConnell et al., 2014; Moffat et al., 2015; Pettit et al., 2010; Sturla et al., 2014; Tong

et al., 2015). About half of Pettit et al. (2010) respondents (mostly from the U.S.) were concerned that regulatory

agencies did not have proper methodologies to analyze and interpret toxicogenomics data within the current risk

assessment paradigm. In our survey, the lack of guidelines was the principal barrier identified by most

respondents. Unfortunately, despite efforts made to develop such guidelines, particularly for systematic quality

assessment and interpretation of toxicogenomics data, those tools do not seem to be known or used by

assessors (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Embry et al., 2014; Euling, Thompson, et al., 2013; Goetz et al.,

2011; McConnell et al., 2014). The development and application of such guidelines will benefit from a consensus

at national and international levels, and regulatory agencies are urged to collaborate and share expertise

(Birnbaum et al., 2016; Marx-Stoelting et al., 2015; Tong et al., 2015). Although the availability of toxicogenomics

data in the scientific literature was investigated in another study by the authors (unpublished), the absence of

regulatory requirement to submit toxicogenomics data as a potential impeding factor to the use of

toxicogenomics data in HHRA was not investigated in our survey. While guidance exists on toxicogenomics data

submission (e.g. Genomics Data Submission (FDA, 2005), External Review Draft on the Interim Guidance for

31

Microarray-Based Assays: Data Submission, Quality, Analysis, Management, and Training Considerations (U.S.

EPA, 2007)), the lack of required submission might play a role in the low implication of organizations toward

training of risk assessors. In fact, a majority of respondents from the regulatory sector in the study by Pettit et

al. (2010) considered that required submission of toxicogenomics data to regulatory agencies would be

beneficial to HHRA.

Conclusion

The use of toxicogenomics data in HHRA has the potential to better protect human populations from

environmental exposure to toxicants through significantly improving the quality of HHRA conducted. This survey

showed that human health risk assessors are quite positive about the use of toxicogenomics data in HHRA.

However, its use in Canadian HHRA is very limited. This seems to be due in great part to: 1) human health risk

assessors’ lack of knowledge of toxicogenomics, 2) absence of guidelines on how to efficiently interpret, assess

and use toxicogenomics data in HHRA, and 3) lack of leadership and encouragement from organizations towards

the application of toxicogenomics in HHRA and training of risk assessors. Although not generalizable to

assessors from other countries, the results might be transposable to other industrialized countries that have

limited experience with the use of toxicogenomics data in HHRA. Regulatory agencies are encouraged to

engage in knowledge transfer interventions aimed at training and providing tools to support the expertise of

human health risk assessors, as well as collaborating in rapidly developing standardized guidelines.

Authorship contributions

This work was undertaken as part of JV’s master’s degree in community health at Université Laval, under the

supervision of PL and CC. JV prepared the study, conducted the data collection and analysis, and wrote the

manuscript. PL and CC contributed to the design, analysis and interpretation of the data, and to the writing of

the final manuscript. MJR and MAS contributed to the development of the original protocol and did a critical

review of the draft manuscript.

Acknowledgements

The authors are thankful to SOTC and the Chapitre Saint-Laurent for their contribution to study recruitment.

They also thank Reza Farmahin and Nikolai L. Chepelev of Health Canada for their review and comments on

survey questions.

33

Chapitre 4 – Résultats de l’examen de la portée (volet 2)

Les résultats obtenus dans le cadre du volet 2 feront l’objet d’une publication scientifique et sont présentés à la

section 4.3. L’article sera prochainement soumis à la revue « Toxicological Sciences ». Quelques modifications

mineures ont été apportées à l’article en vue d’harmoniser le texte, les tableaux et les figures avec le reste du

mémoire.

Authors:

Julien Vachon a, b, c, Florence Pagé-Larivière d, e, Manuel J. Rodriguez f, g, Marc-André Sirard d, e, Patrick

Levallois a, b, c, Céline Campagna a, b

a Département de médecine sociale et préventive, Université Laval, Québec, Qc, Canada b Direction de la santé environnementale et de la toxicologie, Institut national de santé publique du Québec,

Québec, Qc, Canada c Axe Santé des populations et pratiques optimales en santé, Centre de recherche du CHU de Québec,

Québec, QC, Canada d Département des sciences animales, Faculté des sciences de l’agriculture et de l’alimentation, Université

Laval, Québec, Qc, Canada e Centre de recherche en reproduction, développement et santé intergénérationnelle, Québec, Qc, Canada f École supérieure d'aménagement du territoire et de développement régional, Université Laval, Québec, Qc,

Canada g Chaire de recherche CRSNG en eau potable, Université Laval, Québec, Qc, Canada

Conflit d’intérêt :

Les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêts.

34

4.1 Résumé



données issues de la toxicogénomique en ÉRSH est encore marginale. L’objectif de cette étude est d’explorer

les barrières potentielles que représentent la disponibilité, la qualité et la pertinence pour l’ÉRSH des

publications toxicogénomiques.

Un examen de la portée des publications toxicogénomiques sur les trihalométhanes a été réalisé. Quatre bases

de données bibliographiques (comprenant la Comparative Toxicogenomics Database) ont été recensées. Une

grille d’extraction a été développée sur la base de critères proposés par des experts du domaine, afin de

caractériser la qualité et la pertinence des publications incluses dans l’analyse. La sélection des études a été

effectuée indépendamment par deux réviseurs.

Neuf études, publiées entre 1997 et 2015, ont répondu aux critères d’éligibilité préétablis et ont été incluses

dans l’analyse. Des détails méthodologiques importants étaient souvent absents des études : seulement trois

des neuf études ont été considérées de qualité adéquate pour une utilisation en ÉRSH. Aucune étude ne satisfait

à plus de trois critères (sur sept) de pertinence pour l’ÉRSH.

Cet examen de la portée des publications toxicogénomiques sur les trihalométhanes démontre que la faible

disponibilité, qualité et pertinence pour l’ÉRSH des publications toxicogénomiques peuvent être des barrières

potentielles à leur utilisation en ÉRSH. Une plus grande attention devrait être portée à la conception des études

et aux informations méthodologiques rapportées.

35

4.2 Abstract

Human health risk assessment (HHRA) must be adapted to the challenges of the 21st century, and

toxicogenomics data are at the centre of the paradigm change that regulatory agencies worldwide are trying to

implement. However, the use of toxicogenomics data in HHRA is still limited. The purpose of this study is to

explore the availability, quality and relevance to HHRA of toxicogenomics publications – to identify potential

barriers to their use in HHRA.

We conducted a scoping review of available toxicogenomics literature on trihalomethanes. Four bibliographic

databases (including the Comparative Toxicogenomics Database) were assessed. A data extraction table was

developed to characterise quality and relevance of studies included on the basis of criteria proposed in the

literature. Studies were selected and analysed by two independent reviewers.

Nine studies, published between 1997 and 2015, could be included in the analysis. Based on the selected

criteria, critical methodological details were often missing, in fact only three out of nine studies were considered

to be of adequate quality for HHRA. No studies met more than three (out of seven) criteria of relevance to HHRA

(e.g. adequate number of doses and sample size, etc.).

This scoping review of toxicogenomics publications on trihalomethanes shows that low availability, quality and

relevance to HHRA of toxicogenomics publications can be potential barriers to their use in HHRA. Improved

reporting of methodological details and study design is needed.

36

4.3 Article intitulé « Availability, quality and relevance of toxicogenomics

data for human health risk assessment: A scoping review of the literature on

trihalomethanes »

Background

Recent advances in molecular biology and bioinformatics represent new testing strategies in toxicology. In

particular, toxicogenomics offers new insights into the toxicity of substances by contributing to the identification

of molecular pathway perturbations that could lead to adverse health effects. Toxicogenomics (the global

analysis of gene expression changes after exposure to toxic agent) relies on the study of a wide range of

biomolecules (the genome, transcriptome, metabolome and proteome), to characterise pathways of toxicity

(Ancizar-Aristizábal et al., 2015; EFSA, 2014; NRC, 2007a). These methods should impact various issues of

human health risk assessment (HHRA).

Recent publications have demonstrated the utility of toxicogenomics data, either as stand-alone findings to

predict toxicity and generate reference values, or as supportive of the traditional risk assessment process to

better understand the mechanisms of action of chemicals (through their integration in an adverse outcome

pathway linking molecular changes with observed phenotypes) (Chepelev et al., 2015; Euling, Thompson, et al.,

2013; Kienhuis et al., 2011; Koedrith, Kim, & Seo, 2015; Moffat et al., 2015; Sturla et al., 2014; Wilson et al.,

2013).

Toxicogenomics could address some weaknesses and uncertainties inherent to traditional HHRA: intra- and

inter-species extrapolation, low-dose responses, genetic variability, exposure assessment, and dose-response

modelling to ascertain intermediate molecular steps (CCA, 2012; McHale et al., 2010; Moffat et al., 2015;

Mortensen & Euling, 2013; NRC, 2007a, 2007b; Sturla et al., 2014).

In the last decade, regulatory agencies worldwide have recommended the integration of toxicogenomics data in

their HHRA process (CCA, 2012; EFSA, 2014; NRC, 2007a, 2007b; Tralau et al., 2015; U.S. EPA, 2014).

However, a recent publication emphasised that, despite this desire to modernise the way HHRA is conducted,

the use of toxicogenomics data and information in HHRA appears to be still limited (Bourdon-Lacombe et al.,

2015). Many factors could account for this situation. One of them is the focus of this paper: the availability of

toxicogenomics data. In fact, authors who tested toxicogenomics data in HHRA processes identified the low

availability of toxicogenomics data of sufficient quality and their low methodological relevance to HHRA as a real

limitation (Euling, Thompson, et al., 2013; Moffat et al., 2015). Toxicogenomics data on numerous molecules of

interest may not be available or – considering that there are still very limited guidelines available regarding the

37

design of toxicogenomics studies and the reporting of results – available publications may not be of sufficient

quality or their results may not adequately address the needs of HHRA (Birnbaum et al., 2016; Goetz et al.,

2011; Marx-Stoelting et al., 2015). Efforts are being made to develop better guidelines, and criteria related to

toxicogenomics data quality and relevance to HHRA have been proposed in the literature (Bourdon-Lacombe et

al., 2015; Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; McConnell et al., 2014; McHale et al., 2010; Rathahao-Paris

et al., 2016). They can serve to assess the quality of toxicogenomics studies and their relevance to HHRA, but

also as guidance for epidemiologists and laboratory toxicologists in the process of designing their own studies.

Disinfection by-products (DBPs) are a class of molecules formed during the drinking water disinfection process.

More than 600 DBPs have been detected in drinking and pool water to this day. Many of them are known to be

toxic (Richardson et al. 2007). However, risk estimates and reference values are still being debated (Hrudey &

Fawell, 2015; Nieuwenhuijsen et al., 2009; Villanueva et al., 2015). Trihalomethanes, a class of 4 DBPs

(chloroform, bromodichloromethane [BDCM], dibromochloromethane [DBCM], bromoform), are among the few

regulated DBPs and are studied the most (Plewa & Wagner, 2015). They are associated with adverse health

effects, such as increased risk of cancer (bladder, colorectal) and adverse pregnancy outcomes (Grazuleviciene,

Kapustinskiene, Vencloviene, Buinauskiene, & Nieuwenhuijsen, 2013; Grellier et al., 2010; Hrudey & Fawell,

2015; Levallois et al., 2012; Villanueva et al., 2015). However, the significance of these associations is still

controversial, and doubts persist as to the causal nature of trihalomethane exposure and adverse health effects

– especially cancer and pregnancy events – observed in epidemiological studies largely because their

mechanisms of action at low doses are not fully understood (Grellier, Rushton, Briggs, & Nieuwenhuijsen, 2015;

Plewa & Wagner, 2015). Challenges remain in the assessment of true risk posed by trihalomethanes and in

deciphering their mechanisms of action (Borgert et al., 2015; Hrudey & Fawell, 2015; Plewa & Wagner, 2015;

Stalter et al., 2016). Better understanding of their mechanisms of action – e.g. through toxicogenomics – would

substantially improve their HHRA after chronic, low-dose exposure, making trihalomethanes good case

molecules for this review.

A scoping review was preferred over a systematic review because of its exploratory design (Arksey & O’Malley,

2005b). Scoping reviews aim to systematically “map the literature on a particular topic or research area and

provide an opportunity to identify key concepts; gaps in the research; and types and sources of evidence to

inform practice, policymaking, and research” (Daudt, van Mossel, & Scott, 2013, p. 8). The present scoping

review aims to: 1) characterise available toxicogenomics studies on trihalomethanes to assess their availability,

quality and usefulness to HHRA using criteria extracted from the literature, and 2) propose guidelines for future

study design and further work.

