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Médicaments à usage humain: risque d'exposition et effets sur les milieux récepteurs

Jean-Philippe Besse, Jeanne Garric

Cemagref Département Milieux Aquatiques, Qualité et Rejets Unité de Recherche Biologie des Ecosystèmes Aquatiques Laboratoire d'Ecotoxicologie

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Groupement de Lyon CP 220 3 bis Quai Chauveau 69336 Lyon Cedex 09 Tél. 04 72 20 87 87 - Fax 04 78 47 78 75

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Juin 2007 r . "'n""

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Accord Cadre Cemagref- Agence de l’eau RM & C

Rapport Phase 1 Proposition d’une liste de médicaments à usage humain à surveiller dans les eaux de surface continentales

Référence à citer : Besse J.P.; Garric J. (2007) Médicaments à usage humain: risque d'exposition et effets sur les milieux récepteurs. Proposition d'une liste de médicaments à usage humain à surveiller dans les eaux de surface continentales. Agence de l'Eau R.M.C., Lyon, 241 p.

Résumé Un nombre élevé de molécules pharmaceutiques sont consommées en France et peuvent contaminer le compartiment aquatique (eaux de surface, eaux souterraines, eaux potables) ; ce qui conduit les gestionnaires et le public à s’interroger sur la présence et l’impact des substances médicamenteuses dans l’environnement. Cette interrogation s’inscrit dans un contexte plus général de préservation de l’environnement et des ressources en eau. Ainsi au niveau Français, le Plan National Santé Environnement (PNSE) intègre dans son action 11, qui vise à limiter la pollution des eaux, une recommandation qui concerne les médicaments : « […], des campagnes d’analyses seront conduites par les agences de l'eau à partir de 2005, permettant de mesurer puis d’évaluer les risques liés à la présence des substances médicamenteuses humaines et vétérinaires, […] et des agents infectieux non conventionnels dans les eaux, en particulier celles destinées à la consommation humaine ». Compte du nombre important de molécules consommées en France, il est nécessaire, avant d’établir un protocole de surveillance des milieux, d’établir une liste de molécules prioritaires à surveiller. Le travail présenté ici s’est donc attaché à proposer une liste pertinente de molécules à rechercher dans les eaux de surface, en tenant compte des concentrations attendues dans l’environnement et des effets sur les organismes aquatiques. L’approche présentée ici s’est focalisée sur la contamination des eaux de surface via la consommation des médicaments par la population Française. Les autres sources ponctuelles de contamination, comme les usines de fabrication ou de conditionnement n’ont pas été évaluées. Le travail de priorisation a été effectué pour les médicaments à usage humain et ne concerne pas les médicaments vétérinaires. La démarche de priorisation concerne trois grands types de molécules : les hormones et apparentés, les anticancéreux de type cytotoxiques et les autres classes de molécules (analgésiques, antidépresseurs, anti-hypertenseurs, anxiolytiques…). Le rapport est constitué de deux parties principales, une première traitant de la revue et de la collecte des données nécessaires à l’établissement de la démarche de priorisation et une seconde concernant l’établissement des listes de priorisation proprement dites. Collecte et revue des données Dans un premier temps, les différents travaux effectués par des équipes dans des pays autres que la France ont été revus afin d’orienter les recherches pour notre démarche de priorisation et de donner des pistes pour sélectionner les molécules intéressantes. Afin d’estimer les concentrations environnementales, les données de consommation pour les médicaments provenant de diverses sources aux niveaux national (AFSSAPS), régional (AllianceSanté, répartiteur pharmaceutique) et local (CPAM) ont été collectées. Le jeu de données le plus complet a été fourni par l’AFSSAPS. Environ 200 molécules appartenant à diverses familles thérapeutiques et chimiques ont par conséquent pu être prises en compte dans ce rapport. Afin de proposer une estimation correcte des concentrations environnementales, une revue exhaustive des données de métabolisme a été effectuée et à permis de déterminer des valeurs de taux d’excrétion pour environ 70 molécules, hors hormones et anticancéreux cytostatiques. Cette démarche a par ailleurs permis de déterminer des métabolites actifs ou excrétés à des taux importants et donc potentiellement à surveiller dans le milieu aquatique. Une revue exhaustive des données écotoxicologiques disponibles a également été réalisée. Il ressort de cette revue que les données existantes sont limitées, notamment du point de vue des données chroniques. Par ailleurs, les effets de mélanges de médicaments ne sont encore que très peu étudiés.

iii

Priorisation des molécules Pour les médicaments hormonaux et apparentés, il n’a été possible d’établir une liste de priorisation que sur des critères de consommation. Les données d’occurrence et d’écotoxicité sur ces molécules sont très limitées pour les progestatifs et les androgènes. Le risque lié aux estrogènes et notamment à l’éthinylestradiol est quand à lui bien documenté. Le risque présenté par les molécules de type anti-hormonal utilisées dans le traitement des cancers hormono-dépendants n’est pas documenté (pas de données d’occurrence ou d’effet) et mériterait d’être évalué de manière approfondie. Pour les anticancéreux de type cytotoxiques, la collaboration avec le Centre Léon Bérard a permis d’évaluer le profil des rejets pour ces médicaments. La principale voie d’entrée de ces molécules dans les eaux de surface reste les stations d’épuration urbaines (STEP) ; les établissements hospitaliers ne disposant a priori pas de traitement dédié de leurs effluents, et étant reliés aux STEP d’une agglomération au même titre que les foyers domestiques. Une liste préliminaire de priorisation a pu être établie en se basant principalement sur les quantités consommées et sur un nombre limité de données de métabolisme. Les données écotoxicologiques sont inexistantes pour les anticancéreux. Pour les autres substances pharmaceutiques, deux démarches de priorisation ont été mises en place. La première démarche de priorisation de type quotient de risque, dérivée de la méthodologie d’évaluation du risque pour les médicaments proposée par l’EMEA s’est révélée infructueuse dans la mesure où les données écotoxicologiques chroniques sont limitées. Une seconde démarche de priorisation basée d’une part sur une évaluation de l’exposition et d’autre part sur une revue d’expertise des propriétés pharmacologiques, écotoxicologiques et physico-chimiques des molécules a permis d’établir une liste de molécules prioritaires composée de 42 molécules parentes et de 14 métabolites. Cette liste doit maintenant être confrontée aux possibilités de développement analytique afin d’établir une liste finale de composés à surveiller dans les eaux de surface. La liste des molécules prioritaires est rappelée à la fin du résumé. La revue des données disponibles et le travail réalisé dans ce rapport ont permis de dégager les conclusions suivantes : Du point de vue de la toxicologie environnementale : • • • • •

Les antibiotiques représentent un risque pour les micro-organismes, Les hormones restent des composés prioritaires et la question des progestatifs doit être prise en compte, Il faut augmenter le jeu de données écotoxicologiques, Le risque principal des médicaments est un risque sur le long terme, Il est important de considérer la question de la contamination par les substances médicamenteuses sous l’angle des mélanges.

Du point de vue de la chimie environnementale : • • •

Les sources de contamination locales (usines de fabrication et/ou de conditionnement) sont à considérer et à évaluer. Les données concernant la rémanence et les mécanismes de dégradation des médicaments dans l’environnement sont extrêmement limitées et un effort doit être réalisé sur ce point Un effort doit également être porté sur le comportement des médicaments dans l’environnement : sorption sur les matières en suspension, au sédiment et accumulation dans les organismes.

iv

Du point de vue de l’évaluation du risque : • • •

Les relations structure-activité pour les médicaments (classes chimiques) sont à développer (validité du Kow ou du Dow par exemple), Les critères et les espèces utilisées dans les tests standards servant à l’évaluation du risque devraient être révisés dans le cas des médicaments, Il reste à évaluer l’utilité des données toxicologiques, pharmacologiques et cinétiques contenues dans les dossiers d’AMM d’un point de vue écotoxicologique.

Du point de vue de la gestion du risque : •

La bonne gestion de cette problématique passera par l’entente entre les différentes agences publiques et services responsables de la santé publique (AFSSAPS, AFSSA, hôpitaux), de l’environnement (AFSSET, Agences de l’Eau, DRIRE…) et avec les industriels et les professionnels de santé (médecins et pharmaciens).

LISTE DE MOLECULES PRIORITAIRES classe chimique ou usage thérapeutique

molécule

anticancéreux cytostatiques hydroxycarbamide

-

fluorouracile

antimétabolite

imatinib

inhibiteur des protéines kinases

cyclophosphamide

agent alkylant

ifosfamide

agent alkylant

etoposide

alcaloïde végétal

médicaments hormonaux et anti-hormonaux éthinylestradiol

estrogène synthétique

progestérone

progestatif naturel

dydrogestérone chlormadinone nomegestrel

progestatifs synthétiques

drospirénone norethistérone levonorgestrel tamoxifène

anticancéreux (anti-estrogène) autres médicaments

acide valproïque

anticonvulsivant

allopurinol

antigoutteux

amiodarone

antiarythmique

amoxicilline

ATB pénicilline

amphotéricine B

antifongique

aténolol

ATH Beta-bloquant

bézafibrate

fibrate

buflomédil

anti-ischémique

carbamazepine

anticonvulsivant

ceftriaxone

ATB céphalosporine

v

molécule

classe chimique ou usage thérapeutique

ciprofloxacine

ATB fluoroquinolone

clarithromycine

ATB macrolide

cyamémazine

neuroleptique

diclofénac

AINS arylcarboxylique

diosmétine

flavonoïde

doxycycline

ATB cycline

érythromycine

ATB macrolide

fluoxétine

antidépresseur IRS

fosfomycine

ATB phosphonique

furosémide

diurétique

gemfibrozil

fibrate

hydrochlorothiazide

diurétique

ibuprofène

AINS arylcarboxylique

kétoprofène losartan (ou valsartan de la même classe)

AINS arylcarboxylique ATH sartan

metformine

antidiabétique

métronidazole

antiparasitaire

naftidrofuryl

anti-ischémique

naproxène

AINS arylcarboxylique

ofloxacine

ATB fluoroquinolone

oxazepam

benzodiazépine

paracétamol pravastatine

analgésique statine

prednisolone

glucocorticoïde

pristinamycine

ATB

propranolol

ATH Beta-bloquant

ranitidine

anti-ulcéreux

sertraline

antidépresseur IRS

sotalol

ATH Beta-bloquant

sulfaméthoxazole

ATB sulfamide

tramadol

analgésique

triméthoprime

ATB benzyl-pyrimidine métabolites

acide salicylique acide fénofibrique périndoprilate déméthyltramadol hydroxy-ibuprofène carboxy-ibuprofène acétylsulfaméthoxazole 14-hydroxy-clarithromycine norfluoxétine desméthylvenlafaxine hydroxy-métronidazole dérivé β-hydroxy-acide de la simvastatine 2-hydroxy-atorvastatine 4-hydroxy-atorvastatine

ATB : antibiotique ; ATH : anti-hypertenseur ; AINS : anti-inflammatoire non stéroïdien.

vi

Abstract A high number of pharmaceuticals are used in France and can reach the aquatic environment (surface waters, drinkable waters, groundwaters). This observation have contributed to a growing concern for authorities in targeting and quantifying these substances in freshwaters. In France, this concern is addressed in the framework of the French Plan National Santé Environnement (PNSE) and in Europe, in the context of “preventing deterioration and protecting and enhancing the status of aquatic ecosystems”, within the European Water Framework Directive. Considering the high number of molecules used in France, it is necessary, prior to implement any comprehensive monitoring survey in freshwaters, to build a list of priority pharmaceuticals in terms of their risk for the aquatic environment. The work conducted here aims at proposing a reliable list of priority pharmaceuticals, based on the expected environmental concentrations and the effects on aquatic non-target organisms. This work focuses on human consumption of pharmaceuticals as the main source of contamination of surface waters. Other specific sources, such as production and packaging sites were not taken into account. The prioritization study focuses on human pharmaceuticals. Veterinary medicines are not considered here. Three major classes of human pharmaceuticals were considered in the prioritization strategy : steroid hormones and related compounds, cytotoxic compounds and finally, all other pharmacological classes (analgesics, antidepressants, cardiovascular classes, antibiotics…). The report consists mainly in two parts : Review of existing data Previous prioritization or risk assessment strategies, conducted by foreign research teams were extensively reviewed in order to provide clues and directions for the prioritization approach implemented here. In order to assess environmental concentrations, official consumption data from several sources were compiled at a national, regional and local scale. About 200 molecules belonging from various pharmacological classes were consequently considered in this work. In order to propose reasonable values of environmental concentrations, metabolism data were extensively reviewed. This review allowed to determine excretion rates values for about 70 molecules, excluding hormones and cytotoxics, and also to target active metabolites of concern for the aquatic environment, considering their pharmacological activity or their excretion rates. An extensive review of ecotoxicological data was also carried off. Conclusions drawn from this review are the following: ecotoxicological data are still limited; chronic data are lacking; pharmaceuticals mixtures, which could be the main issue considering pharmaceuticals, are at the moment only very poorly studied. Prioritization of pharmaceuticals For hormonal compounds, it was only possible to establish a priority list based on the exposure assessment. Occurrence and ecotoxicological data for androgens and progestagens are very limited. Nevertheless, those molecules can pose a risk to the aquatic environment. Risk linked to estrogens is already well known and documented. At last, risk posed by anti-hormonal compounds used in hormono-dependant cancers is unknown and should be assessed.

vii

For cytotoxic molecules, the collaboration with the anti-cancer centre Léon Bérard allowed to better understand their entry route in the aquatic environment, which is through urban wastewater treatment plants (WWTP). Indeed hospitals do not have any on-site effluent treatment process and are connected to urban WWTP. A preliminary prioritization list was established, considering the exposure assessment. Ecotoxicological data are inexistent for cytotoxics. For all other pharmaceutical classes, two prioritization approaches were carried off. The first one, based on risk quotients, according to the EMEA guideline for environmental risk assessment for pharmaceuticals was not successfully carried out as ecotoxicological data were lacking. A second approach, based on exposure assessment on one hand, and on a case-by-case expert approach using ecotoxicological, pharmacological and physico-chemical data, allowed to propose a prioritization list of 42 parent molecules and 14 metabolites. Analytical feasibility have now to be taken into account prior to propose a definitive list.

The extensive data review and the work conducted here allow to draw the following conclusions: Environmental toxicology • • • • •

Antibiotics show a risk for micro-organisms, Steroid hormones are priority compounds and the question of progestagens and their effects in surface waters is to be addressed, It is necessary to complete the set of ecotoxicological data, The main risk for pharmaceuticals is linked to chronic exposure, The issue of pharmaceutical mixtures and interactions needs to be addressed. Environmental chemistry

• • •

Local sources of contamination (production and packaging sites) need to be assessed, Data on environmental persistence and degradation for pharmaceuticals are very scarce and an effort should be made to complete this set of data, An effort should also be done on the environmental behaviour of pharmaceuticals: adsorption to sediment or suspended matter and bioaccumulation in organisms. Risk assessment

• • •

Structure-activity relationship for pharmaceuticals need to be developed in an environmental point of view. Commonly used endpoints and species in ecotoxicological assays should be discussed and revised considering the issue of pharmaceuticals. Environmental relevance of toxicological, pharmacological and pharmacokinetic data, available from the market drug authorization, is to be assessed. Risk management

•

For a good management of the environmental risk of pharmaceuticals in the aquatic environment, an agreement between public health authorities, environment authorities on one hand, and pharmaceutical industries and professionals on the other hand, is necessary.

viii

Table des matières Résumé ......................................................................................................................................... iii Abstract ....................................................................................................................................... vii Table des matières ....................................................................................................................... ix Liste des abréviations................................................................................................................. xiii Liste des tableaux........................................................................................................................xiv Liste des figures ..........................................................................................................................xvi Liste des équations .....................................................................................................................xvii

INTRODUCTION ..................................................................................................................... 1 ERE

I PARTIE - PRESENTATION DE LA METHODOLOGIE, REVUE ET ANALYSE DES DONNEES........................................................................................................................ 3 REVUE BIBLIOGRAPHIQUE .............................................................................................. 5 PRESENTATION DES PRINCIPAUX MODELES EXISTANT POUR L’EVALUATION DES RISQUES DES SUBSTANCES PHARMACEUTIQUES .................................................................................. 7 I. Présentation du modèle EMEA (2006) de priorisation et d’évaluation du risque .................... 7 II. Présentation du modèle de la FDA ........................................................................................ 10 III. Exemple du système de classification de la convention OSPAR ........................................... 12 IV. Discussion sur le modèle retenu et sur l’orientation des évaluations de risque ................... 14

REVUE DES EVALUATIONS DE RISQUE ET DES ETUDES EFFECTUEES DANS D’AUTRES PAYS QUE LA FRANCE................................................................................................................... 16 I. Travaux menés par les Italiens ................................................................................................ 16 II. Approche utilisée par une équipe Canadienne, utilisation des QSARs .................................. 18 III. Approche utilisée en Angleterre pour prioriser les molécules à usage vétérinaire .............. 19 IV Approche proposée par la UK Environment Agency pour évaluer le risque des pharmaceutiques dans l’environnement ..................................................................................... 19 V. Approche alternative proposée par Jjemba (Jjemba, 2006)................................................... 22 VI. Evaluations du risque effectuée au Danemark...................................................................... 23 VII. Travaux des équipes Suédoises ............................................................................................ 26 VIII. Conclusion .......................................................................................................................... 27

DETERMINATION DES PECS POUR LE MILIEU AQUATIQUE .............................. 29 RECUPERATION DES DONNEES DE CONSOMMATION DES MOLECULES PHARMACEUTIQUES ............................................................................................................................................. 31 I. Rappel sur l’utilisation des données de consommation dans la méthodologie de l’EMEA..... 31 II. Présentation des sources et méthodologie pour la récupération des données de consommation ............................................................................................................................. 31 III. Conclusion sur la récupération des données ........................................................................ 39

DETERMINATION DU PARAMETRE FEXCRETA ................................................................... 44 I. Rappel sur l’utilisation du paramètre Fexcreta dans la méthodologie EMEA........................ 44 II. Présentation des sources de données consultées pour la détermination des valeurs de Fexcreta ...................................................................................................................................... 44 III. Méthodologie utilisée pour la détermination des valeurs de Fexcreta ................................. 44 IV. Points importants à prendre en compte suite à la détermination du Fexcreta ..................... 53 V. Conclusions sur le paramètre Fexcreta.................................................................................. 59

ABATTEMENT DES CONCENTRATIONS DANS LES STATIONS D’EPURATION........................ 60 ETABLISSEMENT DES VALEURS DE PECS DERIVEE DE LA METHODOLOGIE EMEA ........ 62 I. Calculs des PECs selon la phase 1 de l’EMEA ....................................................................... 62

ix

II. Calcul des PECs selon la phase 2 de l’EMEA ....................................................................... 62 III. Comparaison des PECs avec des données mesurées dans l’environnement ........................ 69 IV. Discussion sur le modèle EMEA ........................................................................................... 69 V. Conclusion sur les données d’exposition................................................................................ 71

DONNEES ECOTOXICOLOGIQUES ............................................................................... 73 REVUE ET EXPLOITATION DES DONNEES ECOTOXICOLOGIQUES....................................... 75 I. Introduction, commentaires préliminaires .............................................................................. 75 II. Exploitation des données d’écotoxicité aiguë ........................................................................ 75 III Exploitation des données d’écotoxicité chronique................................................................. 81 IV. Etude des mélanges de composés.......................................................................................... 85 V. Etudes sur les macrophytes .................................................................................................... 85 VI. Exploitation des données écotoxicologiques ......................................................................... 86 VII . Commentaires sur la limite des données écotoxicologiques............................................... 89 VIII. Conclusion .......................................................................................................................... 92

IIEME PARTIE - PRIORISATION DES MOLECULES PHARMACEUTIQUES.......... 93 INTRODUCTION ................................................................................................................... 95 I. Les hormones stéroïdes............................................................................................................ 95 II. Les anticancéreux................................................................................................................... 95 III. Les autres classes thérapeutiques ......................................................................................... 96

HORMONES STEROÏDES ET MEDICAMENTS UTILISES DANS LE TRAITEMENT DES TROUBLES HORMONAUX .......................................................... 97 MEDICAMENTS HORMONAUX : ESTROGENES, PROGESTATIFS, ANDROGENES ET MEDICAMENTS DE TYPE ANTI-HORMONES ......................................................................... 99 I. Introduction ............................................................................................................................. 99 II. Quantités de médicaments hormonaux consommés en 2004 en France, principales molécules utilisées....................................................................................................................... 99 III. Les estrogènes (naturels et synthétiques)............................................................................ 101 IV. Les progestatifs ................................................................................................................... 106 V. Androgènes ........................................................................................................................... 109 VI. Molécules utilisées dans le traitement des cancers hormonodépendants, anti-hormones .. 110 VII. Conclusions pour les médicaments hormonaux................................................................. 111

MEDICAMENTS A USAGE ANTIBIOTIQUE, CARDIOVASCULAIRE, ANTIINFLAMMATOIRE ET MEDICAMENTS DU SYSTEME NERVEUX ...................... 113 PRIORISATION PRELIMINAIRE BASEE SUR LA REVUE DES DONNEES ECOTOXICOLOGIQUES ........................................................................................................................................... 115 I. Exploitation des données sur les algues ................................................................................ 115 II. Exploitation des données sur les invertébrés ....................................................................... 116 III. Exploitation des données sur les poissons .......................................................................... 116 IV. Conclusion pour la priorisation préliminaire sur la base du danger écotoxique ............... 117

PRIORISATION SELON LA METHODOLOGIE EMEA DETERMINATION DES QUOTIENTS DE RISQUE PEC/PNEC .......................................................................................................... 118 I. Utilisation du protocole proposé par l’EMEA pour la détermination des PEC................... 118 II. Utilisation du protocole proposé par l’EMEA pour la détermination des PNEC............... 118 III. Utilisation du protocole décrit par le TGD Européen pour calculer des PNEC supplémentaires ........................................................................................................................ 119 IV. Utilisation des méthodes statistiques pour dériver des PNECs .......................................... 122 V. Calcul des ACR (Acute to Chronic Ratio), commentaires sur leur utilité ............................ 124