38

Methods

Literature review strategy

Four electronic databases were searched on January 13, 2016: MEDLINE® complete (through EBSCOhost),

Embase (1974-to date, through OvidSP), Web of Science (1900-to date), and the Comparative Toxicogenomics

Database (CTD), specializing in gene expression data related to environmental (chemical) exposure (Davis et

al., 2015; Davis et al., 2009). No date, language or publication type limits were applied to the electronic search.

Keywords comprised terms associated with toxicogenomics methods and data, such as epigenetics,

transcriptomics, proteomics, metabolomics, microarray, gene expression, quantitative polymerase chain

reaction (qPCR), upregulation, downregulation, etc.), including the names of the four trihalomethane molecules

(chloroform, BDCM, DBCM, bromoform and synonymous names, such as trichloromethane). The search

involved both natural and controlled vocabulary (MeSH, EMTREE), when applicable. Complete search strategy

details are available in annexe 5. All citations were imported with Zotero reference management software

(www.zotero.org, Roy Rosenzweig Center for History and New Media, Fairfax, VA, USA). Duplicates were hand-

removed.

Study selection

All publications were screened by two independent investigators (JV and FPL, first and second authors of this

paper) who compared and discussed any uncertainties in study selection. A third investigator (CC) was available

to resolve disagreement between the two main investigators. Investigators were not blinded to author and journal

names. Studies were considered eligible if they could be categorised either as toxicological ( in vivo or in vitro)

or epidemiological, and investigated one or several trihalomethanes (chloroform, BDCM, DBCM or bromoform)

as primary toxic agent(s). Also, studies must have conducted at least one global toxicogenomics analysis (of the

whole epigenome, transcriptome, proteome or metabolome, as opposed to targeted analysis of genes or

biomolecules). Although they provide significant mechanistic information, studies performing only targeted

analysis (e.g. only qPCR) were excluded in this study. Studies performing global toxicogenomics analysis were

preferred for their broader potential to inform all stages of the HHRA process, beyond the characterisation of the

modes of action.

All citations were first screened on the basis of their title and abstract, and were rejected if they did not meet

eligibility criteria. Included citations were compared and discussed by the two investigators to reach consensus.

Citations, in which the methodology was uncertain from the abstract, were retained for full text screening. Full

texts of citations included from the first screening were screened to confirm eligibility. All articles included by the

investigators were compared and discussed until a final set of eligible studies was agreed on.

http://www.zotero.org/

39

Charting of data

To chart the data, a data extraction table (voir Tableau 1, section 2.3.5) was developed using criteria proposed

in the literature (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015; Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010;

Rathahao-Paris et al., 2016). Although sharing similar criteria for RNA-based analysis, work by Bourdon-

Lacombe et al. (2015) was preferred over McConnell et al. (2014) because it covered more types of genomics

analyses (e.g. RNA-sequencing) and its target audience are risk assessors non-experts in toxicogenomics. This

makes the tool more accessible to a wide range of HHRA context.

This extraction table gathered general information on study methodologies (e.g. molecules investigated,

samples, doses and treatments) and specific details about toxicogenomics analysis performed. The tool allows

rapid study assessment centred on three main axes: methodological characteristics, quality and relevance to

HHRA.

The first section of this extraction table is dedicated to the description of methodological characteristics, such as

study type, molecule(s) studied, human and/or animal sample(s), and treatments. The second section of the

table focuses on study quality via several methodological quality criteria. Some are “essential” criteria that have

been proposed by Bourdon-Lacombe et al. (2015) and are identified by asterisks (*) in Tableau 1. Such

“essential” quality criteria can be interpreted as being critical in the evaluation of experimental integrity: studies

that do not satisfy these “essential” methodological quality criteria (relevant to the methodology used) should not

be considered in HHRA (Bourdon-Lacombe et al., 2015). Quality assessment of the toxicogenomics publications

identified in this study is mostly founded on the “essential” methodological quality criteria, proposed by Bourdon-

Lacombe et al. (2015) as guidelines for risk assessors considered non-experts in toxicogenomics. Although it is

used for target analysis, Real-Time qPCR was included in this section of the table because it is frequently used

as a validation step for microarray’s results.

The last section of the extraction table regroups criteria related to studies usefulness to HHRA. Some of these

criteria share similarities with methodological quality criteria (which represent a required minimum for potential

inclusion in a HHRA). However, relevance to HHRA signifies a preferable or alternative study design that

broadens a study potential use in HHRA (i.e. beyond just the characterisation of the mode of action) and would

not be used to reject a study in a HHRA. Studies that do not satisfy these criteria can still be useful to inform

some aspects of HHRA if they are of sufficient quality.

The table was reviewed by two toxicogenomics experts at Health Canada prior to the conduct of the study.

Relevant information from included articles was extracted independently by two persons using this table,

compared and discussed to reduce uncertainties associated with reviewers’ interpretation of the studies.

40

Data analysis

Data from all included articles were compiled in a single Excel spreadsheet for comparison and analysis, which

consisted of descriptive statistics to characterise the identified publications along the three main axes: general

methodological characteristics (study types, toxicological models, and genomics methods), quality based on

“essential” methodological quality criteria (chemicals assessed, study procedures, models), and relevance to

HHRA.

Results

Search strategy and selection of toxicogenomics studies

Details of study identification and inclusion are enumerated in the flow diagram presented in figure 2. A search

on January 13, 2016, generated 2,560 citations, 722 of which were excluded as they were duplicates, leaving

1,838 citations for screening titles and abstracts. Only 18 citations met the eligibility criteria or could not be

assessed properly (rejected) from the title and abstract. Full texts of these 18 citations were reviewed, resulting

in the exclusion of nine studies that did not meet the eligibility criteria after careful evaluation of their

methodologies. Nine studies were left for data extraction and analysis. All identified eligible studies were in

English. There was no significant disagreement during the selection process.

41

Figure 2. PRISMA flowchart of the selection process of toxicogenomics studies on

trihalomethanes

General and methodological characteristics of included studies

Study type. Of the nine studies included for analysis, eight were toxicological (Coffin et al., 2000; Gvakharia et

al., 2007; Hosohata, Ando, Fujiwara, & Fujimura, 2011; Kegelmeyer, Sprankle, Horesovsky, & Butterworth,

1997; Kier et al., 2004; Ozden et al., 2015; Pereira, Wang, Kramer, & Tao, 2004; Tao, Wang, Li, Kramer, &

Pereira, 2005), and only one was epidemiological (Salas et al., 2015). Date of publication ranged from 1997 to

2015. Of the toxicological studies, six assessed chloroform (Coffin et al., 2000; Gvakharia et al., 2007; Hosohata

et al., 2011; Kegelmeyer et al., 1997; Kier et al., 2004; Ozden et al., 2015) and three assessed BDCM (Coffin et

al., 2000; Pereira et al., 2004; Tao et al., 2005). No studies examined DBCM or bromoform. The epidemiological

study examined all four trihalomethanes as lifetime averages of their sum. Details of all nine studies appear in

annexe 6.

Epidemiological and toxicological models. In vivo models were the most common (n=8), with F344 rats (n=3)

and B6C3F1 mice (n=4) being the most prevalent. One study involved Sprague-Dawley rats (Kier et al., 2004).

In vitro models were less studied (n=3): primary human renal cells (Hosohata et al., 2011), human hepatocytes

# of records identified through database searching (Medline complete, Embase, Web of Science, Comparative

Toxicogenomics Database) n=2,560

# of records identified through other sources

n=0

# of records identified n=2,560

# of records screened based on title and abstract n=1,838

# of full texts assessed for eligibility

n=18

# of studies included in the analysis

n=9

Iden

tific

atio

n S

cree

ning

E

ligib

ility

In

clud

ed

# of records excluded as duplicates n=722

# of records excluded

n=1,820 (not relevant)

# of full-text excluded

n=9 (not relevant)

42

(Kier et al., 2004) and ammonia-oxidizing bacteria (Nitrosomonas europaea) (Gvakharia et al., 2007). One study

reported both in vivo and in vitro investigations (Kier et al., 2004). The epidemiological study analysed blood

samples (Salas et al., 2015).

Genomics analysis. Transcriptomics analysis using RNA microarray was the most frequent genomics method

employed (n=3), followed by DNA methylation microarray (n=2), global DNA methylation by dot-blot analysis

(n=2), mRNA levels assessment by differential display technique (n=1), global DNA methylation analysis by high

performance liquid chromatography (HPLC) (n=1) or liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-

MS/MS) (n=1). RNA sequencing was not undertaken in any of the studies, and none of them investigated the

proteome or the metabolome.

Methodological quality of included studies assessed according to “essential”

methodological quality criteria

By chemicals

Chloroform. Of the six toxicological studies examining the toxicogenomics impact of chloroform, only one of

them (Coffin et al., 2000) met all applicable “essential” methodological quality criteria in Tableau 1. However,

the method employed in this study (i.e. HPLC) was not addressed in Bourdon-Lacombe et al. (2015), and no

other criteria regarding this method were present in the data extraction table. Thus, the only applicable quality

criteria which were met were those associated with in vivo study.

BDCM. The three studies examining BDCM by in vivo methods satisfied all applicable “essential” methodological

quality criteria (Coffin et al., 2000; Pereira et al., 2004; Tao et al., 2005). However, the only quality criteria

applicable were those specific to in vivo methodology, as the analytical techniques deployed were “older” (dot-

blot analysis, HPLC) and were not addressed in Bourdon-Lacombe et al. (2015). In fact, these publications on

BDCM dated back to 2005, 2004 and 2000, and it is unlikely that such methods would be considered today in

global toxicogenomics analysis.

Total trihalomethanes. The epidemiological study that examined all four trihalomethanes (as averages of life-

time exposure) did not meet all “essential” methodological quality criteria related to in vivo human methodology:

confounding factors were only partially considered, and exposure to other chemicals could not be considered

negligible (Salas et al., 2015).

By study methods

43

Microarray. All five studies involving microarrays satisfied both “essential” methodological quality criteria (data

normalised prior to statistical analysis and appropriate statistical analysis) associated with this method

(Gvakharia et al., 2007; Hosohata et al., 2011; Kier et al., 2004; Ozden et al., 2015; Salas et al., 2015).

Real-time qPCR. Although this method does not represent global toxicogenomics analysis, qPCR is often

performed to validate microarray results, which is why it was included in the analysis. Of the three studies that

undertook qPCR (Gvakharia et al., 2007; Hosohata et al., 2011; Ozden et al., 2015), none mentioned the number

of cycles required to detect a true signal (0/3) or if reference gene expression was affected by treatment (0/2,

one N/A). Reference genes used for data normalization were mentioned in only one study (1/2, one N/A)

(Hosohata et al., 2011). All three studies specified the primer used for analysis.

RNA sequencing. No studies used this method.

By study models

In vitro. None of the three studies that conducted in vitro investigations met all three “essential” methodological

quality criteria related to in vitro techniques, with two of them missing one piece of information each (Control

group cultured at the same time as treated cells (Hosohata et al., 2011) and n≥3 experimental replicates per

treatment (Kier et al., 2004)). One of these studies did not assess cytotoxicity (Gvakharia et al., 2007).

In vivo. In vivo (animal) methodologies were generally well done, with all but one criterion met across six

applicable studies (Kegelmeyer et al. (1997) having sample size <3), as was expected considering the

prevalence of these methods in toxicology and the availability of guidelines from regulatory agencies. The

epidemiological study, as mentioned above, did not satisfy two of the four applicable “essential” methodological

quality criteria.

Overall, six out of the nine included studies did not meet applicable “essential” methodological quality criteria

and should not be considered for use in HHRA (Gvakharia et al., 2007; Hosohata et al., 2011; Kegelmeyer et

al., 1997; Kier et al., 2004; Ozden et al., 2015; Salas et al., 2015).

Although not an “essential” methodological quality criterion, it is noteworthy that most studies missed some

information on significant criteria used for statistical analysis (e.g. p-values, fold-change). This information is

helpful for independent evaluation of study results and interpretation.