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VI. Calcul des ratios PEC/PNEC, commentaires et conclusions pour la méthodologie de priorisation EMEA.................................................................................................................... 125

PRIORISATION BASEE SUR L’UTILISATION DES VALEURS DE PEC ET SUR UNE DEMARCHE PAR EXPERTISE .................................................................................................................. 127 I. Présentation et justification de la démarche ......................................................................... 127 II. Revue et utilité des différentes données disponibles............................................................. 127 III. Principe de la démarche ..................................................................................................... 135 IV. Mise en place de la démarche ............................................................................................. 137 V. Discussion sur la démarche de priorisation ......................................................................... 141 VI. Liste de molécules prioritaires obtenue selon la démarche par expertise, résultats, discussion, dernières modifications .......................................................................................... 147 VII. Liste finale de priorisation................................................................................................. 155

ANTICANCEREUX CYTOSTATIQUES......................................................................... 157 INTRODUCTION,

RECUPERATION DES DONNEES DE CONSOMMATION POUR LES ANTICANCEREUX CYTOSTATIQUES ................................................................................... 159

I. Introduction, les anticancéreux de type cytotoxique ou antinéoplasiques............................. 159 II. Quantités de médicaments antinéoplasiques consommés en France, molécules utilisées, différentes sources de données.................................................................................................. 159

REVUE DES DONNEES DE METABOLISME POUR LES ANTICANCEREUX DE TYPE CYTOTOXIQUES ................................................................................................................. 165 CALCUL

DES VALEURS DE PEC POUR LES ANTICANCEREUX DE TYPE CYTOTOXIQUE A PARTIR DES DONNEES DE L’AFSSAPS ............................................................................. 167

I. Introduction ........................................................................................................................... 167 II. Calcul des PECs selon le modèle EMEA ............................................................................. 167 III. Comparaison des PECs avec les valeurs mesurées dans l’environnement......................... 167 IV. Conclusion sur l’exposition environnementale par les anticancéreux................................ 169

PRIORISATION PRELIMINAIRE DES MOLECULES ANTICANCEREUSES .............................. 170 I. Revue des données écotoxicologiques ................................................................................... 170 II. Priorisation préliminaires des anticancéreux cytostatiques ................................................ 170 III. Conclusion sur la priorisation des molécules anticancéreuses .......................................... 172

IIIEME PARTIE - DISCUSSION GENERALE ET CONCLUSION ............................... 173 DISCUSSION SUR LES LISTES DE PRIORISATION ................................................................ 175 I. Hormones stéroïdes ............................................................................................................... 175 II. Anticancéreux....................................................................................................................... 176 III. Autres classes de médicaments ........................................................................................... 176 IV. Prise en compte des aspects analytiques............................................................................. 177 V. Informations complémentaires nécessaires .......................................................................... 177 VI. Substances médicamenteuses non traitées dans ce rapport ................................................ 179 VII. Contamination de l’environnement par les médicaments vétérinaires.............................. 180

PERSPECTIVES

DE RECHERCHE SUR LES DONNEES ECOTOXICOLOGIQUES, TOXICOLOGIQUES ET PHARMACOLOGIQUES .................................................................... 181

I. Données écotoxicologiques ................................................................................................... 181 II. Données toxicologiques........................................................................................................ 181 III. Perspectives de recherches sur les données pharmacologiques et cinétiques .................... 182

CONCLUSION ..................................................................................................................... 185 I. Priorisation des substances médicamenteuses à usage humain dans les eaux de surface .... 185 II. Organismes contactés, collaborations, perspectives de collaborations ultérieures ............ 187

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III. L’évaluation environnementale des médicaments, quelle gestion du risque ? ................... 188 IV. Conclusions et orientations des recherches ........................................................................ 188

BIBLIOGRAPHIE ............................................................................................................... 191 REMERCIEMENTS............................................................................................................ 209 ANNEXES............................................................................................................................. 211 ANNEXE A - REVUE DES DONNEES DE METABOLISME POUR LES MEDICAMENTS ............................................................................................................ 213 ANNEXE B - REVUE DETAILLEE DES COMPOSES PHARMACEUTIQUES SELON LA PRIORISATION PAR EXPERTISE ........................................................ 221 I. Première phase : classification selon les PECs..................................................................... 223 II. Deuxième phase : revue de la classification au cas par cas, inclusion ou exclusion de molécules à la liste prioritaire en fonction de critères écotoxicologiques et pharmacologiques ................................................................................................................................................... 223 III. Troisième phase : Choix de molécules prioritaires au sein d’une même famille thérapeutique ............................................................................................................................ 231 IV. Prise en compte des prodrogues ......................................................................................... 236 V. Prise en compte des métabolites........................................................................................... 237 VI. Cas des molécules non retenues sur des listes de PEC : Molécules dont les données de consommation n’ont pas été fournies par l’AFSSAPS .............................................................. 238

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Liste des abréviations AFSSAPS : Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé, anciennement Agence du médicament. AE RM&C : Agence de l’Eau Rhône Méditerranée et Corse. AINS : Anti-inflammatoire non stéroïdien. ATB : Antibiotique. ATC : Anatomical Therapeutical Classification system, système international de classification des substances médicamenteuses en fonction de l’organe ou du système organique cible et des propriétés chimiques, thérapeutiques et pharmacologiques de la substance. C(E)L50 : Concentration (effective) létale pour 50% des organismes tests considérés. DDD : Defined Daily Dose, dose quotidienne recommandée pour le traitement d’un adulte dans l’indication principale du médicament. Dow : Kow corrigé par le pKa pour les espèces ioniques. DT50 : Dose toxique pour 50% des organismes considérés. ECOSAR : Logiciel de prédiction d’ écotoxicité aiguë par QSAR. EMEA : European Agency for the Evaluation of Medicinal Products. EIC : Expected introductory Concentration, équivalent de la PEC dans la démarche d’évaluation du risque des substances médicamenteuses de la FDA. ERA : Environmental Risk Assessment. FDA : Food and Drug Administration. IRS (ou ISRS) : Antidépresseur inhibiteur spécifique de la recapture de la sérotonine. Kow : Coefficient de partage octanol/eau, mesure l’hydrophobie d’une molécule. pKa : Constante de dissociation d’une molécule. LOEC : Lowest Observed Effect Concentration, plus petite concentration pour laquelle un effet (généralement toxique) est observé. LOAEL : Lowest Observed Adverse Effect Level : plus petite concentration pour laquelle un un effet secondaire (toxique) est observé. LOEL : Lowest Observed Effect Level : plus petite concentration pour laquelle un effet (généralement un effet thérapeutique pour un médicament) est observé. MEC : Measured Environmental Concentration, concentration réellement mesurée dans l’environnement. MEEC : Maximum Expected Environmental Concentration, concentration maximale d’un composé attendue dans le milieu récepteur, équivalent de la PEC. NOEC : No Observed Effect Concentration, plus petite concentration pour laquelle aucun effet (généralement toxique) n’est observé. NOAEL : No Observed Adverse Effect Level : plus petite concentration pour laquelle aucun effet secondaire (toxique) n’est observé. NOEL : No Observed Effect Level : plus petite concentration pour laquelle aucun effet (généralement un effet thérapeutique pour un médicament) n’est observé. OSPAR dynamec : système de classification de la convention OSPAR des polluants environnementaux en fonction de leur toxicité, de leur persistance et de leur bioaccumulation. PEC : Predictive Environmental Concentration, concentration prédite dans l’environnement d’un composé (évalue l’exposition à un composé). PNEC : Predictive No Effect Concentration, concentration prédite sans effet d’un composé sur un organisme (évalue l’effet d’un composé). QSAR : Quantitative Structural-Activity Relationship, permet de modéliser les effets d’une molécule par rapport à sa structure chimique. STEP : Station de traitement et d’épuration des eaux usées. TGD : Technical guidance document. USEPA : United States Environmental Protection Agency.

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Liste des tableaux Tableau 1 : Facteurs de sécurité utilisés par la procédure de le TGD Européen (TGD 2003) pour dériver les PNECaquatique........................................................................................................... 10 Tableau 2 : Classification des molécules et valeurs limites selon le système PBT de la convention OSPAR (OSPAR, 2002)............................................................................................................... 13 Tableau 3 : Echelle de score et valeurs limites proposée par van Wezel et Jager (2004) pour les critères PBT............................................................................................................................................... 14 Tableau 4 : Liste de molécules prioritaires établie par l’équipe Italienne de Zuccato et al. (2005)...... 17 Tableau 5 : Comparaison des concentrations environnementales de composés pharmaceutiques dans des effluents de STEP et deux rivières Italiennes (d’après Zuccato et al., 2005)......................... 17 Tableau 6 : Liste de molécules prioritaires initiales établies par Hilton et al. (2003). .......................... 20 Tableau 7 : Liste de molécules prioritaires retenues par Hilton et al. (2003)........................................ 22 Tableau 8 : Liste de molécules pharmaceutiques retenues comme prioritaires par l’équipe Suédoise (Carlsson et al., 2005)................................................................................................................... 26 Tableau 9 : Liste de molécules fournies par la CPAM de Lyon............................................................ 34 Tableau 10 : Molécules présentes sur la liste des 100 spécialités les plus délivrées à l’officine fournie par la CPAM. (données de l’année 2005)..................................................................................... 35 Tableau 11 : Liste de travail de substances pharmaceutiques ............................................................... 39 Tableau 12 : Valeurs de Fexcreta déterminées pour les composés pharmaceutiques parents............... 50 Tableau 13 : Métabolites remarquables................................................................................................. 57 Tableau 14 : Revue des taux d’abattement des molécules pharmaceutiques dans les stations d’épuration.................................................................................................................................... 61 Tableau 15 : Valeurs de PEC calculées pour les composés pharmaceutiques. ..................................... 63 Tableau 16 : Valeurs de PEC calculées pour les métabolites d’intérêt ................................................. 67 Tableau 17 : Comparaison des PECs avec des concentrations mesurées dans l’environnement .......... 68 Tableau 19 : Nombre de données écotoxicologiques retrouvées en fonction des différents groupes taxonomiques................................................................................................................................ 77 Tableau 20 : Liste des molécules hormonales naturelles et synthétiques utilisées en France en 2004. .................................................................................................................................................... 100 Tableau 21 : Classification des médicaments hormonaux en fonction du nombre de DDD. .............. 101 Tableau 22 : Taux d’abattement dans les STEP pour les estrogènes synthétiques et naturels ............ 103 Tableau 23 : Concentrations en estrogènes dans des eaux usées, des effluents de STEP et des eaux de surface......................................................................................................................................... 103 Tableau 24 : Compilation des quantités d’estrogènes entrant et sortant des STEP selon le modèle de Johnson et Williams (2004) ........................................................................................................ 104 Tableau 25 : Détermination des concentrations attendues dans les influents, les effluents de STEP et les eaux de surface pour les principaux estrogènes. ................................................................... 105 Tableau 26 : Ordres de grandeur des concentrations en progestatifs retrouvés dans des eaux usées et effluents de STEP et dans des sédiments en Espagne. ............................................................... 107 Tableau 27 : Classification préliminaire des molécules à partir des données écotoxicologiques disponibles .................................................................................................................................. 117 Tableau 28 : Valeurs de PNEC calculées selon la procédure de l’EMEA. ......................................... 118 Tableau 29 : Critères de choix et valeurs des facteurs de sûreté (d’après TGD)................................. 119 Tableau 30 : Valeurs de NOEC retrouvées pour les composés pharmaceutiques............................... 120 Tableau 31 : Estimation des PNEC (Predictive No Effect Concentration) pour le milieu aquatique pour les composés pharmaceutiques ................................................................................................... 123 Tableau 32 : Valeurs calculées d’ACR (Acute To Chronic Ratio) pour les composés pharmaceutiques .................................................................................................................................................... 124 Tableau 33 : Détermination des ratios PEC/PNEC pour les composés pharmaceutiques................... 125 Tableau 34 : Revue des mécanismes d’action de certains composés pharmaceutiques ...................... 129 Tableau 35 : Mécanismes d’action des molécules pharmaceutiques considérés comme pertinents pour la démarche de priorisation......................................................................................................... 131