Methodological relevance of included studies to HHRA

Table 3 lists studies satisfying the relevance to HHRA criteria. These criteria served to assess the relevance of

studies’ design regarding the needs of HHRA, but are not considered critical for the studies’ potential inclusion

44

in a HHRA. Briefly, only one relevance to HHRA criterion (phenotypic anchoring, i.e. anchoring genomics

responses to physiological endpoints) was met by all nine studies. Most of them did not use a minimum of 3

doses plus a control; only two out of nine studies satisfied this criterion (Kegelmeyer et al., 1997; Ozden et al.,

2015), and about half of them had sample sizes greater than or equal to four (in vivo n≥4 animals per group; in

vitro n≥4 replicates per treatment) (4/9 studies, one unknown) (Coffin et al., 2000; Pereira et al., 2004; Salas et

al., 2015; Tao et al., 2005) or various exposure durations (4/9 studies) (Kegelmeyer et al., 1997; Pereira et al.,

2004; Salas et al., 2015; Tao et al., 2005). Only one study (1/8, not applicable to the epidemiological study)

collected samples at different times after the last exposure (Kier et al., 2004). Use of human cells in vitro was

limited, with only two studies (2/9) testing either renal cells (Hosohata et al., 2011) or hepatocytes (Kier et al.,

2004). Finally, data from only one study were available publicly (1/9) (Gvakharia et al., 2007). No study met more

than three out of seven criteria of relevance to HHRA.

Table 3. Summary of evaluated toxicogenomics studies on trihalomethanes satisfying the

relevance to human health risk assessment criteria

Relevance to HHRA criteria

No. of studies

satisfying

relevance

Studies

3 doses + control included 2/9 Kegelmeyer et al. (1997); Ozden et al. (2015)

Adequate sample size (in vivo: n≥4

animals per group; in vitro: n≥4

replicates per treatment)

4/9 Coffin et al. (2000); Pereira et al. (2004); Tao et al.

(2005); Salas et al. (2015)

Various exposure durations 4/9 Kegelmeyer et al. (1997); Pereira et al. (2004); Tao et

al. (2005); Salas et al. (2015)

Various timings of sample collection after

last exposure 1/81 Kier et al. (2004)

Phenotypic anchoring 9/9

Kegelmeyer et al. (1997); Coffin et al. (2000); Kier et

al. (2004); Pereira et al. (2004); Tao et al. (2005);

Gvakharia et al. (2007); Hosohata et al. (2011); Salas

et al. (2015); Ozden et al. (2015)

Use of human cells in vitro 2/9 Kier et al. (2004); Hosohata et al. (2011)

Data available publicly 1/9 Gvakharia et al. (2007)

1 This criteria is not applicable to the epidemiological study

45

Discussion

This paper provides an overview of peer-reviewed toxicogenomics studies (toxicological and epidemiological)

conducted on trihalomethanes and assessed the quality and relevance of the identified studies regarding their

potential use in HHRA. We also reflected on limitations of the data extraction table and proposed some

recommendations related to study design to increase the number of toxicogenomics publications considered in

HHRA.

Principal findings of the scoping review

The availability of toxicogenomics data on trihalomethanes is very limited in terms of numbers (only nine studies

identified according to the criteria used), and utility in HHRA. Governmental health risk assessments of

trihalomethanes generally examine the four trihalomethanes chloroform, BDCM, DBCM and bromoform, as they

are usually regulated as their sum. The present review found no toxicogenomics studies investigating the health

impacts of DBCM or bromoform, as most of them focused on chloroform, although evidence is growing that

brominated trihalomethanes are more toxic, even at low concentrations (Richardson et al., 2007). Only one

epidemiological study was identified in this scoping review. However, it is expected that more epidemiologists

will start to use omics technologies for their investigations in the near future, as there is a growing interest

regarding genomics study design and analysis in that field (Foxman & Martin, 2015; Nair, Pritchard, Tewari, &

Ioannidis, 2014; Tzoulaki, Ebbels, Valdes, Elliott, & Ioannidis, 2014).

Only a third of the identified studies met all applicable “essential” methodological quality criteria. It suggests that

study quality can impede the use of toxicogenomics data on trihalomethanes in HHRA. This does not necessarily

imply the absence of scientific value, but indicates that the regulatory-related precise information needed to

evaluate quality, based on the “essential” methodological quality criteria, was either not included in these articles

(in which case quality could not be verified) or not satisfied. In fact, many quality criteria aimed to establish the

presence (and not the content) of methodological information, emphasizing the importance of improving

toxicogenomics method reporting (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Goetz et al., 2011) and ensuring that

toxicologists and epidemiologists are familiar with the way HHRA is conducted (Birnbaum et al., 2016). This

challenge is not limited to toxicogenomics publications, but rather represent an ongoing concern in HHRA

(Ågerstrand, Edvardsson, & Rudén, 2014; Molander, Hanberg, Rudén, Ågerstrand, & Beronius, 2016).

The included toxicogenomics studies showed various degrees of relevance to HHRA, which is surprising

considering that the aim of most toxicological studies is to identify potential health hazards to support HHRA. It

is noteworthy that all studies were adequate regarding the concept of phenotypic anchoring, which is key to

building regulatory confidence in toxicogenomics methods and identified pathways of toxicity (through reduced

46

risks of mis- or over-interpretation of the observed molecular changes) that will ultimately serve as markers

(Boverhof et al., 2011; Marx-Stoelting et al., 2015).

While these results show that the toxicogenomics publications on trihalomethanes are limited – regarding

availability, quality and relevance to HHRA – they indicate that other molecules could potentially suffer from a

similar dearth of data.

Finally, only three out of the nine included studies (Hosohata et al., 2011; Kier et al., 2004; Tao et al., 2005)

were available in the CTD, suggesting that an exhaustive literature review of multidisciplinary databases (e.g.

Embase) is required to capture all relevant toxicogenomics publications that are not indexed in the databases

integrated in the CTD.

Summary of data satisfying the “essential” quality criteria

Studies evaluated revealed that chloroform and BDCM cause epigenetics modifications in mice and rats’ colon,

kidneys and/or liver. Chloroform and BDCM decreased global DNA methylation by about 40% in the liver of

female B6C3F1 mice when administered by gavage in corn oil for 11 days (at 2.18 mmol/kg and 1.83 mmol/kg

respectively) (Coffin et al., 2000). BDCM caused a dose and temporal-dependent DNA hypomethylation in the

colon of male F344 rats for up to 28 days (above 50 mg/kg by gavage, and 350 mg/L in drinking water), but not

in the colon of B6C3F1 mice (Pereira et al., 2004). DNA methylation was also reduced by 30 and 60% in kidneys

of male B6C3F1 mice – and to a lesser extent in male F344 rats – when exposed to DBCM at 50 mg/kg and 100

mg/kg respectively by gavage, or at 350 mg/L and 700 mg/L respectively in drinking water (Tao et al., 2005).

Overall, these results suggest that global DNA hypomethylation might be an important mechanism of action in

the toxicity of the trihalomethanes, especially BDCM.

Strengths and limitations

Very few attempts to take a systematic approach to assess/characterise quality and the relevance of

toxicogenomics studies for use in HHRA have been undertaken (McConnell et al., 2014). Our attempt was based

on criteria proposed in the literature and expert opinion (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015;

Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010; Rathahao-Paris et al., 2016), with an emphasis on proposed guidelines

for quality assessment by Bourdon-Lacombe et al. (2015). This attempt allowed us to develop a simple tool that

can be applied to various toxicogenomics methodologies and focuses on the inclusion of studies in the whole

HHRA process, rather than solely focusing on characterisation of mode of action. This tool is made available to

the scientific community for improvement and to further assess toxicogenomics publications on other molecules.

The strength of the tool is that it covers all types of genomics methods, whereas other proposed tools or

47

guidelines mostly focus on transcriptomics analysis using RNA microarray. The exercise also allowed the

analysis of limitations of the tool, which are discussed below.

The Systematic Omics Analysis Review (SOAR) tool (McConnell et al., 2014) is a similar tool that also aim at

systematically assessing toxicogenomics studies for inclusion in HHRA; however it differs in scope. The SOAR

tool focuses on transcriptomics studies using RNA microarrays and requires risk assessors to be familiar with

microarray data. Our tool targets risk assessors that are non-experts in toxicogenomics and is broader in scope

(covering a wider range of genomics methods), allowing the use of a single tool to assess multiple studies or

studies performing different methods simultaneously.

This study focused on publications that performed global toxicogenomics analysis. However, it should not be

forgotten that, in HHRA, targeted analyses (e.g. of a subset of genes previously identified in a global

toxicogenomics analysis) are generally considered since they provide significant mechanistic insights.

A first limitation of our tool relates to the “essential” methodological quality criteria themselves. Although

designed for health risk assessors who are non-experts in toxicogenomics, some of them could be challenging

to use. For example, an essential criterion for microarrays is “appropriate statistical analysis”, which requires

some knowledge in specific statistical analysis of toxicogenomics data. Moreover, the statistical methods used

to analyse toxicogenomics data vary in time and across studies, which exacerbates this difficulty. However, most

other “essential” methodological quality criteria relate to methods that are likely to be familiar to health risk

assessors (i.e. for in vivo, in vitro, and epidemiological studies).

A second limitation of the tool is that although it gathers some information on methodological quality and

relevance to HHRA, it does not capture whether a study’s results are relevant to the questions that need answers

regarding the chemical(s) assessed. For example, one of the included studies (Gvakharia et al., 2007) performed

toxicogenomics analysis of ammonia-oxidizing bacteria (Nitrosomonas europaea), a model that is usually not

typically considered in HHRA, and the results of which might not be relevant to humans. Therefore, such a tool

cannot replace expert judgement when compiling and comparing results from studies to estimate human health

hazards.

Finally, the tool’s value is dependent on the available systematic quality criteria, therefore the limited number of

published criteria for some of the genomics methods (e.g. metabolomics, proteomics) makes it harder to assess

studies using such methods.

48

Recommendations for further work

Improve the data extraction tool. Keeping in mind that part of the tool’s value lies in its ease of use for risk

assessors non-experts in toxicogenomics, many improvements can be made to it. The tool would first beneficiate

from clearer indications about the required input to a criterion (i.e. yes/no or a short description), which could be

improved by adding a drop-down menu in the Excel version. Considering the prevalence of “older”

toxicogenomics method, quality criteria for HPLC and Dot-blot analysis should be added to the table. Similarly,

criteria should be developed and added for new toxicogenomics methods that are expected to become more

prevalent in the near future, such as whole genome bisulfite sequencing and methylated DNA

immunoprecipitation.

Regarding specific criteria, the table should also contain a criterion related to DNA quality and/or protein quality.

False discovery rate (FDR) was present in the section on mass spectrometry, but could also be added to the

microarray and RNA-sequencing section of the table. Information about the solvent used in in vitro investigations

is also missing. Finally, the criteria assessing the identical experimental conditions across study groups should

be refined for the in vivo studies in order to exclude bias in the post-mortem handling time.

Conduct further toxicogenomics studies, especially on trihalomethanes. To this day, it is assumed that

trihalomethanes are surrogates of other DBPs, and that control of trihalomethanes in drinking water is protective

against cancer risks relative to DBPs. However, causal associations between chronic, low-dose exposure to

trihalomethanes and cancer risks are still uncertain because of the presence of other molecules (including other

DBPs) in drinking water (Hrudey & Charrois, 2012). To increase our understanding of the health risks posed by

trihalomethanes, more toxicogenomics investigations should be conducted on these molecules – especially

BDCM, DBCM and bromoform – to decipher their low dose effects and related mechanisms of action.

Generally, considering the benefits of toxicogenomics studies and the desire of regulatory agencies to increase

their use of this type of data, toxicologists should consider genomics methods in addition to other traditional

methods when designing their studies. This would also strengthen understanding the links between traditional

toxicological outcomes and pathway perturbations observed through genomics investigations.

Toxicogenomics study methodology: better reporting of critical details. Adequate reporting of methodological

details is required to ensure that toxicogenomics studies can be appropriately assessed regarding their quality

and value in HHRA. Although guidance is still limited, toxicologists and epidemiologists are encouraged to

consult available publications on omics technologies for regulatory toxicology and toxicogenomics study design

(Bourdon-Lacombe et al., 2015; Chepelev et al., 2015; EFSA, 2014; Goetz et al., 2011; Horgan & Kenny, 2011;

McConnell et al., 2014; Nair et al., 2014; Tzoulaki et al., 2014).

49

Consider the needs of health risk assessment in toxicogenomics study design. A few improvements to

toxicogenomics study design would greatly increase their potential impact in HHRA: increasing the number of

doses to a minimum of three (plus a control) would allow for mathematical modelling and more appropriate low-

dose extrapolation. Sampling at various times after the last exposure would provide information on reversibility

of the observed effects and inform on the mode of action, considering that genomics mechanisms are dynamic

and could change rapidly over time. Using human cells in in vitro investigation would reduce uncertainties

associated with inter-species extrapolation, although it could bring other possible limitations (Chepelev et al.,

2015; Euling, White, et al., 2013; Goetz et al., 2011; McHale et al., 2010; Moffat et al., 2015; Tralau et al., 2015).

Explore availability, quality and relevance to HHRA in other case studies. Given the small number of

toxicogenomics studies assessed with the proposed tool, other similar case studies should be conducted to

further test and refine it. Moreover, conducting other case studies would allow comparison of barriers to the use

of toxicogenomics in HHRA – i.e. in terms of availability, quality and relevance to HHRA – supporting the

application of the two previous recommendations.

Conclusion

This scoping review characterised and summarised available toxicogenomics studies on trihalomethanes, and

assessed their availability, quality of design and methodology, with relevance to HHRA as potential barriers to

the use of toxicogenomics data in HHRA. Our review also shows that it is feasible to adopt a systematic approach

to evaluate toxicogenomics study quality for HHRA, although the proposed criteria might still be too restrictive

for currently available publications. We are confident that toxicogenomics study design and reporting of results

will continue to improve in coming years, given that strategies are developed to better inform toxicologists and

epidemiologists on the needs of HHRA. It is critical for studies to be designed and reported in ways that optimise

their utility in HHRA, thus increasing the quality of HHRA and avoiding unnecessary waste of monetary and

animal resources. Finally, this tool is made available to the scientific community to systematically assess quality

and relevance to HHRA of toxicogenomics studies. It could also help to analyse and characterise available

toxicogenomics publications on other molecules.

Acknowledgements

This study was supported by Fonds de recherche du Québec Nature et technologies (FRQNT), grant number

174533, and INSPQ. We thank Vicky Tessier from Institut national de santé publique du Québec (INSPQ) for

her help in developing the search strategy, Reza Farmahin and Nikolai L. Chepelev from Health Canada for their

comments on the extraction tool. We would also like to thank particularly Carole Yauk and Julie Bourdon-

Lacombe from Health Canada for their thoughtful critical review of the draft manuscript.

51

Chapitre 5 – Discussion

Le présent projet a permis d’identifier l’importance de l’utilisation de la toxicogénomique en ERSH au Canada

et d’explorer plusieurs facteurs entravant son utilisation. La discussion s’articule autour des objectifs présentés

au chapitre 2 et fait état de la fréquence de l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH (5.1.1), ainsi que des

facteurs individuels (5.1.2) et organisationnels (5.1.3) entravant une telle utilisation. S’ensuit un résumé et une

discussion des résultats de l’examen de la portée (5.1.4), une discussion des forces et limites du projet (5.2),

quelques suggestions de pistes d’interventions (5.3), et une conclusion.

5.1 Discussion des principaux résultats

5.1.1 Fréquence de l’utilisation de la toxicogénomique en évaluation du

risque à la santé humaine

Les résultats de l’enquête menée auprès des évaluateurs canadiens ont permis de confirmer l’hypothèse émise

au chapitre 2, c’est-à-dire que les données toxicogénomiques sont à ce jour très peu utilisées par les évaluateurs

de risque au Canada. En effet, 62% des répondants du sondage ont rapporté n’avoir jamais utilisé ce type de

données dans leur pratique d’ÉRSH, alors qu’un seul répondant rapportait en utiliser tout le temps. Ces résultats

font écho à ceux de Bourdon-Lacombe et al. (2015), qui rapportait que, jusqu’en 2012, seulement 2% des ÉRSH

du « Existing Substances Risk Assessment Bureau » contenaient de l’information toxicogénomique, et

suggèrent qu’à ce jour la fréquence d’utilisation de la toxicogénomique par les évaluateurs de risque canadiens

n’a que peu augmentée. Les avancées en toxicologie et en génomique ont été beaucoup plus rapides que la

mise en application de celles-ci en ÉRSH (Tong et al., 2015).

Plusieurs facteurs peuvent contribuer à cette faible utilisation. Ils sont présentés et discutés dans les sections

suivantes.

5.1.2 Les facteurs individuels entravant l’utilisation de la toxicogénomique en

évaluation du risque à la santé humaine

En premier lieu, l’utilisation et l’application de nouvelles connaissances requièrent un apprentissage et une

assimilation suffisante des concepts sous-jacents. Dans la présente étude, la majorité des évaluateurs de risque

canadiens rapportaient des niveaux très faibles de familiarité avec les concepts, méthodes et outils en

toxicogénomiques (69% des répondants étant « non familier » ou « peu familier »), alors qu’une plus faible

proportion d'entre eux (21%) rapportait des niveaux élevés de connaissance (« très » ou « extrêmement

familier »). Similairement, la plupart des évaluateurs de risque participant à l’enquête n’avaient jamais suivi de

formation portant sur la toxicogénomique, que ce soit en milieu académique (79%) ou professionnel (72%). De

plus, parmi ceux n’ayant jamais suivi de formation, la plupart (72%) ne prévoyaient pas suivre de telles

formations.

52

Concernant la perception des évaluateurs de risque quant à l’apport de la toxicogénomique en ÉRSH, et malgré

le faible niveau de connaissance de ceux-ci, un peu plus de la moitié d’entre eux (59%) ont rapporté qu’il est

« relativement » à « très important » que les évaluateurs de risque soient familiers avec la toxicogénomique et

les concepts sous-jacents. De plus, une grande proportion de ceux-ci considéraient positif l’impact qu’aurait

l’application de la toxicogénomique en ÉRSH, cette proportion augmentant considérablement lorsque seuls les

évaluateurs de risque familier avec la toxicogénomique étaient considérés (voir résultats présentés au chapitre

3). Cette perception des évaluateurs de risque fait écho au consensus généralement présenté dans la littérature

concernant l’apport de la toxicogénomique dans l’amélioration et la modernisation du processus d’ÉRSH

(Goodman et al., 2014; Krewski et al., 2010; Marx-Stoelting et al., 2015; McHale et al., 2010; Rhomberg, 2010;

Sturla et al., 2014; Tralau et al., 2015).

Le niveau de confiance des évaluateurs quant à leurs capacités à effectuer des tâches liées à l’application de

données toxicogénomiques en ÉRSH a aussi été évalué : celui-ci était très faible (>50% de répondants « non

confiants ») pour la plupart des tâches. Cependant, le niveau de confiance envers leurs capacités était beaucoup

plus élevé chez les évaluateurs de risque familier avec le concept de toxicogénomique (Table 2, section 3.3 –

Results and discussion). Par exemple, relativement à la caractérisation du mode d’action à l’aide de données

d’expression génétique, 67% des répondants familiers avec la toxicogénomique se considéraient confiants,

versus 6% chez les répondants non familiers. Notons aussi que chez ces premiers, la perception quant au

potentiel d’amélioration de l’ÉRSH par la toxicogénomique était supérieure à celles des évaluateurs peu familiers

avec le concept. Ces résultats suggèrent que le faible niveau de connaissance puisse être une barrière

importante à l’application de la toxicogénomique en ÉRSH, qui influence et est à la fois influencée par la

perception des évaluateurs de risque. En effet, leur perception envers l’utilité des connaissances est aussi un

facteur important dans la motivation à acquérir ces nouvelles connaissances et à les mettre en application

(Chagnon et al., 2012), mais est aussi positivement influencée par une certaine connaissance des concepts.

Ces facteurs interagissent donc ensembles et peuvent influencer la motivation des évaluateurs à s’engager

dans le processus qui les mènerait à changer leurs pratiques d’évaluations.

En accord avec le constat présenté ci-haut, l’idée qu’une part importante de la modernisation du processus

d’ÉRSH dépende du niveau de connaissance des évaluateurs de risque a aussi été avancée dans un récent

séminaire de la Global Coalition for Regulatory Science Research, étant donné que la toxicogénomique est une

discipline complexe et en évolution rapide qui demande de solides assises scientifiques (Tong et al., 2015).

Finalement, un niveau de connaissance suffisant est essentiel à la bonne interprétation des résultats de

publications toxicogénomiques, une telle interprétation ayant été rapportée à la fois dans la littérature (Goetz et

al., 2011; Pettit et al., 2010) et par les participants de la présente étude (« obstacle important » : 41%, « obstacle

modéré » : 17%) comme étant une barrière importante.

53

5.1.3 Les facteurs organisationnels entravant l’utilisation de la

toxicogénomique en évaluation du risque à la santé humaine

Trois principales barrières organisationnelles à l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH ont été identifiées

dans la présente étude. Ces barrières ont été identifiées principalement dans le cadre de l’enquête menée

auprès des évaluateurs de risque canadiens. La première barrière réfère au manque d’encouragement par les

organisations envers l’utilisation de données toxicogénomiques par les évaluateurs de risques. Plus de la moitié

des répondants (52%) ont rapporté que leurs organisations n’encourageaient ou ne supportaient pas l’utilisation

de la toxicogénomiques en ÉRSH.

La deuxième barrière concerne l’acquisition des connaissances, la plupart des répondants (55%) du sondage

ayant mentionné le peu d’implication et de support de leurs organisations envers la formation des évaluateurs

de risque. En effet, malgré l’importance que représente le niveau de connaissance de ces derniers, et malgré

que ceux-ci reconnaissent cette importance, plusieurs répondants (66%) ont rapporté ne pas planifier suivre de

formation en toxicogénomique. Les raisons mentionnées sont l’absence de formations disponibles ou

l’indisponibilité de ressources financières ou temporelles suffisantes dans leur contexte professionnel.

La troisième barrière concerne le manque de lignes directrices permettant d’outiller les évaluateurs de risque

dans l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH, un facteur ayant été identifié comme étant une barrière très

importante par la plus grande proportion des répondants (66%). Les résultats démontrent aussi que la majorité

des organisations dans lesquelles évoluent les évaluateurs de risque fournissent peu d’effort dans le

développement de telles lignes directrices (66% des répondants rapportant que leurs organisations ne

fournissent « aucun effort », et 14% rapportent « peu d’efforts »). Ces résultats rejoignent les conclusions

d’autres auteurs, à l’effet que l’absence de lignes directrices est un frein important e t un enjeu prioritaire dans

la modernisation de l’ÉRSH (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Goetz et al., 2011; Marx-Stoelting et al., 2015).

Ces trois premiers facteurs jouent un rôle important, car bien que les facteurs individuels aient également un

rôle très important à jouer dans le changement de paradigme et de pratiques d’évaluation (c.-à-d. puisque ce

sont les évaluateurs qui, ultimement, performent les ÉRSH), les organisations ont un rôle critique afin de

favoriser ce changement en créant un climat favorable à l’innovation. Chagnon et al. (2012) font référence à la

« capacité apprenante » d’une organisation, cette capacité étant atteinte lorsque l’organisation réunit les

conditions favorables permettant de maximiser les changements de pratique souhaités. Hamer (2010), quant à

elle, parle d’un écosystème d’innovation (« innovation ecosystem ») afin d’illustrer l’interdépendance et le

dynamisme des liens entre les différents éléments (ici les facteurs individuels et organisationnels) favorisant le

changement. De plus, dans des organisations complexes (comme c’est le cas pour l’ÉRSH, dont les activités

sont réparties aux niveaux fédéral et provincial et au sein de différents ministères et directions) la capacité

54

d’utilisation des connaissances ne peut se construire que sur la base d’un seul groupe de personnes ou d’une

seule direction administrative (Chagnon et al., 2012). Des efforts concertés seront nécessaires de part et d’autre,

car l’innovation et le changement de pratique s’opèrent plus facilement dans un climat de mobilisation, lorsque

l’organisation fait preuve de leadership et met de l’avant une vision claire de l’utilisation des connaissances sur

laquelle les individus peuvent s’appuyer (Chagnon et al., 2012). Ceci permet ensuite à ces derniers de participer

au renforcement de la vision et du leadership de l’organisation dans laquelle ils évoluent.

Par exemple, malgré que la littérature scientifique propose quelques exemples de lignes directrices susceptibles

de guider l’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH (e.g. Genomics Data Submission (FDA, 2005), External

Review Draft on the Interim Guidance for Microarray-Based Assays: Data Submission, Quality, Analysis,

Management, and Training Considerations (U.S. EPA, 2007), et les travaux de Bourdon-Lacombe et al. (2015);

Embry et al. (2014); Euling, Thompson, et al. (2013); et McConnell et al. (2014)), l’absence d’obligation de

soumettre des données toxicogénomiques, lors d’évaluations en vue de règlementer ou de mettre sur le marché

des nouveaux produits ou de nouvelles substances, font que ces lignes directrices ne sont pas connues ou pas

utilisées par les évaluateurs de risque. Dans l’étude par Pettit et al. (2010), la majorité des répondants du secteur

réglementaire considéraient que l’obligation de soumettre des données toxicogénomiques serait bénéfique à

l’ÉRHS. De plus, le faible encouragement de la part des organisations perçu par les évaluateurs de risque et

leur faible implication dans la formation de ces derniers freinent certainement l’application de la toxicogénomique

en ÉRSH.