xiv

Tableau 36 : Revue des composés pharmaceutiques inducteurs et inhibiteurs des isoformes du cytochrome P450 et de la glycoprotéine P (revue d’après Dorosz 2007)................................... 133 Tableau 37 : Effets secondaires spécifiques et toxicité d’organe de certains composés pharmaceutiques considérés comme pertinents pour la démarche de priorisation par expertise............................ 134 Tableau 38 : Classification des molécules pharmaceutiques en fonction de leurs valeurs de PEC. ... 141 Tableau 39 : Molécules pour lesquelles les valeurs de PEC ont été extrapolées à partir des données de la CPAM et de Alliance-Santé.................................................................................................... 147 Tableau 40 : Liste des molécules retenues comme prioritaires. ......................................................... 149 Tableau 41 : Liste des métabolites retenus comme prioritaires........................................................... 152 Tableau 42 : Comparaison des valeurs de PEC déterminées pour les composés prioritaires avec des valeurs mesurées en sortie de STEP et dans les eaux de surface de la région Parisienne (Paffoni et al., 2006) ................................................................................................................................. 153 Tableau 43 : Quantités d’agents anticancéreux de type antinéoplasiques (L01) consommés en France en 2004 selon les données de l’AFSSAPS. ................................................................................ 160 Tableau 44 : Quantités d’agents anticancéreux de type antinéoplasiques (L01) consommés au Centre Léon Bérard en 2005. ................................................................................................................. 162 Tableau 45 : Revue des données de métabolisme pour les agents anticancéreux de type cytotoxiques. .................................................................................................................................................... 165 Tableau 46 : Valeurs de PEC pour les anticancéreux cytotoxiques .................................................... 168 Tableau 47 : Concentrations en agents anticancéreux retrouvées dans divers échantillons d’effluents hospitaliers, de STEP et d’eaux de surface................................................................................. 168 Tableau 48 : Valeurs d’écotoxicité retrouvées pour les anticancéreux cytotoxiques (d’après Agence Danoise)...................................................................................................................................... 170 Tableau 49 : Molécules anticancéreuses retenues comme prioritaires................................................ 172 Tableau 50 : Liste finale des molécules retenues comme prioritaires pour le milieu aquatique ATB : antibiotique ; ATH : anti-hypertenseur ; AINS : anti-inflammatoire non stéroïdien.................. 185

xv

Liste des figures Figure 1 : Schéma récapitulatif de la procédure EMEA 2006 (d’après Bound et Voulvoulis 2004). ..... 9 Figure 2 : Schéma récapitulatif de l’approche proposée par la FDA (d’après Bound et Voulvoulis, 2004)............................................................................................................................................. 11 Figure 3 : Schéma récapitulatif de la phase de priorisation des molécules selon le système OSPAR Dynamec (OSPAR 2002). ............................................................................................................ 13 Figure 4 : Schéma récapitulatif de la démarche de priorisation utilisée Hilton et al., 2003.................. 21 Figure 5 : Corrélation des données locales de la CPAM (année 2005) et des données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) pour 28 molécules pour les ventes à l’officine ................................... 35 Figure 6 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données de la CPAM et de l’AFSSAPS pour les ventes à l’officine ....................................................................................... 36 Figure 7 : Corrélation des données locales d’Alliance-Santé (année 2004) et des données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) pour 19 molécules et pour les ventes à l’officine. .............................. 37 Figure 8 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données d’Alliance-Santé et de l’AFSSAPS pour les ventes à l’officine............................................................................... 38 Figure 9 : Schéma simplifié des principales voies de métabolisation des xénobiotiques chez l’homme ...................................................................................................................................................... 46 Figure 10 : Déconjugaison du dérivé glycuroconjugué du 17-β-estradiol par les glucuronidases des bactéries E. coli dans les eaux usées (d’après D’ascenzo et al., 2003)......................................... 47 Figure 11 : Méthodologie utilisée dans la détermination des valeurs du paramètre Fexcreta............... 48 Figure 12 : Schéma simplifié des différentes sources d’oxazepam....................................................... 56 Figure 13 : Comparaison des valeurs de PEC en fonction des différents modes de calcul de la procédure EMEA.......................................................................................................................... 70 Figure 14 : Valeurs d’écotoxicité aiguë des composés pharmaceutiques sur les organismes aquatiques. ...................................................................................................................................................... 79 Figure 15 : Valeurs d’écotoxicité chronique des composés pharmaceutiques sur les organismes aquatiques. .................................................................................................................................... 82 Figure 16 : Biosynthèse des principales hormones stéroïdes (schéma simplifié), d’après Weil 1990 et Schorderet 1998.......................................................................................................................... 102 Figure 17 : Comparaison des valeurs de toxicité chronique sublétale (valeurs de NOEC et de LOEC) pour les β-bloquants et les IRS. .................................................................................................. 128 Figure 18 : Démarche de classification des molécules à partir des valeurs de PEC. .......................... 136 Figure 19 : Démarche de classification des molécules et d’établissement d’une liste de priorisation en fonction des données biologiques............................................................................................... 138 Figure 20 : Choix d’une molécule de référence au sein d’une classe thérapeutique........................... 140 Figure 21 : Corrélation des données pour les anticancéreux cytotoxiques.......................................... 163 Figure 22 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) et les données locales du CLB (année 2005).................................... 164

xvi

Liste des équations Equation 1 : Calcul préliminaire de PEC dans la phase I de l’EMEA .................................................... 7 Equation 2 : Calcul de PEC de phase 2 « affinée » tenant compte de la métabolisation, de l’élimination dans les STEP et de la dilution dans les eaux de surface pour une substance considérée. ............. 8 Equation 3 : Calcul du facteur de pénétration (Fpen) d’une molécule donnée. ...................................... 8 Equation 4 : Calcul du facteur d’adsorption d’une molécule sur les matières en suspension. ................ 8 Equation 5 : Estimation de la concentration attendue dans le milieu (EIC) par la procédure FDA. ..... 10 Equation 6 : Détermination des PECs de phase 2 selon la méthodologie EMEA................................. 14 Equation 7 : Détermination des PECs de phase 2 retenue dans ce rapport ........................................... 15 Equation 8 : Calcul de la quantité prédite de médicament dans les eaux de surface (Qes) proposée par Zuccato et al. (2005). .................................................................................................................... 16 Equation 9 : Calcul du Risk Characterisation Ratio selon l’EMEA 2001............................................. 20 Equation 10 : Calcul de la concentration prédite dans les eaux de surface (PECw) pour un médicament selon le modèle EMEA 2001........................................................................................................ 20 Equation 11 : Calcul du potentiel d’écotoxicité d’une substance dans l’environnement. ..................... 22 Equation 12 : Détermination du coefficient de sorption Kd.................................................................. 24 Equation 13 : Détermination du Dow (Kow corrigé pour les substances ionisables). .......................... 24 Equation 14 : Détermination de Csludge, concentration de composé adsorbé sur les boues de STEP. 24

xvii

xviii

Introduction La présence de molécules pharmaceutiques dans les effluents et les milieux aquatiques a été détectée dès les années 80, mais un certain nombre d’évènements récents ont concouru à mettre en lumière la question de leur présence dans notre environnement. L’intérêt pour le développement des recherches sur le comportement et les impacts sur l’environnement et la santé humaine de ces molécules s’est récemment accru (Christensen 1998, Schulman et al., 2002), conséquence d’une double évidence : ¾ D’une part, il est désormais avéré que des molécules pharmaceutiques de classes thérapeutiques variées, sont présentes dans les milieux terrestres et aquatiques, en même temps que d’autres substances chimiques (produits d’hygiène personnelle, produits phytosanitaires, plastifiants, retardateurs de flammes, etc.), partout dans le monde (Daughton et Ternes 1999 ; Halling-Sorensen et al., 1998 ; Ternes 1998 ; Ternes et al., 2001 ; Buser et al.,1998 ; Stumpf et al., 1999 ; Zuccato et al. ; 2000, Jones et al. ; 2001, Heberer et al. ; 2002 ; Kolpin et al. ; 2002 ; Boyd 2003 ; Golet et al., 2003). ¾ D’autre part, il est également démontré que la présence dans les effluents d’épuration et les milieux aquatiques de composés actifs sur le système endocrinien humain et animal, dont des estrogènes puissants comme l’éthynilestradiol, peut être associée à des effets biologiques sur des organismes non cibles (Purdom et al., 1994 ; Desbrow et al., 1998 ; Mathiessen et Gibbs 1998 ; Sonnenschein et Soto 1998 ; Tyler et al., 1998 ; Petrovic et al., 2002). Par ailleurs, des travaux sont actuellement en cours au niveau européen en vue de définir des procédures adéquates d’évaluation du risque des nouvelles molécules de médicaments à usage humain (EMEA 2006) et vétérinaire (VICH 2000, 2004), cohérentes avec les procédures d’évaluation du risque des substances chimiques en général, incluant le risque pour l’environnement (écosystèmes aquatiques et terrestres). Enfin la mise en œuvre au niveau européen de la Directive Cadre sur l’Eau, bien que n’imposant pas actuellement d’objectif ou de norme de qualité pour ce type de molécules, hormones comprises, conduit néanmoins les gestionnaires et les utilisateurs de l’eau (industriels, traiteurs d’eau) à s’interroger a priori sur les conséquences de cette contamination, en terme de contribution à la dégradation des écosystèmes aquatiques, voire sur la santé humaine. Ainsi, depuis les années 98, le nombre de publications sur ce sujet, et plus particulièrement sur la présence et le devenir de ces molécules dans les écosystèmes aquatiques et terrestres a largement augmenté (Ayscough et al., 2000), tout en restant encore modeste comparativement aux publications relatives à d’autres molécules plus communément étudiées (pesticides, HAPs…). A l’inverse d’autres pays européens, du Canada et des Etats-Unis, peu de données sont actuellement disponibles en France sur l’occurrence de ces molécules dans les rejets urbains et les écosystèmes récepteurs. Lorsqu’elles existent, il s’agit de données ponctuelles, relevées sur les effluents seulement, limitées dans le temps (pas de distribution de fréquence). De ce fait, il s’avère impossible de conduire au plan local des évaluations pertinentes du risque environnemental. Récemment le Plan National Santé Environnement (PNSE, 2004-2008) a souligné l’exigence d’acquisition d’informations sur la présence des médicaments à usage humain et vétérinaire (action 11 du PNSE), des perturbateurs endocriniens, des toxines algales et des agents anti-infectieux non conventionnels dans l’environnement aquatique, en vue d’une évaluation du risque, en particulier dans les eaux destinées à la consommation humaine.