5.1.4 Disponibilité, qualité et pertinence des publications toxicogénomiques

Malgré le nombre croissant d’études en toxicologie et en épidémiologie utilisant des méthodologies propres à

la génomique, les résultats de l’examen de la portée (présentés au chapitre 4) ont démontré que, pour une

molécule ou une famille de molécule d’intérêt, la quantité de publications toxicogénomiques puisse être très

limitée (n=9 pour le cas des THMs selon les critères retenus). De plus, la qualité de celles-ci peut faire défaut

relativement aux critères proposés pour une utilisation en ÉRSH (seulement 3 études sur les 9 retenues

satisfaisaient aux critères de qualité « essentiels »). Il importe non seulement que la méthodologie d’une étude

soit appropriée, mais aussi que soient rapportées les informations méthodologiques essentielles à l’évaluation

de sa qualité, ce qui faisait défaut dans plusieurs cas. Également, les méthodes utilisées dans les études

évaluées ne tenaient pas toujours compte des besoins de l’ÉRSH, qui vont au-delà de la caractérisation du

mode d’action de la substance à l’étude. En effet, aucune étude ne satisfaisait à plus de 3 critères de pertinence

pour l’ÉRSH sur les 7 critères retenus.

Ces résultats rejoignent le constat fait par certains auteurs lors de leurs exercices d’ÉRSH utilisant des données

toxicogénomiques dans des études de cas (Chepelev et al., 2015; Euling, Thompson, et al., 2013; Moffat et al.,

55

2015), et suggèrent que la faible disponibilité de lignes directrices pouvant permettre aux toxicologues et aux

épidémiologistes de concevoir adéquatement leurs études et de rapporter les informations clés dans leurs

publications puisse nuire à l’utilisation des données toxicogénomiques en ÉRSH (Goetz et al., 2011). En effet,

ces barrières relèvent à la fois de l’absence de lignes directrices et de la capacité relationnelle des

organisations2. Il importe que les chercheurs publiant ce type d’étude aient une connaissance suffisante des

besoins de l’évaluation du risque, afin que soit maximisée l’utilisation de leurs données en ÉRSH en favorisant

les méthodologies qui permettent aux évaluateurs de risques de répondre aux questions d’intérêt relativement

aux molécules investiguées. Cette problématique n’est pas exclusive à la toxicogénomique, mais représente un

défi continuel en ÉRSH (Ågerstrand et al., 2014; Molander et al., 2016). À ce niveau, une meilleure

communication entre chercheurs et évaluateurs du risque est requise (Birnbaum et al., 2016; Chepelev et al.,

2015).

5.1.5 Sommaire des différents facteurs

La faible application de la toxicogénomique en ÉRSH s’explique par un ensemble de facteurs individuels et

organisationnels qui ne peuvent être pris en compte isolément, car l’application des connaissances dans la

pratique est un processus dynamique, non linéaire et contextuel (Chagnon et al., 2012; Hamer, 2010; Ward et

al., 2009). Dans les sections précédentes, plusieurs facteurs individuels et organisationnels ont été rapportés et

discutés sous l’angle de leur potentiel à freiner l’application de la toxicogénomique en ÉRSH, soit le niveau de

connaissance et la perception de la toxicogénomique, le niveau de confiance des évaluateurs, le leadership et

le support des organisations, la disponibilité de lignes directrices et finalement la disponibilité et la qualité des

données toxicogénomiques. En guise de sommaire, les différents facteurs participant à la faible utilisation de la

toxicogénomique en ÉRSH sont présentés graphiquement à la Figure 3 et organisées selon leur nature

(individuelle ou organisationnelle) et leur importance relative.

2 La capacité relationnelle des organisations étant définie par Chagnon et al. (2012) comme étant le développement de « liens entre la recherche et la pratique pour favoriser le développement et l’adoption de nouvelles connaissances pertinentes » (p.17).

56

Figure 3. Résumé des facteurs associés à la faible utilisation de la toxicogénomique en

évaluation du risque à la santé humaine

5.2 Forces et limites de l’étude

Cette section présente les forces et limites du projet de recherche en s’attardant sur les aspects

méthodologiques.

5.2.1 Forces

À ce jour, peu d’études ont évalué de façon systématique la fréquence de l’utilisation de données

toxicogénomiques en ÉRSH et les barrières qui y sont associées. Dans le cadre du présent projet, à l’aide d’une

enquête par sondage électronique, des évaluateurs de risque canadiens de différents milieux (gouvernemental,

académique, privé) et d’implications variées en ÉRSH (gestionnaires, rédacteurs, réviseurs) ont été contactés

afin d’être représentatifs du contexte d’ÉRSH au Canada.

De plus, le projet se subdivisait en deux volets afin de permettre une évaluation plus adéquate et plus précise

des barrières que représentent le manque de disponibilité, de qualité et de pertinence des publications

toxicogénomiques (à l’aide d’un examen de la portée). Non seulement très peu d’études ont à ce jour tenté

d’évaluer ces barrières de façon systématique, mais l’examen de la portée couvrait également une large gamme

de méthodes génomiques, comparativement à d’autres études ne couvrant généralement que la

transcriptomique (McConnell et al., 2014).

57

Les outils (sondage et grille d’extraction) utilisés dans le projet ont aussi été construits sur la base de la littérature

scientifique sur le sujet, et ont fait l’objet d’une révision par des experts en toxicogénomique et en ÉRSH à Santé

Canada. Dans un souci de transparence et de collégialité, les outils utilisés, en particulier la grille utilisée dans

le cadre du volet 2 (examen de la portée), sont rendus disponibles à la communauté scientifique par le biais des

publications scientifiques. Ce faisant, ils pourront être adaptés, améliorés et mis à profit dans d’autres études.

5.2.2 Limites

Le volet concernant l’enquête auprès des évaluateurs de risque canadiens comporte toutefois plusieurs limites

qui doivent être prises en compte lors de l’interprétation des résultats. Malgré les efforts entrepris pour rejoindre

ceux-ci, le contexte d’ÉRSH au Canada rend difficile l’identification des acteurs y prenant part. Les contraintes

de temps ont aussi obligé à ne rendre le sondage disponible que pour une durée de 2 mois. Ce faisant, la taille

de l’échantillon des évaluateurs de risque canadiens ayant participé à l’enquête était relativement restreinte,

augmentant les incertitudes dans les résultats obtenus, en particulier lors des analyses avec stratification de

l’échantillon. La technique d’échantillonnage par effet boule de neige a été utilisée afin de lutter en partie contre

ces contraintes, en permettant de rejoindre des participants potentiels n’ayant pas été identifiés avant le début

du recrutement. Il existe également un risque de biais de sélection dans le cas où les évaluateurs de risque

ayant préalablement un plus grand intérêt pour la toxicogénomique auraient participé en plus grand nombre à

l’étude. Dans un tel cas, les résultats du sondage seraient sur-représentatifs de la réalité, par exemple la

perception des évaluateurs de risque envers l’utilité de la toxicogénomique serait en réalité moins positive, ou

encore le niveau de connaissance moyen (de la toxicogénomique) des évaluateurs canadiens serait encore plus

faible que ce qui a été mesuré dans l’étude.

Il est aussi possible que les questions touchant la toxicogénomique de façon très pointue et trop spécifique

relativement au niveau de connaissance de certains répondants puissent avoir été mal interprétées et ainsi être

une source de biais de réponse. Pour prévenir au maximum ce biais, les répondants avaient toujours le choix

de répondre par « je ne sais pas » ou « ne s’applique pas ». De plus, les analyses stratifiées (par rapport au

niveau de connaissance en toxicogénomique) ont aussi permis de réduire ce biais pour les questions où les

répondants faiblement familiers avec la toxicogénomique répondaient majoritairement « je ne sais pas ».

L’étude étant basée sur un échantillon d’évaluateurs de risque provenant exclusivement du Canada, le potentiel

d’extrapolation des résultats à d’autres pays est plus restreint dépendamment du contexte d’ÉRSH de ceux-ci

(ex. processus d’ÉRSH différent, niveau d’utilisation de la toxicogénomique en ÉRSH différent).

Finalement, le volet concernant l’examen de la portée s’appuyait sur une recension de la littérature

toxicogénomique traitant d’une famille de molécule spécifique, les THM. Les résultats, bien qu’indiquant que la

disponibilité, la qualité et la pertinence pour l’ÉRSH puissent être des freins à l’utilisation des données

58

toxicogénomiques en ÉRSH, pourraient ne pas s’appliquer à d’autres molécules dont la disponibilité et la qualité

des publications seraient moins problématiques. Cependant, les THM sont des molécules très étudiées, ainsi il

est probable que les résultats (en particulier la disponibilité) puissent s’appliquer à d’autres molécules ayant fait

l’objet d’investigations moins intensives.

5.3 Suggestions d’intervention

Malgré la nature exploratoire de ce projet, les résultats obtenus permettent de suggérer quelques pistes

d’intervention qui favoriseraient les changements souhaités dans la pratique de l’ÉRSH.

En premier lieu, considérant le faible niveau de connaissances observé chez les évaluateurs de risque et les

contraintes rapportées par ceux-ci, des efforts devraient être déployés relativement à la mise sur pied d’activités

de développement professionnel en toxicogénomique. Les formations devraient couvrir prioritairement les

fondements de la toxicogénomique, l’interprétation des données toxicogénomiques ainsi que l’évaluation de la

qualité des publications. Non seulement les évaluateurs de risque en retireraient des bénéfices, soit une plus

grande capacité et une plus grande motivation à utiliser la toxicogénomique dans leur pratique, mais

l’amélioration de leurs connaissances participerait aussi à façonner la vision envers la toxicogénomique des

organisations dans lesquels ceux-ci œuvrent (Chagnon et al., 2012).

Deuxièmement, une plus grande communication entre les domaines de la recherche (toxicologie, épidémiologie)

et de l’ÉRSH devrait être encouragée et soutenue. Pour ce faire, la création d’une communauté de pratique

semble être une avenue prometteuse (Chagnon et al., 2012). Les bénéfices générés sont susceptibles d’être

doubles : une meilleure compréhension des besoins de l’ÉRSH de la part des chercheurs et donc des

méthodologies plus adéquates favorisant l’utilisation de leurs des publications toxicogénomiques, et une

meilleure interprétation des données toxicogénomiques par les évaluateurs de risque par le biais d’un plus grand

accès aux experts (Birnbaum et al., 2016; Chepelev et al., 2015).

Troisièmement, malgré les efforts entrepris jusqu’à maintenant par certains auteurs relativement au

développement de lignes directrices guidant l’évaluation de la qualité, l’interprétation des résultats, et

l’intégration des données toxicogénomiques en ÉRSH (Bourdon-Lacombe et al., 2015; Euling, Thompson, et

al., 2013; Goetz et al., 2011; McConnell et al., 2014), un ensemble de lignes directrices qui fait consensus n’a

pas encore vu le jour (Marx-Stoelting et al., 2015). Considérant l’importance de ce facteur comme barrières à

l’application de la toxicogénomique en ÉRSH, les organisations gouvernementales canadiennes impliquées en

ÉRSH devraient augmenter leurs efforts visant le développement de telles lignes directrices et rendre obligatoire

la soumission de données toxicogénomiques par les entreprises (par exemple, lors de demandes

59

d’homologation pour la mise en marché). Le développement des connaissances en toxicogénomique des

évaluateurs de risque est aussi susceptible d’accélérer le développement de telles lignes directrices.

Finalement, les organisations prenant part au processus d’ÉRSH au Canada devraient faire preuve de plus de

leadership dans la modernisation de l’ÉRSH, étant donné que le soutien organisationnel est un élément

essentiel afin de maximiser les changements de pratique chez les individus qui les composent (Chagnon et al.,

2012; Davies & Nutley, 2000; Hamer, 2010).

Le transfert de connaissances et l’application de nouvelles connaissances dans la pratique font intervenir une

multitude de facteurs interagissant les uns avec les autres. Ainsi, bien que chacune des recommandations ci-

dessus apporterait son lot de bénéfices, il convient de les considérer dans l’ « écosystème » d’innovation que

représente les facteurs individuels, organisationnels et les liens les unissant, et de déployer des efforts sur

plusieurs fronts simultanément et en collaboration avec des acteurs de tous les milieux concernés.

61

Conclusion

Ce projet avait comme objectif d’évaluer la fréquence d’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRSH au

Canada et de caractériser de façon exploratoire les facteurs pouvant faire barrière à une telle utilisation. Ce

faisant, des évaluateurs de risque à travers le Canada ont été invités à participer à une enquête sur ce sujet et

un examen de la portée sur les THM a été mené. Ces deux volets de l’étude ont permis de récolter de

l’information sur plusieurs barrières potentielles, identifiées à partir de la littérature sur la toxicogénomique,

l’ÉRSH et l’application des connaissances dans la pratique.

Les résultats obtenus ont permis de dresser, de façon exploratoire, un premier portrait du contexte canadien

relativement à l’intégration de la toxicogénomique en ÉRSH. Il s’avère que les évaluateurs de risque semblent

connaître encore très peu la toxicogénomique, et que la majorité d’entre eux ne l'ont jamais appliquée dans leur

pratique, validant ainsi l’hypothèse initiale. Plusieurs barrières significatives ont été identifiées, soit la faible

connaissance de la toxicogénomique par les évaluateurs de risque, l’absence de lignes directrices, la faible

disponibilité des formations en toxicogénomique, le manque de vision et de leadership de la part des

organisations, ainsi que la faible disponibilité et la qualité incertaine des publications toxicogénomiques. D’autres

recherches sont requises afin d’évaluer plus en détail les barrières énumérées ci-haut, néanmoins les résultats

ont permis de suggérer quelques pistes d’interventions visant à promouvoir, soutenir et accélérer l’application

de la toxicogénomique en ÉRSH.

L’application de nouvelles connaissances dans la pratique est un long et ardu processus, faisant intervenir un

nombre élevé de variables humaines et administratives. Cependant, les bénéfices de la modernisation de

l’ÉRSH par l’application de la toxicogénomique dans son processus, soit une meilleure protection des

populations humaines aux contaminants environnementaux, justifient les efforts devant être déployés pour

parvenir au nouveau paradigme de l’ÉRSH, l’évaluation du risque du 21e siècle.

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69

Annexes

Annexe 1. Cadre de référence de Chagnon et al. (2012)................……………………………………………….. 71 Annexe 2. Version française du questionnaire utilisé auprès des évaluateurs de risques canadiens…………... 73 Annexe 3. Approbation du Comité d’éthique de la recherche de l’Université Laval (CÉRUL)………………….. 83 Annexe 4. Matériel supplémentaire en appui aux résultats du sondage (en anglais)…………………………… 85 Annexe 5. Détails des mots clés de la revue de la littérature pour l’examen de la portée ……………………… 89 Annexe 6. Sommaire des données extraites lors de l’examen de la portée ………………………………………. 91

71

Annexe 1. Cadre de référence de Chagnon et al. (2012)

Cadre de référence illustrant les sept capacités organisationnelles à l’utilisation des connaissances, développé

par Chagnon et al. (2012).

Ce cadre de référence a été développé par Chagnon et al. (2012) dans le but d’outiller les organismes de santé et de services sociaux dans leurs réflexions sur leur capacité « apprenante ». Celui-ci s’appuie sur la littérature dans le domaine du développement et de l’utilisation des connaissances ainsi que sur les savoirs des milieux de pratique, et les capacités qui y sont présentées sont applicables aux organisations, mais aussi aux individus. En effet, bien que le développement et l’utilisation des connaissances soient du ressort des individus, certaines conditions spécifiques doivent être réunies afin de favoriser l’application de ces connaissances au sein de l’organisation. Ci-dessous sont brièvement détaillées les sept capacités, telles que présentées dans Chagnon et al. (2012).

Vision et leadership « La capacité de vision est la capacité d’une organisation à établir une vision claire des retombées attendues à court, moyen et long terme par l’utilisation des connaissances, afin d’améliorer la qualité de ses services. Le leadership se traduit par la capacité de l’organisation à traduire sa vision de la retombée de l’utilisation des connaissances auprès de son personnel et de ses partenaires, et à les mobiliser dans l’accomplissement de cette vision. »

Acquisition des connaissances « La capacité d’acquisition des connaissances est la capacité de l’organisation à identifier ses besoins en matière de connaissances, à repérer les sources de connaissances nécessaires et à acquérir ces connaissances afin d’améliorer la qualité de ses services. Cette capacité repose sur un équilibre entre l’évolution des besoins et l’acquisition des connaissances pertinentes. »

72

Capacité réflexive et d’interprétation « La capacité réflexive et d’interprétation est la capacité des membres du personnel d’une organisation à s’approprier les enseignements des connaissances pratiques et scientifiques, et à comprendre la valeur et la portée de ces connaissances pour leurs pratiques cliniques, de gestion et de soutien. »

Intégration des connaissances dans la pratique « La capacité d’intégration des connaissances est la capacité d’une organisation de capter les connaissances développées par la recherche et celles issues de la pratique et de les intégrer dans les pratiques de gestion, cliniques et de soutien. Une organisation qui a une bonne capacité d’intégration est en mesure de conserver le savoir développé par ses membres afin de les mettre à profit dans l’amélioration de la qualité. Elle dispose de stratégies de formation adaptées afin de transmettre efficacement à ses différents membres les connaissances issues de la recherche et les meilleures pratiques. »

Création et diffusion des connaissances « Elle consiste d’une part en la capacité d’utiliser les connaissances qu’elle acquiert ou développe afin d’innover, de créer de nouvelles pratiques et de diffuser efficacement celles-ci à son personnel et à ses partenaires. Cette capacité permet d’autre part à l’organisation d’utiliser des connaissances afin de développer des questions et de nouvelles orientations concernant les objets de sa mission, telles son offre de services, ses problématiques prioritaires et ses orientations stratégiques. »

Capacité d’adaptation « La capacité d’adaptation d’une organisation réside en sa capacité de transformer son offre de services, ses procédures, ses règles et son organisation du travail en conformité avec le développement et l’intégration des nouvelles connaissances. »

Capacité relationnelle « La capacité relationnelle permet de développer un lien dynamique entre la recherche, la gestion et l’intervention afin de créer de nouvelles connaissances et d’améliorer les pratiques. »

73

Annexe 2. Version française du questionnaire utilisé auprès des

évaluateurs de risque canadiens

FORMULAIRE DE CONSENTEMENT ANONYME

TITRE DE LA RECHERCHE : Intégration de la toxicogénomique à l’évaluation du risque pour la santé : une étude exploratoire de son application au Canada

CHERCHEUR PRINCIPAL : Julien Vachon (Université Laval et INSPQ)

CONTEXTE DU PROJET : Projet de maîtrise, dirigé par Patrick Levallois (M.D., M. Sc., Université Laval et INSPQ) et Céline Campagna (Ph. D., Université Laval et INSPQ)

RENSEIGNEMENTS SUR LE PROJET Ce projet de recherche vise à étudier la faisabilité d'intégrer des données toxicogénomiques dans le processus d'évaluation du risque pour la santé (ÉRS). La toxicogénomique (l'application des technologies génomiques en toxicologie) est un domaine en plein essor promettant d’influencer et d’améliorer l'évaluation du risque pour la santé sur de multiples aspects. Cependant, à ce jour l’utilisation de données toxicogénomiques en ÉRS est rare et son implantation est lente. La première étape visant à explorer les raisons derrière ce constat est d'évaluer, chez des évaluateurs de risque de tous horizons, leurs connaissances et leurs perceptions par rapport à la toxicogénomique et aux outils disponibles, ainsi que de caractériser les facteurs facilitant ou entravant l’utilisation de ces données dans l’ÉRS. Les résultats permettront de générer des recommandations visant à faciliter et améliorer l'utilisation des données toxicogénomiques en ÉRS.

VOTRE PARTICIPATION Votre participation à cette recherche consistera à remplir le présent questionnaire comprenant 29 questions (durée moyenne de 15 minutes) portant sur votre profil, votre pratique d’évaluateur de risque, et votre connaissance de la toxicogénomique. Bien que les réponses à chacune des questions soient importantes pour la recherche, vous demeurez libre de choisir de ne pas répondre à l’une ou l’autre d’entre elles, ou encore de mettre fin à votre participation à tout moment. Toutefois, puisqu’aucune donnée permettant de vous identifier (ex. : nom, coordonnées) ne sera recueillie par le questionnaire, les données obtenues d’un participant qui choisirait de se retirer du projet après avoir soumis son questionnaire ne pourront être détruites.

BÉNÉFICES Votre participation peut être une occasion d'acquérir de nouvelles connaissances sur la toxicogénomique, et une liste de lectures clés, de ressources et d’outils vous sera fournie à la fin du questionnaire si vous souhaitez en apprendre davantage sur le sujet. Votre participation à cette étude est aussi une contribution importante à la discipline de l'évaluation du risque pour la santé en aidant à améliorer le transfert de connaissances entre les domaines de la toxicogénomique et de l’ÉRS.

RISQUES ET INCONVÉNIENTS Ce projet est indépendant de votre organisation et n’entrainera aucun préjudice pour vous. Votre employeur ne sera pas informé de votre consentement ou refus de participer à l’étude, et aucune donnée issue du questionnaire ne lui sera remise. Toutefois, en dépit des mesures prises pour assurer la confidentialité, l’intégrité et la sécurité des données transmises en ligne, l’utilisation d’Internet comporte certains risques d’intrusion par des tiers, de manipulations, de pertes de données et d’identification.

ANONYMAT ET CONSERVATION DES DONNÉES Votre participation à ce projet étant anonyme, il ne sera jamais possible de vous identifier.

REMERCIEMENTS Votre collaboration est précieuse pour nous permettre de réaliser cette étude. C’est pourquoi nous tenons à vous remercier pour le temps et l’attention que vous acceptez de consacrer à votre participation.

74

APPROBATION ÉTHIQUE Ce projet a été approuvé par le Comité d’éthique de la recherche de l’Université Laval : No d’approbation 2015-287 / 18-12-2015.

ATTESTATION DU CONSENTEMENT La sélection de l’option « J’accepte» ci-dessous sera considérée comme l’expression explicite de votre consentement à participer au projet.

RENSEIGNEMENTS SUPPLÉMENTAIRES Si vous avez des questions sur la recherche ou sur les implications de votre participation, veuillez communiquer avec Julien Vachon (Étudiant responsable du projet) au 1-481-650-5115 #5247, ou par courriel à [email protected]; ou Patrick Levallois (Directeur de recherche) au 1-418-650-5115 #5216, ou par courriel à [email protected].

PLAINTES OU CRITIQUES Si vous avez des plaintes ou des critiques relatives à votre participation à cette recherche, vous pouvez vous adresser, en toute confidentialité, au bureau de l’Ombudsman de l’Université Laval aux coordonnées suivantes : Pavillon Alphonse-Desjardins, bureau 3320-2325, rue de l’Université, Université Laval, Québec (Québec) G1V 0A6Renseignements - Secrétariat : (418) 656-3081, Ligne sans frais : 1-866-323-2271, Courriel : [email protected]

Pour participer à l’étude et répondre au questionnaire, sélectionnez «J’accepte». Pour quitter, sélectionnez «Je refuse».

J'accepte

Je refuse

Vérification de votre éligibilité

Indiquez si vous satisfaites aux critères suivants:Vous devez prendre part au processus fédéral ou provincial d'évaluation du risque pour la santé, en partie ou pour la totalité du processus.Votre implication dans le processus peut être: - dans le passé, - présentement, - dans un futur proche;et votre rôle peut se résumé par un ou plusieurs des suivants: - gestionnaire, - éditeur/rédacteur, - réviseur/commentateur, - expert/consultant.Aussi, vous pouvez oeuvrer dans un ou plusieurs des secteurs suivants: - gouvernemental, - académique, - privé, - ONG.Satisfaites-vous aux critères énumérés ci-haut?

Oui

Non

Veuillez prendre note des définitions suivantes avant de poursuivre:

La génomique, par opposition à la génétique, se définit comme l'étude de l'ensemble des gènes d'un individu (son génome), y compris les interactions entre les gènes et l'environnement. [traduction](National Human Genome Research Institute) La toxicogénomique se définit comme l'application des technologies génomiques en toxicologie.

Q1. Durant votre scolarité, avez-vous suivi des heures de formation en génomique ou en toxicogénomique?