1

Sur le plan Européen, dans le cadre de l’autorisation de la mise sur le marché, des procédures d’évaluation du risque environnemental lié au rejet des médicaments vétérinaires et humains dans les milieux avaient été proposées en 2001, et viennent d’être réactualisées (EMEA 2006) par l’EMEA. La mise en œuvre d’un programme permettant de répondre à l’exigence de surveillance des substances pharmaceutiques dans les milieux récepteurs se heurte, même dans un contexte géographique limité, à la grande diversité des molécules pharmaceutiques distribuées sur une aire géographique donnée, associée à des difficultés analytiques certaines, compte tenu des faibles concentrations attendues dans les milieux récepteurs, et de la complexité des matrices analysées (effluents de stations d’épuration en particulier). Une approche de priorisation des molécules à intégrer dans un programme de surveillance s’avère donc nécessaire pour élaborer un programme d’analyses réaliste, tant au plan financier que méthodologique. Le présent rapport est le résultat de cette démarche de priorisation effectuée pour la Région Rhône-Alpes. Les résultats de ce rapport s’inscrivent dans un programme de travail de trois ans et concerne la priorisation initiale des substances actives à rechercher dans les milieux récepteurs. Plusieurs démarches ont été mises en place afin de fournir une liste pertinente de substances médicamenteuses à surveiller dans les milieux.

2

ère

I partie Présentation de la méthodologie, revue et analyse des données

3

4

Revue bibliographique

5

6

Présentation des principaux modèles existant pour l’évaluation des risques des substances pharmaceutiques La démarche de priorisation effectuée dans ce travail a pour but de proposer une liste de substances médicamenteuses d’intérêt à rechercher et doser dans les eaux de surface parmi le nombre important de molécules consommées en France. Une première approche peut se baser sur l’évaluation de l’exposition et l’évaluation des effets pour le milieu aquatique et les organismes non-cible ; elle est par conséquent comparable à une démarche d’évaluation de risque des substances chimiques de type quotient de risque avec estimation de concentrations prédites dans les eaux de surface (PEC, reflétant l’exposition) et de concentrations prédites sans effet biologique sur les organismes aquatiques (PNEC, reflétant l’effet). En fait seule la finalité des deux démarches change : dans le cas qui nous intéresse, les quotients de risque PEC/PNEC seront utilisés pour classer les molécules entre elles. De manière classique, les PNEC sont dérivées à partir des données d’écotoxicologie observées en laboratoire (soit par traitement statistique, soit par application de facteurs de sécurité aux valeurs observées). L’évaluation du risque est établie à partir du rapport PEC/PNEC. Une valeur supérieure à 1 indique que la substance en question est potentiellement dangereuse pour le milieu considéré. Pour évaluer le risque des substances médicamenteuses, deux principales démarches ont été mises en places : l’une d’elle est proposée par l’Agence Européenne d’évaluation des médicaments (EMEA 2006), l’autre par la Food and Drug Administration Américaine (FDA 1998).

I. Présentation du modèle EMEA (2006) de priorisation et d’évaluation du risque L’EMEA a publié en 2006 une procédure révisée pour l’évaluation du risque des composés pharmaceutiques. L’approche se décompose en plusieurs phases (Figure 1). Au premier niveau de l’évaluation du risque, la principale variable concerne la quantité de médicaments consommés sur une année : un premier calcul de PEC est réalisé selon un mode hyperconservatif (selon un scénario de pire cas). Ce calcul est destiné a effectuer un premier criblage des molécules en fonction des concentrations estimées dans l’environnement. L’équation utilisée est la suivante (Equation 1) :

PECphase 1 =

DOSEai × Fpen WWinhab × Dilution × 100

PECphase 1 : concentration prédite dans les eaux de surface (mg/l), phase 1 de l’approche EMEA DOSEai : dose journalière maximale du médicament consommée par habitant (mg/hab/jour) Fpen : facteur de pénétration du médicament sur le marché (valeur fixée à 1% par défaut) WWinhab : quantité d’eaux usées par jour et par habitant sur la zone considérée (l/hab/jour), valeur fixée par défaut à 200 litres Dilution : Facteur de dilution du composé entre l’effluent de STEP et le milieu récepteur (fixé à 10 par défaut) Equation 1 : Calcul préliminaire de PEC dans la phase I de l’EMEA

A la différence des évaluations du risque réalisées pour les molécules chimiques (TGD 2003), la première étape du processus repose donc sur la comparaison avec une limite maximale considérée admissible dans le milieu. La valeur de cette limite est fixée à 10 ng/l et reste un sujet de discussion (Bound et Voulvoulis 2004 ; Straub 2002).

7

Les molécules pour lesquelles les PECs calculées sont inférieures à ce seuil sont considérées comme ne représentant pas un risque significatif pour l’environnement et sont exclues de la démarche d’évaluation du risque proprement dite. Pour les autres, un raffinement des valeurs de PEC est proposé à partir de l’équation 2 (PEC de phase 2) qui tient compte de la métabolisation des médicaments dans l’organisme, de la dégradation dans les stations d’épuration (STEP) et de l’adsorption sur les matières en suspension (MES). Des PNEC et des quotients de risque (de type PEC/PNEC) sont finalement calculés. Cette valeur seuil de 10 ng/l peut cependant ne pas être prise en compte dans le cas de molécules pouvant exercer des effets toxiques sur les organismes non-cibles à des concentrations inférieures à ce seuil. Cette clause concerne également les molécules présentant un mécanisme d’action particulier, la procédure de l’EMEA ne cite comme exemple que les perturbateurs endocriniens et ne propose pas de liste particulière ; la procédure donnant dans ce cas plus de poids à un avis d’expert qu’à la valeur seuil.

PECphase 2 =

Doseai × Fexcreta × Fstep × Fpen WWinhab × Factor × Dilution × 100

Fexcreta : fraction excrétée de la substance active (permet de tenir compte de la métabolisation du composé) DOSEai : dose journalière maximale du médicament consommée par habitant (mg/hab/jour) Fstep : fraction du composé émis dans l’eau de surface à partir de la STEP (permet de tenir compte de la dégradation du composé dans les STEPs) Factor : facteur d’adsorption à la matière en suspension Fpen : facteur de pénétration sur le marché Equation 2 : Calcul de PEC de phase 2 « affinée » tenant compte de la métabolisation, de l’élimination dans les STEP et de la dilution dans les eaux de surface pour une substance considérée.

Fpen, facteur de pénétration du composé sur le marché est calculé selon l’équation 3 ; Factor, facteur d’adsorption à la matière en suspension est calculé selon l’équation 4.

Fpen =

amount × 100 DDD × hab × 365

amount : quantité de molécule consommée par an (en mg/an) DDD : Defined daily dose, dose journalière moyenne (en mg/hab/j) hab : nombre d’habitants de la zone considérée Equation 3 : Calcul du facteur de pénétration (Fpen) d’une molécule donnée.

Factor = 1+ (Foc x Koc) x MES x 10-6 Foc : fraction massique de carbone organique dans les matières en suspension (en kg/kg) une valeur par défaut de 0.1 est proposée par le TGD MES : concentration de matières en suspension dans le milieu récepteur (en mg/l) la valeur par défaut est fixée à 15 mg/L (valeur proposée par le TGD) Koc : coefficient de partition carbone organique-eau (l/kg)

Equation 4 : Calcul du facteur d’adsorption d’une molécule sur les matières en suspension.

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Composé à évaluer

PEC < 10 ng/l

Modélisation de l’exposition Dérivation d’une PEC hyperconservative (basée sur la dose maximale journalière) Evaluation par rapport à un seuil limite (10 ng/l)

Phase 1

STOP Pas de bioconcentration dans les organismes, pas de mécanisme toxique particulier (perturbation endocrinienne, mutagenèse…)

Evaluation du risque Affinage de la PEC par le Fpen (consommation du produit) Détermination d’une PNEC ¾ Données chroniques ¾ 3 valeurs de NOEC ¾ Facteur de sécurité standard de 10

PEC / PNEC < 1

Phase 2 A PEC / PNEC > 1 ou données particulières spécifiques à la molécule

Révision des données Essais à long terme Tests spécifiques sur micro-organismes Essais de bioaccumulation Précision des PEC (Fpen, Fstep, Fexcreta, factor…) Calcul de PNEC : facteurs de sûreté révisés en fonction des données

Phase 2 B

Conclusion

Figure 1 : Schéma récapitulatif de la procédure EMEA 2006 (d’après Bound et Voulvoulis 2004).

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Dans un premier temps (phase 2A de la procédure EMEA), la PEC est calculée en tenant compte uniquement du facteur de pénétration sur le marché (Fpen). Le paramètre central dans le calcul de la PEC est donc Fpen, et par conséquent la donnée de consommation d’une molécule sur une zone donnée. Dans une deuxième étape (phase 2B de la procédure), les autres paramètres Fexcreta, Fstep, Factor et Dilution sont utilisés pour déterminer des valeurs de PEC plus précises. Des valeurs de PNECaquatique sont ensuite dérivées à partir des données écotoxicologiques chroniques disponibles. Ces données sont assorties d’un facteur de sécurité tenant compte des incertitudes existant dans l’extrapolation de données de laboratoire à la réalité environnementale (TGD 2003) ; ce facteur est fixé à 10 et s’applique à la plus faible valeur de NOEC (concentration sans effet observé) relevée. Le tableau 1 reprend les critères et les valeurs des facteurs de sécurité recommandés par le TGD. La procedure révisée de l’EMEA (EMEA 2006) ne prend plus en compte que les données écotoxicologiques chroniques et propose de ne dériver de PNEC que lorsque 3 valeurs de NOEC pour trois niveaux trophiques différents sont connues. Données disponibles au moins une CE(L)50 aiguë pour chacun des trois niveaux trophique du « base set » (algue, daphnie, poisson) une NOEC long terme (poisson ou daphnie) deux NOEC long terme pour deux niveaux trophiques différents (algue et/ou daphnie et/ou poisson) NOEC long terme pour au moins trois espèces représentant les trois niveaux trophiques (habituellement algue, daphnie, poisson)

Facteur de sécurité 1000 100 50 10

Tableau 1 : Facteurs de sécurité utilisés par la procédure de le TGD Européen (TGD 2003) pour dériver les PNECaquatique En gras et grisé sont indiqués le facteur et les données requises par la procédure de l’EMEA 2006.

L’évaluation du risque repose sur l’établissement du rapport PEC/PNEC. Si ce rapport est supérieur à 1, la substance évaluée est considérée comme présentant un risque pour le milieu considéré. Les résultats obtenus peuvent être discutés en fonction des connaissances acquises et dans le cas des composés pharmaceutiques, de mécanismes d’action toxiques particuliers.