Oui

Non Si oui, s'il vous plait indiquez le nombre d'heures de formation:

Q2. Avez-vous suivi des heures de formation en génomique ou en toxicogénomique dans un contexte professionnel?

mailto:[email protected]

75

Oui

Non Si oui, s'il vous plait indiquez le nombre d'heures de formation:

Q3. Dans un futur proche, prévoyez-vous participer à des formations en génomique ou en toxicogénomique?

Oui

Non Si non, s'il vous plait indiquez pourquoi:

Q4. Comment qualifieriez-vous votre niveau de familiarité avec le concept de toxicogénomique?

Pas du tout familier

Un peu familier

Modérément familier

Très familier

Extrêmement familier

Q5. Comment qualifieriez-vous votre niveau de familiarité avec les concepts de génomique et de toxicogénomique suivants?


Un peu familier


Très familier


L'épigénomique La transcriptomique La protéomique La métabolomique L'expression génétique microARN (miARN) ARN messager (ARNm) ARN non codant (ARNnm) La méthylation de l'ADN Les histones Les « Molecular Initiating Event (MIE) »

Les « Molecular Key Events »

Les « Upstream regulators »

« Pathway perturbation » « Gene ontology (GO) »

Q6. Comment qualifieriez-vous votre niveau de familiarité avec les concepts en méthodologies, analyses et interprétation de données toxicogénomiques suivants?

76


Un peu familier


Très familier


« DNA microarray » « Real-Time quantitative Polymerase Chain Reaction (RT-qPCR) »

« RNA-sequencing » « RNA extraction » « RNA A280/A260 ratio » « RNA Integrity Number (RIN) » « Poly (A) capture » « Ribosomal RNA depletion » « Fold-change » « Heat maps » « Hierarchical or Supervised clustering »

« Principal component analysis (PCA) »

« Pathway and gene interaction network analysis »

« No Transcriptional Effect Level (NOTEL) »

« Lowest Transcriptomic Effect Level (LOTEL) »

Q7. Comment qualifieriez-vous votre niveau de familiarité avec les bases de données [D] ou les programmes [P] suivants?


Un peu familier


Très familier


Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) [D]

Comparative Toxicogenomics Database (CTD) [D]

Reactome [D] Gene Expression Omnibus (GEO) [D]

ENCODE [D] Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) [D]

Panther [D] Ingenuity Pathway Analysis (IPA) [P]

Metacore [P] Cytoscape [P] BMDExpress [P]

77

Q8. À ce jour, avez-vous utilisé de l'information ou des données toxicogénomiques dans des évaluations du risque pour la santé sur lesquelles vous avez travaillé?

Jamais

Rarement

Parfois

Souvent

Toujours

N/A

Q9. Considérant les évaluations du risque pour la santé sur lesquelles vous avez travaillé, dans quel pourcentage d'entre elles avez-vous utilisé de l'information ou des données toxicogénomique?

N/A

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Q10. Prévoyez-vous, dans le futur, utiliser des données ou de l'information toxicogénomique dans les évaluations du risque pour la santé sur lesquelles vous allez travailler?

Oui

Non

N/A

Q11. Selon vous, est-il important que les évaluateurs de risque connaissent bien les concepts et principes de génomique et de toxicogénomique?

Pas du tout important

Peu important

Modérément important

Très important

Ne sais pas

Q12. Est-ce que l'utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque pour la santé est encouragée dans votre organisation?

Pas du tout

Un peu

Modérément

Beaucoup

N/A

78

Q13. Est-ce que votre organisation encourage, supporte ou fournit des formations en génomique ou en toxicogénomique?

Pas du tout

Un peu

Modérément

Beaucoup

N/A

Q14. Combien d'efforts votre organisation met-elle dans le développement de lignes directrices visant l'utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque pour la santé?

Pas d'efforts

Peu d'efforts

Efforts modérés

Efforts considérables

N/A

Q15. Comment percevez-vous l'impact potentiel de la toxicogénomique sur les éléments suivants:

Impact négatif considérable

Impact négatif modeste

Pas d'impact

Impact positif modeste

Impact positif considérable

Ne sais pas

L'ensemble du processus d'évaluation du risque pour la santé

La qualité des évaluations du risque produites

Le contexte réglementaire entourant l'évaluation du risque pour la santé

Votre pratique en tant qu'évaluateur de risque

Q16. Selon vous, la toxicogénomique peut-elle améliorer ou faciliter les étapes ou éléments suivants en évaluation du risque pour la santé?

Définitivement non

Probablement non

Probablement oui

Définitivement oui

Ne sais pas

Criblage des molécules (« Chemical screening »)

Priorisation des molécules (« Chemical prioritization »)

Caractérisation de l'exposition

Choisir l'approche d'évaluation du risque

79

Sélection des effets critiques

Sélection de la gamme de dose (« dose metric »)

Dériver un « point of departure » (PoD)

Extrapolation à faibles doses

Variations intra-espèces Extrapolation inter-espèces Identification des mécanismes d'action (MoA)

Analyse de la dose-réponse Prédire la toxicité d'une molécule

Regroupement de substances et références croisées (« read across »)

Évaluer la toxicité de mélanges

Q17. Quel est votre niveau de confiance quant à votre capacité à:

Pas du tout confiant

Un peu confiant

Modérément confiant

Très confiant

Extrêmement confiant

N/A

Chercher dans la littérature scientifique pour des articles toxicogénomiques?

Évaluer la qualité d'un article toxicogénomique?

Déterminer un « point of departure » (POD) à partir de données toxicogénomiques

Déterminer le mode d'action (MoA) d'une molécule à partir de données d'expression génétique et de bases de données en ligne?

Utiliser des données toxicogénomiques de différentes sources (in vivo, in vitro, in silico)?

Déterminer le risque pour la santé basé sur des données toxicogénomiques uniquement?

Q18. Selon vous, les éléments suivants sont-ils présentement des obstacles à l'utilisation de la toxicogénomique en évaluation du risque pour la santé?

80

Pas un obstacle

Obstacle léger

Obstacle modéré

Obstacle important

Ne sais pas

L'interprétation des données toxicogénomiques L'évaluation de la qualité des données toxicogénomiques

Les incertitudes associées aux données toxicogénomiques

Les incertitudes dans le lien entre la toxicité d'une molécule et les niveaux de transcription, de protéines ou de métabolites

Le temps requis pour analyser des articles ou des données toxicogénomiques

Le manque de formation en toxicogénomique Le manque de données toxicogénomiques sur les substances

Le manque de données toxicogénomiques de qualité adéquate

L'absence de lignes directrices guidant l'utilisation de données toxicogénomiques

La maturité et la validité des technologies génomiques

Le manque d'acceptation/d'encouragement de la part des gestionnaires

Le manque d'acceptation/d'encouragement de la part des organismes réglementaires

Le conservatisme des organismes Le temps requis pour appliquer les changements réglementaires nécessaires

Q19. Si vous prévoyez utiliser des données ou de l'information toxicogénomique dans les évaluations du risque sur lesquelles vous travaillerez, à quels points les éléments suivants vous seraient-ils utiles?

Pas utile

Un peu utile

Modérément utile

Très utile

N/A

Accès à des formations en toxicogénomique (interprétation des données)

Normes et lignes directrices guidant l'interprétation des données toxicogénomiques

Normes de qualité standardisées pour l'évaluation de données toxicogénomiques

Lignes directrices guidant l'utilisation de données toxicogénomiques en évaluation du risque pour la santé

Travailler en collaboration avec des experts en toxicogénomiques

Accès à des programmes informatiques de toxicogénomique

81

Q20. Y a-t-il d'autres facteurs ou éléments qui vous permettraient ou qui vous encourageaient à utiliser des données toxicogénomiques dans votre pratique d'évaluateur de risque? Si oui, s'il vous plaît indiquez-les.

Q21. Votre âge

Q22. S'il vous plaît, indiquez chaque niveau d'éducation que vous avez atteint et complété.

Baccalauréat

Maîtrise

Doctorat

Diplôme de médecine

Autre (s'il vous plaît, spécifiez) ______________________

Q23. Pour chaque diplôme sélectionné précédemment, veuillez indiquer la discipline que vous avez étudiée.

Baccalauréat

Maîtrise

Doctorat

Diplôme de médecine

Autre

Q24. S'il vous plaît, veuillez indiquer le secteur d'activité qui correspond le mieux à votre occupation professionnelle.

Milieu académique

Milieu gouvernemental

Secteur privé

ONG

Autre (S'il vous plaît, spécifiez) ______________________

Q25. S'il vous plaît, veuillez indiquer la(es) position(s) professionnelle(s) qui correspond(ent) le mieux à votre occupation.

Régulateur

Gestionnaire

Chercheur

Directeur de laboratoire

Chercheur en laboratoire

Professeur

82

Consultant/expert


Q26. Depuis combien d'années travaillez-vous dans le domaine de l'évaluation du risque pour la santé?

1-5 ans

6-10 ans

11-15 ans

16-20 ans

21-25 ans

26-30 ans

> 30 ans

Q27. S'il vous plaît, sélectionnez le rôle qui correspond le mieux à votre implication dans le processus d'évaluation du risque pour la santé.

Éditeur/gestionnaire

Rédacteur

Réviseur

Expert/consultant


Q28. Quel pourcentage (%) de votre pratique professionnelle est consacré à l'évaluation du risque pour la santé?

< 20 %

21-40 %

41-60 %

61-80 %

> 80 %

Q29. Avez-vous œuvré, ou œuvrez-vous présentement dans le domaine de l'évaluation du risque pour la santé associé aux contaminants d'origine hydrique?

Oui

Non Félicitation, vous avez atteint la fin du questionnaire! S'il vous plaît, n'oubliez pas de peser sur le bouton « SUBMIT » au bas de la page.

83

Annexe 3. Approbation du Comité d’éthique de la

recherche de l’Université Laval (CÉRUL)

85

Annexe 4. Matériel supplémentaire en appuie aux

résultats du sondage (en anglais)

Table S1. General characteristics of human health risk assessors (n=29)

Variables n (%)

Activity sector

Governmental 20 (69%)

Academic 4 (14%)

Private or other 5 (17%)

Role in human health risk assessment

Consultant/expert 13 (45%)

Reviewer 8 (28%)

Editor/Manager 3 (10%)

Writer 2 (7%)

Other 3 (10%)

Highest degree achieved

Master’s 12 (41%)

Doctoral 13 (45%)

Other 4 (14%)

Number of years working in human health risk assessment

≤5 years 4 (14%)

6-15 years 16 (55%)

16-25 years 6 (21%)

>25 years 3 (10%)

% of practice dedicated to human health risk assessment

<20% 9 (31%)

21-40% 5 (17%)

41-60% 6 (21%)

61-80% 3 (10%)

>80% 6 (21%)

86

Table S2. Respondents’ perception about the potential impact of toxicogenomics on the human health risk assessment process

Question and subquestions

Low knowledge High knowledge What is your perception about the potential impact of toxicogenomics on the following?

The overall risk assessment process n=20 n=9 Positive impact 11 (55%) 8 (89%) Negative impact 1 (5%) 0 No impact 4 (20%) 1 (11%) Don’t know 4 (20%) 0

The overall regulatory context n=20 n=9 Positive impact 6 (30%) 8 (89%) Negative impact 2 (10%) 0 No impact 7 (35%) 1 (11%) Don’t know 5 (25%) 0

The quality of the risk assessments produced n=20 n=9 Positive impact 11 (55%) 8 (89%) Negative impact 0 0 No impact 5 (25%) 1 (11%) Don’t know 4 (20%) 0

Your practice as risk assessor n=20 n=9 Positive impact 7 (35%) 6 (67%) Negative impact 0 0 No impact 8 (40%) 2 (22%) Don’t know 5 (25%) 1 (11%)

87

Table S3. Respondents’ perception about helpfulness of different potential facilitating factors

Question and subquestions

Low knowledge High knowledge If you plan on using toxicogenomics in your health risk assessment practice, how helpful would the following be?