II. Présentation du modèle de la FDA L’approche de la FDA (FDA 1998) est relativement similaire à celle proposée par l’EMEA. Elle propose avant toute estimation d’une concentration environnementale, d’évaluer les mécanismes de dégradation de la molécule dans les milieux concernés. Si ces mécanismes sont rapides et que la substance est rapidement éliminée, alors seul un test d’inhibition microbienne pour évaluer l’impact sur les STEP sera requis. Dans le cas contraire, une EIC (Expected Introductory Concentration, équivalent de la PEC) est déterminée selon la méthode suivante (Equation 5) :

EIC =

production × C 365 × Qeffluent

EIC : concentration attendue dans le milieu aquatique ; en µg/l Production : quantité de composé utilisé sur la zone considérée (en kg/année) Qeffluent : volume d’eaux usées entrant dans les STEPs (en L/jour) C : facteur de conversion (106 µg/kg) Equation 5 : Estimation de la concentration attendue dans le milieu (EIC) par la procédure FDA.

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Détermination des compartiments environnementaux potentiellement concernés (air/eau/sol) dégradation rapide

Seul un test d’inhibition microbienne est requis

Etude des mécanismes de dégradation

STOP

pas de mécanisme rapide de biodégradation

EIC > 0.1 µg/l (eaux de surface) Test d’inhibition microbienne

Log Kow ≥ 3.5

Phase III

Log Kow < 3.5 ou Log Kow = 3.5 (justification)

Phase I Toxicité aiguë sur une espèce

CL50 ou CE50 ≥ 1000 MEEC

Pas d’effets observés aux MEEC

STOP

Effets observés aux MEEC

Phase III

Pas d’effets observés aux MEEC

STOP

CL50 ou CE50 < 1000 MEEC Phase II Toxicité aiguë « base set »

CL50 ou CE50 ≥ 100 MEEC

Effets observés aux MEEC

Phase III

CL50 ou CE50 < 100 MEEC Phase III Toxicité chronique (« base set »)

CL50 ou CE50 ≥ 10 MEEC

Pas d’effets observés aux MEEC

STOP

Effets observés aux MEEC

CL50 ou CE50 < 10 ou effets observés aux MEEC MEEC Avis d’expert

Figure 2 : Schéma récapitulatif de l’approche proposée par la FDA (d’après Bound et Voulvoulis, 2004). MEEC : Maximum Expexted Environmental Concentration : concentration maximale estimée dans le milieu récepteur.

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La figure 2, d’après Bound et Voulvoulis (2004) reprend les étapes de la procédure FDA. Si la EIC calculée est inférieure à 10 ng/l dans les effluents ou 100 ng/l dans les eaux de surface (contre 10 ng/l pour l’EMEA), que les résultats du test d’inhibition microbienne (cf supra) n’indiquent pas de risque potentiel et si le Log Kow est inférieur ou égal à 3.5, la substance est considérée comme présentant un impact négligeable sur l’environnement. Dans les autres cas, des évaluations de risque par quotient PEC/PNEC comparables à celles proposées par l’EMEA sont réalisées. Toutefois, dans un souci de limiter le nombre d’essais à effectuer pour chaque substance, ces évaluations sont hiérarchisées et les essais chroniques ne sont envisagés que si les résultats obtenus avec des essais de toxicité aiguë n’ont pas permis de s’assurer de l’innocuité de cette substance. Le rapport PEC/PNEC est ici remplacé par un rapport CE(L)50 / MEEC avec CE(L)50 concentration effective (létale) pour 50% des organismes testés et MEEC (Maximum Expected Environmental Concentration) concentration maximum estimée dans le milieu récepteur, tout à fait comparable à la PEC. En fonction de la complexité du test les valeurs seuil de ces rapports varient entre 10 et 1000. Ce qui correspond à la valeur seuil de 1 du quotient PEC/PNEC de la procédure EMEA auquel on aurait préalablement affecté des facteurs de sûreté variant de 10 à 1000. A noter que la valeur seuil de 100 ng/l pour les EIC a été déterminée seulement sur la base de données de toxicologie aiguë, récupérées pour 60 composés (Bound et Voulvoulis, 2004). La valeur de 10 ng/l utilisée par l’EMEA a été critiquée, notamment par le Scientific Comittee on Toxicity, Ecotoxicity and the Environment (CSTEE 2001 ; Straub 2002) du fait de son choix arbitraire et non validé de manière scientifique.

III. Exemple du système de classification de la convention OSPAR Dans le cadre d’OSPAR (convention Oslo-Paris ; surveillance de la pollution maritime dans l’Atlantique Nord), un protocole destiné a cibler les substances dangereuses pour l’environnement afin de mieux programmer leurs études a été mis au point. Ce système n’a pas été développé pour traiter des molécules pharmaceutiques mais est intéressant dans sa démarche. Ce modèle baptisé OSPAR dynamec (OSPAR 2002) se décompose en trois phases dont la première nous intéresse spécialement dans le cadre du projet : il s’agit d’une phase de classification des molécules basée sur l’utilisation de trois paramètres : les critères PBT (Persistance, Bioaccumulation, Toxicité). ¾ Persistance du composé dans l’environnement (basé sur son temps de dégradation DT 50) ¾ Le potentiel de bioaccumulation (basé soit sur le BCF soit sur le log Kow), ¾ La toxicité. Les molécules sont classées en cinq familles en fonction des valeurs limites et sont présentées dans le tableau suivant (Tableau 2). Dans une deuxième phase, la liste obtenue est croisée avec un score d’exposition (déterminé à partir du tonnage de production) et un score d’effet (données de toxicologie et d’écotoxicologie directe et indirecte, aiguë et chronique). La figure 3 schématise la partie du système Dynamec concernant la priorisation des molécules.

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I substances prioritaires

II substances moins toxiques que la classe I

III substances s’accumulant moins que la classe I

IV substances moins persistantes que la classe II

V classe de substance de moindre risque

Not inherently biodegradable

Not inherently biodegradable

Not inherently biodegradable

Not readily biodegradable

Not readily biodegradable

log Kow ≥ 5 ou BCF ≥ 5000

log Kow ≥ 5 ou BCF ≥ 5000

log Kow ≥ 4 ou BCF ≥ 500

log Kow ≥ 5 ou BCF ≥ 5000

log Kow ≥ 4 ou BCF ≥ 500

L(E)C50 ≤ 0,1 g/l

L(E)C50 ≤ 1 g/l

L(E)C50 ≤ 1mg/l

L(E)C50 ≤ 1mg/l

L(E)C50 ≤ 1mg/l

NOEC≤ 0,01 mg/l ou extrapolation des données de toxicologie sur mammifère

NOEC ≤ 0,1 mg/l ou extrapolation des données de toxicologie sur mammifère

NOEC ≤ 0,1 mg/l ou extrapolation des données de toxicologie sur mammifère

NOEC ≤ 0,1 mg/l ou extrapolation des données de toxicologie sur mammifère

NOEC ≤ 0,1 mg/l ou extrapolation des données de toxicologie sur mammifère

Tableau 2 : Classification des molécules et valeurs limites selon le système PBT de la convention OSPAR (OSPAR, 2002).

Molécules à évaluer (avis d’experts, liste de substances candidates définie par la convention OSPAR en 1998)

Première sélection basée sur les critères PBT (Persistance, Bioaccumulation, Toxicité) Sélection des valeurs seuils

Avis d’experts sur des substances pour lesquelles les critères PBT ne sont pas applicables ou présentant une toxicité particulière (métaux, polluants inorganiques, perturbateurs endocriniens).

Liste préliminaire de substances d’intérêt Tonnage de production, schémas d’utilisation Détermination d’un score d’exposition

Index de priorité Données sur les effets directs et indirects Détermination d’un score d’effet

Détermination de l’exposition et des concentrations dans l’environnement

Liste de substances prioritaires

Figure 3 : Schéma récapitulatif de la phase de priorisation des molécules selon le système OSPAR Dynamec (OSPAR 2002).

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Ce modèle a été mis en place à l’origine pour évaluer le risque posé par des substances synthétisées à des fins industrielles et à fort tonnage. S’il est pertinent pour des molécules dont les interactions avec l’environnement peuvent être expliquées principalement par le Kow, il n’est pas nécessairement utilisable en l’état pour aider à prioriser des molécules à visée thérapeutique. Van Wezel et Jager (2002) ont réalisé une étude comparative entre le modèle OSPAR et le modèle EMEA. Les auteurs proposent pour le modèle OSPAR d’affecter à chaque paramètre PBT une valeur de 1 à 3. La somme des 3 valeurs donnant un résultat final compris entre 3 et 9 qui permet de hiérarchiser les molécules en fonction de leur risque potentiel pour l’environnement, la valeur 9 représentant le potentiel le plus important. Le tableau 3 présente les valeurs limites pour chaque paramètre. classe 1 2 3

Persistance DT50 < semaines DT50 > semaines DT50 > mois

Toxicité (mg/l) CL50 > 1 CL50 < 1 CL50 < 0.1

Bioaccumulation Log Kow < 4 Log Kow > 4 Log Kow > 5

Tableau 3 : Echelle de score et valeurs limites proposée par van Wezel et Jager (2004) pour les critères PBT.

L’étude comparative, de van Wezel et Jager (2002), suggère que le modèle OSPAR n’est pas adapté pour les substances pharmaceutiques. En effet le log Kow des médicaments est souvent inférieur à 3, ce qui ne permet pas de discriminer correctement les molécules. Par ailleurs, les médicaments sont des substances synthétisées pour présenter des effets toxiques limités. Néanmoins une démarche similaire pourrait être effectuée en utilisant des paramètres et des valeurs seuils revus dans le cas des produits pharmaceutiques. Le modèle EMEA est celui finalement retenu pour tenter de prioriser les molécules pharmaceutiques dans un premier temps. Le modèle OSPAR dynamec n’est pas utilisable en l’état, notamment par manque de données sur les critères de persistance et de bioaccumulation. Le modèle FDA propose une approche comparable et est tout aussi valable, néanmoins, dans la démarche de priorisation que nous envisageons, la détermination de PEC dans les eaux de surface, le modèle EMEA nous paraît plus complet et permet d’utiliser plus de facteurs (notamment le métabolisme des molécules).

IV. Discussion sur le modèle retenu et sur l’orientation des évaluations de risque Le modèle proposé par l’EMEA est originellement destiné à évaluer le risque de composés pharmaceutiques et non pour prioriser des molécules entre elles. Nous avons donc adapté la procédure de calcul de PEC afin d’obtenir une meilleure estimation des valeurs de PEC. Si l’on combine les équations 2 et 3, on obtient l’équation suivante (Equation 6) :

PECphase 2 =

amount × Fexcreta × Fstep × DOSEai WWinhab × hab × Factor × Dilution × 365 × DDD

Equation 6 : Détermination des PECs de phase 2 selon la méthodologie EMEA

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Avec : PEC : concentration prédite d’une molécule pharmaceutique dans le milieu aquatique (eaux de surface). amount : quantité consommée d’un molécule active sur une année sur une zone géographique donnée (en mg). Fexcreta : fraction excrétée de la substance active (permet de tenir compte du métabolisme du composé). Fstep : fraction du composé émis dans l’eau de surface à partir de la STEP (permet de tenir compte de la dégradation du composé dans les STEP). Factor : facteur d’adsorption à la matière en suspension. WWinhab : quantité d’eaux usées par jour et par habitant sur la zone considérée (l/hab/jour), valeur fixée par défaut à 200 litres. hab : nombre d’habitants pour la region ou le pays considéré. Valeur fixée à 60 millions pour la France pour nos calculs. 365 : 365 jours pour une année. DOSEai : Dose maximale journalière (en mg/habitant/jour) DDD : Dose moyenne journalière (en mg/habitant/jour)

Dans cette équation le facteur DOSEai / DDD contribue à augmenter la valeur de PEC calculée. DOSEai (dose maximale journalière) étant toujours supérieure à DDD (dose moyenne journalière). Si ce facteur peut avoir une utilité dans le cadre d’une évaluation de risque, il n’est pas justifié dans le cadre de notre démarche de priorisation. Nous choisissons donc d’éliminer ce facteur afin de déterminer des PECs plus représentatives des conditions environnementales. De plus, le facteur « Factor » d’adsorption sur les matières en suspension n’est pas pris en compte dans la mesure où il repose sur des valeurs de Koc qui sont en nombre très limité pour les substances médicamenteuses. Par ailleurs, dans la démarche de priorisation que nous avons menée, ce facteur n’est pas indispensable dans un premier temps. L’équation 6 devient l’équation 7 suivante :

PECphase 2 =

amount × Fexcreta × Fstep WWinhab × hab × Dilution × 365

Equation 7 : Détermination des PECs de phase 2 retenue dans ce rapport

Tous les calculs de PEC de phase 2 effectués dans ce rapport sont basés sur l’utilisation de cette équation (Equation 7).

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Revue des évaluations de risque et des études effectuées dans d’autres pays que la France En préalable à notre étude, une revue bibliographique des démarches de priorisation et de prédiction du risque environnemental mises en place par d’autres équipes en Europe a été effectuée. Plusieurs équipes étrangères ayant déjà travaillé sur le sujet, une présentation de leurs études est proposée ici.

I. Travaux menés par les Italiens L’équipe de Zuccato (Zuccato et al., 2005) a réalisé une évaluation de la contamination du milieu aquatique par les médicaments en Italie. Cette étude se décompose en trois étapes : ¾ sélection de la liste des molécules à surveiller (étape de priorisation), ¾ prélèvements dans le milieu (STEP et eaux de surface), ¾ comparaison des résultats obtenus. La méthode proposée pour prioriser les molécules repose sur l’utilisation de deux paramètres : les chiffres de vente des produits (consommation) et le taux de métabolisation dans l’organisme humain. La quantité de produit consommé (en tonnes) pondérée par le taux de métabolisation (les auteurs ne considérent dans ce cas que l’excrétion sous forme de composé parent) dans l’organisme humain donne une valeur que les auteurs considèrent comme une image acceptable de la quantité de produit retrouvé dans l’environnement (Castiglioni et al., 2004). L’équation utilisée peut se résumer de la sorte (équation 8):

Qes = Qté vendue x %excrétion Qes : quantité prédite de composé dans les eaux de surface Qté vendue : quantité de produit vendu sur une année. %excrétion : pourcentage de produit excrété sous forme de composé parent Equation 8 : Calcul de la quantité prédite de médicament dans les eaux de surface (Qes) proposée par Zuccato et al. (2005).

Les molécules sont donc sélectionnées en fonction de la quantité prédite dans l’environnement. La première liste obtenue à partir de ce modèle est complétée en ajoutant des molécules n’étant pas nécessairement consommées de manière importante mais qui, soit présentent une très forte activité biologique (hormones : 17-α-éthinyloestradiol, anti-tumoraux comme le cyclophosphamide ou le méthotrexate), soit sont déjà identifiées dans la littérature et reconnues comme étant persistantes dans l’environnement (diazepam et carbamazépine) et pour lesquelles des données sont disponibles. Les listes préliminaires (obtenues par calcul du Qes) et les listes finales sont présentées ci-dessous dans le tableau 4. Les mesures effectuées dans les effluents de STEP indiquent que les composés les plus retrouvés sont l’ofloxacine, le furosémide, l’aténolol, l’hydrochlorothiazide, la carbamazepine, la ranitidine, la ciprofloxacine, le sulfaméthoxazole et l’ibuprofène (de l’ordre de la centaine de ng/l). La spiramycine, le bézafibrate, l’érythromycine, la lincomycine et la clarithromycine sont retrouvées à hauteur d’une dizaine de ng/l. En dépit de fortes quantités prédites dans l’environnement, l’amoxicilline n’est retrouvée qu’à de faibles concentrations dans les effluents de STEP (de l’ordre de quelques ng/l), les auteurs pensent que cela est dû à une rapide dégradation dans l’environnement.

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A l’inverse, l’ibuprofène, dont les quantités prédites sont 1000 fois plus faibles que pour l’amoxicilline, est retrouvé dans les STEP à des concentration de l’ordre de la centaine de ng/l. Dans les eaux de rivières (Po et Lambro), les concentrations sont plus faibles que dans les effluents de STEP à l’exception de la spiramycine, du bézafibrate et de la lincomycine dont les concentrations sont sensiblement égales entre les effluents et les eaux de surface de la Lambro. On note aussi une disparité dans la distribution des molécules entre les effluents et les deux rivières. Le tableau 5 présente les neuf molécules principalement retrouvées ainsi que leurs concentrations respectives. Tableau 4 : Liste de molécules prioritaires établie par l’équipe Italienne de Zuccato et al. (2005).

Liste préliminaire

Liste finale

amoxicilline aténolol hydrochlorothiazide ranitidine clarithromycine ceftriaxone furosémide bézafibrate ciprofloxacine énalapril spiramycine oméprazole érythromycine ibuprofène

amoxicilline ciprofloxacine ofloxacine clarithromycine érythromycine lincomycine spiramycine sulfaméthoxazole furosémide hydrochlorothiazide aténolol énalapril oméprazole ranitidine carbamazépine diazépam ibuprofène salbutamol bézafibrate éthinylestradiol cyclophosphamide méthotrexate

Les molécules indiquées en gras sont celles se retrouvant dans les deux listes, préliminaire et finale. Les molécules de la liste préliminaire sont classées de haut en bas selon une quantité prédite dans l’environnement décroissante.

Le salbutamol, le cyclophosphamide, l’oméprazole, le méthotrexate, l’éthinylestradiol, l’énalapril et le diazépam sont aussi retrouvés à de très faibles concentrations (de l’ordre du ng/l) ou en dessous des limites de détection. Principales molécules retrouvées (classées de haut en bas par médianes de concentrations décroissantes, en ng/l) Effluents de STEP ofloxacine furosémide aténolol hydrochlorothiazide carbamazépine ranitidine ciprofloxacine sulphaméthoxazole ibuprofène

Rivière Lambro 600 585 466 439 291 288 251 127 121

ofloxacine furosémide aténolol hydrochlorothiazide carbamazépine lincomycine spiramycine bézafibrate ibuprofène

Rivière Po 306 254 241 255 175 74 57 24 20

ofloxacine lincomycine carbamazépine aténolol ibuprofène spiramycine hydrochlorothiazide furosémide érythromycine

33 32.5 23 17 13 10 4.5 3.5 3.2

Tableau 5 : Comparaison des concentrations environnementales de composés pharmaceutiques dans des effluents de STEP et deux rivières Italiennes (d’après Zuccato et al., 2005).

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L’approche de sélection utilisée par Zuccato et al. donne des résultats satisfaisants. Il faut cependant souligner que dans cette étude l’approche prédictive n’a pas été utilisée de manière quantitative (c’est à dire pour calculer des PECs). Par ailleurs, les phénomènes de biodégradation dans les STEP ne sont pas pris en compte dans le modèle, ce qui n’est pas problématique dans cette étude dans la mesure où aucune PEC n’a été dérivée. Enfin, l’étude s’est uniquement focalisée sur la recherche de composés parents et aucun métabolite n’a été recherché.

II. Approche utilisée par une équipe Canadienne, utilisation des QSARs Sanderson et al. (2004a et 2004b) ont effectué une priorisation et une évaluation des risques entièrement basée sur la modélisation par QSARs (Quantitative Structure Activity Relationship). Les modèle utilisés pour prédire la toxicité et le comportement dans les STEP des molécules sont respectivement le logiciel libre ECOSAR (qui est le modèle le plus couramment utilisé au niveau mondial y compris en Europe) et la suite EPIWIN de l’USEPA. Sanderson et al. (2004a) ont réalisé une priorisation du risque pour un nombre important de composés (2986) classés en 51 classes. Dans cette étude la modélisation de la toxicité est basée uniquement sur le mécanisme non spécifique de narcose ; par conséquent la modélisation des CE50 algue, daphnie et poisson repose sur le seul descripteur Log Kow. Si les auteurs reconnaissent le fait que les composés pharmaceutiques présentent des mécanismes de toxicité spécifiques, ils considèrent que leurs mécanismes d’écotoxicité sont inconnus (différence de cibles, absence ou différences structurelles des récepteurs…) et que seule la narcose peut être prise en compte dans l’établissement de QSARs. Les valeurs d’écotoxicité aiguë (CE50) ont été déterminées sur les algues, les daphnies et les poissons. Dans tous les cas les paraffines (qui ne sont pas des médicaments) sont considérées comme les plus toxiques des composés, quelle que soit l’organisme cible. Les pesticides et les surfactants (qui ne sont pas des médicaments) et les composés à visée cardio-vasculaire (qui englobent plusieurs classes thérapeutiques et chimiques distinctes) comptent aussi parmi les plus toxiques. Par ailleurs, le comportement dans les STEP des 51 classes de substances médicamenteuses a été réalisée avec le programme STPWIN de la suite EPIWIN. Les paramètres sur lesquels repose cette simulation sont la masse moléculaire, la constante de Henry et le Log Kow. Les composés caractérisés par un taux d’élimination important dans les STEP sont les surfactants, les paraffines, les hormones sexuelles et les pesticides. Dans une seconde étude (Sanderson et al., 2004b), les auteurs ont classé les molécules en quatre classes qualitatives et choisies de manière arbitraire en fonction du risque inhérent à chaque classe : antibiotiques (résistance bactérienne), hormones (perturbation endocrinienne), antitumoraux (mutagénicité) et cardiovasculaires (risque important lié à la quantité utilisée). La toxicité modélisée par QSAR (même méthode que 2004a) montre que les daphnies sont plus sensibles que les poissons eux mêmes plus sensibles que les algues à ces quatre classes de produits. La hiérarchisation de la toxicité des molécules donne donc antibiotiques > hormones sexuelles > cardiovasculaires > antitumoraux. Plusieurs remarques peuvent être effectuées concernant ces études : Le modèle QSAR repose principalement sur le paramètre Kow, et ce à la fois pour la détermination de la toxicité de la molécule (les mécanismes spécifiques tels que la liaison à un récepteur ne sont pas pris en compte) et pour déterminer son comportement dans l’environnement (en particulier pour le calcul du taux d’élimination dans les STEPs). Or il n’est pas du tout avéré que le log Kow soit un paramètre pertinent dans l’étude du comportement des molécules pharmaceutiques qui sont des composés ionisables (Fent et al., 2006 ; Wells 2006). De plus contrairement à d’autres polluants environnementaux (polychlorobiphényles, HAPs…), les médicaments sont des substances synthétisées à des fins bien particulières, connues pour être actives sur un organisme vivant et basées sur des mécanismes d’actions en théorie bien ciblés (contrairement à la narcose) et présentant une toxicité limitée sur les mammifères.