Guidelines on how to integrate toxicogenomics data into HHRA n=20 n=9 Highly helpful 15 (75%) 8 (89%) Slightly to moderately helpful 2 (10%) 1 (11%) Not helpful 0 0 N/A 3 (15%) 0

Established standards and guidelines for the interpretation of toxicogenomics data

n=20

n=9

Highly helpful 15 (75%) 8 (89%) Slightly to moderately helpful 2 (10%) 1 (11%) Not helpful 0 0 N/A 3 (15%) 0

Training in toxicogenomics (data interpretation) n=20 n=9 Highly helpful 14 (70%) 6 (67%) Slightly to moderately helpful 3 (15%) 3 (33%) Not helpful 0 0 N/A 3 (15%) 0

Established quality control standards for toxicogenomic data n=20 n=9 Highly helpful 13 (65%) 6 (67%) Slightly to moderately helpful 4 (20%) 3 (33%) Not helpful 0 0 N/A 3 (15%) 0

Working in collaboration with a toxicogenomics expert n=20 n=9 Highly helpful 12 (60%) 7 (78%) Slightly to moderately helpful 3 (15%) 2 (22%) Not helpful 1 (5%) 0 N/A 4 (20%) 0

Access to toxicogenomics software n=20 n=9 Highly helpful 7 (35%) 6 (67%) Slightly to moderately helpful 5 (25%) 3 (33%) Not helpful 3 (15%) 0 N/A 5 (25%) 0

88

Figure S1. Respondents’ rating of barriers to the use of toxicogenomics data in human

health risk assessment

31%

31%

34%

34%

34%

10%

41%

48%

14%

41%

21%

21%

24%

24%

3%

3%

3%

3%

3%

3%

3%

7%

3%

10%

14%

10%

17%

10%

7%

14%

7%

7%

17%

10%

3%

7%

7%

7%

17%

14%

7%

7%

17%

24%

34%

17%

34%

17%

21%

14%

10%

21%

14%

7%

28%

24%

41%

28%

21%

38%

10%

59%

31%

24%

66%

21%

34%

48%

24%

34%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

Difficulties with toxicogenomic data interpretation

Difficulties with assessing toxicogenomic data quality

Uncertainties associated with toxicogenomic data

Uncertainties in the association between alterations intranscript, protein or metabolite

Time required to analyse toxicogenomic studies

Lack of training in toxicogenomics

Lack of toxicogenomic data on chemicals

Lack of toxicogenomic data of sufficient quality

Lack of guidelines on how to use toxicogenomic data

Immature technology requiring further validation

Lack of acceptance by senior management

Lack of acceptance by regulatory agency(ies)

Conservative nature of organisation

Time required to implement regulatory change

High hurdle Moderate hurdle Low hurdle Not an obstacle Don't know

89

Annexe 5. Détails des mots clés de la revue de la littérature pour

l’examen de la portée

Search strategy: Concept 1 AND Concept 2

Co

nce

pt

1 :

to

xic

ogen

om

ics

Natural vocabulary

(toxic* OR (assess* W/2 risk*) OR (health W/2

(impact* OR effect* OR hazard* OR risk*)) OR

toxicogenomic* OR toxico-genomic* OR

toxicogenetic* OR toxico-genetic* OR

genomic* OR epigenomic* OR epi-genomic*

OR epigenome* OR epi-genome* OR

epigenetic* OR epi-genetic* OR histone* OR

methylat* OR hydroxymethylat* OR hydroxy-

methylat* OR demethylat* OR transcript* OR miRNA* OR lncRNA* OR eRNA* OR

mRNA* OR (RNA* W/0 (enhancer OR micro

OR noncoding OR non-coding)) OR micro-

RNA* OR "messenger* RNA*" OR

"Polymerase Chain Reaction*" OR RNA-seq*

OR RNAseq* OR microarray* OR micro-array*

OR proteomic* OR prote-omic* OR

immunoprecipitat* OR immuno-precipitat* OR

metabolomic* OR meta-bolomic* OR

metabonomic* OR "mass spectrometry" OR

expression* OR overexpress* OR over-express*

OR downexpress* OR down-express* OR upexpress* OR down-regulat* OR

downregulat* OR upexpress* OR up-express*

OR upregulat* OR up-regulat*)

Controlled vocabulary (MeSH)

MH (toxicogenetics OR genomics OR "gene

expression profiling" OR "Gene expression

regulation"+ OR epigenomics OR histones OR

"histone code" OR "DNA methylation" OR

"RNA, messenger" OR "polymerase chain

reaction" OR "Real-Time Polymerase Chain

Reaction" OR "gene expression, transcriptome"

OR "Microarray analysis"+ OR proteomics OR

metabolomics OR mass spectrometry)

Controlled vocabulary (EMTREE)

Genomics/ OR gene expression profiling/ OR

Gene expression/ OR Gene expression regulation/

OR Epigenetics/ OR DNA methylation/ OR

transcriptomics/ OR microarray analysis/ OR real

time polymerase chain reaction/ OR microRNA/

OR messenger RNA/ OR proteomics/ OR

metabolomics/ OR mass spectrometry/ OR gene

overexpression/ OR gene repression/ OR gene

silencing/

Co

nce

pt

2 :

trih

alom

eth

anes

Natural vocabulary

(trihalomethane* OR tri-halomethane* OR

trichloromethane* OR trichloro-methane* OR

bromodichloromethane* OR bromo-

dichloromethane* OR bromodichloro-methane*

OR bromoform OR tribromomethane* OR

dibromochloromethane* OR dibromo-

chloromethane OR chloroform OR chloro-form)

Controlled vocabulary (MeSH)

MH(Trihalomethane OR Chloroform)

Controlled vocabulary (EMTREE)

Trihalomethane/ OR chloroform/ OR bromoform/

OR dibromochloromethane/ OR

bromodichloromethane/

91

Annexe 6. Sommaire des données extraites lors de l’examen de la portée

Axes/ Categories

Criteria Data

Met

hodo

logi

cal c

hara

cter

istic

s

Gen

eral

info

rmat

ion

Author and year

Salas et al. 2015

Ozden et al. 2015

Hosohata et al. 2015

Gvakharia et al. 2007

Tao et al. 2005 Pereira et al. 2004

Kier et al. 2004 Coffin et al. 2000

Kegelmeyer et al. 1997

Study type

Epidemiological (population-based case-control)

Toxicological in vivo

Toxicological in vitro

Toxicological in vitro



Toxicological in vivo in vitro



Molecule(s) studied all 4 THM Chloroform Chloroform Chloroform Bromodichloromethane (BDCM)

Bromodichloromethane

Chloroform Chloroform, bromodichloromethane (BDCM)

Chloroform

Sam

ple

- hu

man

Human – population

50% 60-70 y old and 50% 70-80 y old ; sub-population of larger study on tumor incidence

Human – tissues Blood samples

Sample size 138

Exposure scenario

≤85 µg/L vs. >85 µg/L average lifetime THM exposure

92

Cell line / primary cell culture

Primary renal cells (†for microarray)/ Proximal tubular cells HK-2 (†for PCR)

Hepatocytes

Sample size / replicates

n=1 (ꜝn=3 for control) replicates / treatment

Unknown

Treatment(s) & concentration(s)

24h exposure, 0, 100 µM

24h exposure, dose(s) unknown

Control Yes Yes

Sam

ple

- an

imal

Animal – species and strain [transgenic status] (age)

F344 rats (6-7 weeks old)

Male Fisher 344 rats and B6C3F1 mice (7-8 weeks old)

Male F344 rats and B6C3F1 mice (7-8 weeks old)

Sprague-Dawley rats (10-11 weeks old)

VAF (viral antibody-free) female B6C3F1 mice (7-8 weeks old)

Female B6C3F1 mice (9 weeks old)

Animal – tissues Liver & kidney Kidney Colon Liver Liver Liver

Sample size n = 3-5 / group n = 8 / group n = 8 / group n = 3 / group n = 10 / group n ≥ 2 per treatments and doses

Treatment(s) & dose(s)

28 days (5 days a week); 0, 18, 90, 180 mg/kgbw

BDCM: 0, 0.05, 0.10 g/kg (corn oil) and 0, 0.35, 0.70 g/l (drinking water) for 5, 7 and 28 days .

0, 50, 100 mg/kg (corn oil) and 0, 350, 700 mg/l (drinking water) for 5, 7 and 28 days

0, 0.25, 0.5 ml/kg; Single dose, sampling at 6, 24 and 72h after treatment

Chloroform: 2.18 mmol/kg (260 mg/kg) by gavage for 11 days, and BDCM: 1.83 mmol/kg (300 mg/kg) by gavage for 11 days

Gavage: 0, 3, 238, 477 mg/kg/d for either 4 consecutive days or for 5 d/wk for 3 wk. Drinking Water: 0, 1800 ppm for either 4 consecutive days or every day for 3 wk.

Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes

93

Vehicle (route) Corn oil (gavage)

Corn oil (gavage) and drinking water (oral)


unknown (intraperitoneal injection)

Corn oil (gavage)


Cell line / primary cell culture

Nitrosomonas europaea

Sample size / replicates

n= 3 replicates / treatment

Treatment(s) & concentration(s)

0, 7 µM for 1h

Control Yes

Met

hodo

logi

cal q

ualit

y

RNA quality (A260/A280; RIN) specified

N/A N/A No No N/A N/A No N/A No

Microarray (platform)

Yes (DNA methylation, Illumina 450k array)

Yes (Rat DNA Methylation 3x720K CpG Island Plus RefSeq Promoter Arrays)

Yes (Test3, HG-U133A, HG-UI133B from Affymetrix)

Yes (High-density Affymetrix GeneChip)

Yes (Rat CT array; Human 600 array)

Significance criteria

FDR < 0.05, Fold-change unknown, β<0.01

p<0.05, Fold-Change unknown

2-fold change, p<0.05

2 Fold-change, p<0.05

Unknown

* Data are normalized prior to statistical analysis

Yes Yes Yes Yes Yes

* Appropriate statistical analysis used

Yes Yes Yes Yes Yes

Results validation assessed by another method

No No Yes Yes No

Real-Time qPCR Yes †used to validate MeDIP

Yes Yes †used reversed

94

transcription-PCR


Unknown Unknown Unknown

* Reference genes used to normalize the data

N/A Yes Unknown

* Reference gene expression not affected by treatment

N/A Unknown Unknown

* Primers are specified

Yes Yes Yes

* No. of cycles to detect true signal < 35

Unknown Unknown Unknown

RNA-sequencing


* Data normalized prior to statistical analysis

* Statistical analysis of data counts performed

Samples randomized across slides/days to avoid confounding effects

Mass spectrometry Yes †LC-MS/MS for the determination of

95

global DNA methylation


Unknown

False discovery rate

Unknown

Quality assessed by repeated measurements with reference material

Yes

Data normalized prior to statistical analysis

Unknown

Method for identification of bio-molecules specified

Yes

Other method

Use of internal positive and negative control (H19, c-myc) confirmed my MeDIP

Dot-blot analysis for global DNA methylation †p<0.05, DNA concentration normalized on methylene blue spot intensity

Dot-blot analysis for global DNA methylation †DNA concentration normalized on methylene blue spot intensity

HPLC (high performance Liquide Chromatography) for cytosine, 5mC, guanine, thymine, adenine on liver samples. †p<0.05, ANOVA and validation by Tukey or Dunnett's test

Differential display technique †Northern blot analysis for validation

In v

ivo

Hum

an

* Exposed and control groups identified

Yes

96

* Adequate sample size for statistical power

Yes

* Negligible exposure to other chemicals

No

* Confounding factors considered

Partially

In v

ivo

anim

al

* Same procedure for control group (with vehicle only)

Yes Yes Yes Yes Yes Yes

* Time-matched controls used

N/A Yes Yes Yes Yes Yes

* n ≥ 3 animals per group

Yes Yes Yes Yes Yes No

In v

itro

* Cytotoxicity assessed

Yes No Yes

* Control group cultured at the same time as treated cells

Unknown Yes Yes

* n ≥ 3 experimental replicates per treatment

Yes Yes Unknown

Rel

evan

ce to

hum

an

heal

th r

isk

asse

ssm

ent

3 doses + control included

No Yes No No No No No No Yes †Only for gavage

Adequate sample size (in vivo n ≥ 4 animals per group; in vitro n ≥ 4 replicates per treatment)

N/A No No No Yes Yes No ꜝRats n=3, hepatocytes n=unknown

Yes No

Various exposure durations

Yes No No No Yes Yes No No Yes

97

Various timing of sample collection after last exposure

N/A No No No No No Yes †rats only No No

Phenotypic anchoring

Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes

Use of in vitro human cells

No No Yes No No No Yes No No

Data publicly available

No No No Yes No No No No No

Criteria adapted from Bourdon-Lacombe et al. (2015); Chepelev et al. (2015); Goetz et al. (2011); McHale et al. (2010); Rathahao-Paris et al. (2016); and personal communications with a metabolomics researcher (Pierre Ayotte)

* Denotes an essential criteria for experimental integrity and for use in health risk assessment as proposed in Bourdon-Lacombe et al. (2015)

† Indicates a note on the data

Intégration de la toxicogénomique à l'évaluation du …...iii Résumé L’évaluation du risque...

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