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La classification choisie pour les molécules est discutable ; par exemple le choix de quatre classes à évaluer (Sanderson et al., 2004b) antibiotiques, hormones, antitumoraux et cardiovasculaires, si elle peut de prime abord paraître séduisante au vu des critères invoqués (respectivement résistance bactérienne, perturbation endocrinienne, mutagénicité et tonnage de production), est arbitraire et hétérogène : le critère tonnage de production étant sans rapport avec les trois autres. Par ailleurs, la classe « cardiovasculaire » recouvre un éventail de molécules très large de composés appartenant à des classes thérapeutiques et chimiques bien différenciées et présentant des mécanismes d’actions et des effets secondaires très variés : on retrouve aussi bien les hypolipémiants (action sur la synthèse du cholestérol) que les β-bloquants (agonistes des récepteurs β-adrénergiques) les diurétiques (mécanismes d’action divers), les inhibiteurs de l’enzyme de conversion (action sur le système rénine-angiotensine). Enfin, seules des valeurs de toxicité aiguë ont pu être déterminées par QSAR.

III. Approche utilisée en Angleterre pour prioriser les molécules à usage vétérinaire Une étude de Boxall et al., 2003 (voir aussi Capleton et al., 2006) porte sur la mise en place d’un modèle destiné à hiérarchiser le risque posé par les composés pharmaceutiques à usage vétérinaire. Ces produits ne font pas partie du cadre de notre travail mais il est intéressant d’analyser l’étude et de la présenter dans cette revue bibliographique. Le modèle utilisé présente, à l’inverse des autres, des critères qualitatifs : un des paramètres pris en compte est la capacité du composé à pénétrer l’environnement. La détermination de ce critère est basé sur : ¾ ¾ ¾

La cible animale (c’est à dire le type d’élevage considéré : un élevage piscicole est considéré plus à risque qu’un élevage terrestre puisque dans ce cas, les substances sont administrées directement dans le milieu aquatique) La voie d’administration du composé (orale, topique…) Le métabolisme du composé.

Par ailleurs des critères quantitatifs sont utilisés : tonnage de composé utilisé et toxicité. Les critères sont ensuite combinés entre eux de manière à obtenir une échelle de valeur allant de 1 à 5, les composés affectés d’une valeur de 1 étant a priori les plus problématiques. Le modèle proposé est intéressant car il est le seul à proposer l’utilisation de critères non quantitatifs ; il reste cependant difficilement applicable aux médicaments humains. Les critères cible animale (il n’y a pas d’équivalent humain pour les différents élevages) et voie d’administration (l’administration par voie topique, potentiellement problématique dans un élevage est négligeable chez l’homme) en particulier ne sont pas applicables aux produits à visée humaine.

IV Approche proposée par la UK Environment Agency pour évaluer le risque des pharmaceutiques dans l’environnement Le rapport de l’équipe de Hilton et al. (2003) fait suite à une étude demandée par la UK Environment Agency qui a relevé dans la littérature scientifique, les données sur l’occurrence, le devenir et les effets des composés pharmaceutiques dans l’environnement (Ayscough et al., 2000). Pour évaluer le risque des substances pharmaceutiques, les auteurs ont utilisé un ancien modèle proposé par l’EMEA (EMEA 2001) qui a été réévalué depuis (EMEA 2003 puis 2006). L’évaluation se décompose en deux parties : sélection des molécules à étudier et évaluation proprement dite. Pour élaborer la liste définitive de molécules à évaluer, les auteurs ont croisé les données obtenues à partir de trois méthodes : démarche EMEA, critère OSPAR et revue des données de la littérature.

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VI.1. Approche EMEA, caractérisation du risque pour un ensemble de substances L’approche présentée ici est donc une ancienne approche proposée par l’EMEA (version de 2001) et la démarche est sensiblement la même que celle que nous allons utiliser, cependant alle ne prend pas en compte le métabolisme des médicaments. Cette démarche est résumée dans la figure 4. Une première liste de composés prioritaires est établie à partir des équations 9 et 10 suivantes. RCR =

PECw PNEC

RCR : Risk Characterisation Ratio PECw : Concentration prédite dans les eaux de surface PNEC : Concentration prédite sans effet dans l’environnement Equation 9 : Calcul du Risk Characterisation Ratio selon l’EMEA 2001.

PECw =

A × (100 − R ) 365 × P × V × D × 100

A : quantité de produit consommé par an (mg/année) R : taux d’élimination du composé dans les STEPs (fixé à 0 dans ce calcul) P : population considérée V : volume d’eaux usées générées par habitant et par jour (fixé à 150 litres) D : facteur de dilution dans l’environnement (fixé à 10). Equation 10 : Calcul de la concentration prédite dans les eaux de surface (PECw) pour un médicament selon le modèle EMEA 2001.

Deux listes de 10 substances prioritaires sont établies à partir du calcul du RCR. Pour les deux listes, les PECs sont établies à partir de l’équation 8 et sont donc basées sur les quantités de médicaments consommées pour l’année 1999 (pour les 500 substances les plus consommées au Royaume-Uni). Ces données ont été récoltées à partir d’audits réalisés par l’industrie pharmaceutique et ne tiennent pas compte de la consommation hospitalière ou des ventes hors prescription médicale. Les deux listes (Tableau 6) diffèrent dans la détermination des PNEC ; deux approches ont été utilisées : ¾ une dans laquelle la PNEC est déterminée à partir de la dose thérapeutique du produit considéré (PNECD = Dose thérapeutique / 1000) ¾ une dont la PNEC est calculée par QSAR (PNECT = Valeur calculée par QSAR / 100). Approche thérapeutique

Approche expérimentale / QSAR

aminophyline béclométhasone théophyline paracétamol noréthistérone codéine furosémide aténolol bendrofluméthiazide chlorphénamine

lofépramine dextropropoxyfène procyclidine tramadol paracétamol clotrimazole thiridazine mébévérine terbinafine tamoxifène

Tableau 6 : Liste de molécules prioritaires initiales établies par Hilton et al. (2003).

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Molécules à évaluer (500 molécules utilisées en Grande Bretagne)

Modélisation QSAR Dérivation des PNECT

Données sur les doses Dérivation des PNECD

Quantité de chaque médicament (tonnage vendu par année Dérivation des PEC

Evaluation de la persistance, de la toxicité et de la bioaccumulation (PBT ; OSPAR dynamec).

Calcul du RCR basé sur la plus faible PNEC

Classement de priorité selon le RCR ET identification des molécules remplissant les critères

Identification des substances prioritaires pour chaque classe thérapeutique et de celles remplissant les critères PBT.

Substances classées faiblement prioritaires mais pouvant avoir un impact localisé conséquent (hôpitaux).

Affinage de la liste de substances prioritaires en tenant compte :
du métabolisme
des paramètres physico-chimiques
du devenir dans l’environnement données environnementales
des existantes

Détermination à partir des informations connues du potentiel de la molécule à contaminer le milieu aquatique

Evaluation de l’existence des méthodes analytiques suffisamment sensibles pour mesurer des concentrations environnementales de la molécule.

OUI

NON

STOP

Développement de la méthode

Les concentrations relevées peuvent-elles entraîner des effets de toxicité aiguë ?

Procédure de limitation des risques

STOP

Existence de concentrations environnementales dans la littérature

NON

OUI

autres substances

OUI Priorisation pour la détection dans l’environnement

Détection de la substance dans le milieu aquatique

NON

NON

Etude des effets chroniques

STOP

Figure 4 : Schéma récapitulatif de la démarche de priorisation utilisée Hilton et al., 2003.

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IV.2. Prise en compte des paramètres OSPAR PBT (OSPAR dynamec) L’approche utilisée reposant seulement sur des quantités de médicament consommées et non des facteurs de toxicité, de rémanence et de bioaccumulation (à prendre en compte dans une évaluation de risque) les auteurs ont cherché à inclure ces paramètres dans leur démarche en utilisant les critères PBT du système OSPAR Dynamec. Les données n’ont pu cependant être récupérées que pour une faible partie des composés. IV.3. Prise en compte des données pertinentes de la littérature La présence de données environnementales (la substance a-t-elle déjà été détectée dans les eaux de surface ou les effluents ?) ainsi que l’existence de méthodes analytiques (ou la possibilité d’en développer aisément) en rapport avec la substance ont été deux facteurs déterminants dans le choix final des molécules à étudier. Au final, la liste établie diffère (Tableau 7) sensiblement des premières listes « prioritaires », seuls le paracétamol et le dextropropoxyphène sont retrouvés dans deux listes sur les trois. Il semble que les auteurs aient donné la priorité aux composés ayant déjà été retrouvés dans l’environnement et/ou pour lesquels les méthodes analytiques existent ou sont faciles à mettre en place et privilégié une approche de type expertise à l’approche quantitative de la procédure EMEA. Liste finale des composés retenus pour l’étude triméthoprime diclofénac sulfaméthoxazole paracétamol acide méfénamique ibuprofène

érythromycine dextropropoxyphène lofépramine tamoxifène propranolol

Tableau 7 : Liste de molécules prioritaires retenues par Hilton et al. (2003). Les molécules en gras sont celles se retrouvant dans au moins une des deux listes initiales (voir tableau 6).

V. Approche alternative proposée par Jjemba (Jjemba, 2006) Dans une étude récente, cet auteur a proposé une équation simple afin de hiérarchiser le risque potentiel des composés pharmaceutiques sur les organismes non cibles, l’équation est la suivante (Equation 11) :

EP =

T V × NOEC

EP : potentiel d’écotoxicité (pas d’unité) T : temps de résidence du composé dans l’environnement (valeur par défaut = 365 jours) NOEC : Concentration sans effet observé sur un organisme V : concentration du composé dans l’environnement Equation 11 : Calcul du potentiel d’écotoxicité d’une substance dans l’environnement.

Selon cette équation, plus le temps de résidence d’un composé dans l’environnement est long, plus son potentiel d’écotoxicité (EP) est élevé. La concentration du composé dans l’environnement est pondérée par la NOEC, plus celle-ci est faible, plus l’EP et élevé.

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Ce modèle a pour avantage de tenir compte du temps de rémanence du composé dans l’environnement et permet de calculer des EPs spécifiques pour chaque espèce. Son principal inconvénient reste le besoin de disposer de données d’effets pour les NOEC et de persistance dans l’environnement. La valeur du paramètre V pouvant éventuellement être dérivée à partir des modèles de calcul de PEC. Les résultats obtenus avec cette équation donnent un fort potentiel d’écotoxicité pour le 17-α-éthinylestradiol (EE2) et la carbamazépine pour les daphnies et un faible potentiel pour le diclofénac et l’ibuprofène. Ce potentiel est moins élevé chez le Danio rerio pour la carbamazépine. L’EP pour l’EE2 n’a pas été calculé chez le Danio.

VI. Evaluations du risque effectuée au Danemark VI.1. Travaux de l’équipe de Stuer-Lauridsen et al. L’équipe de Stuer-Lauridsen et al. (2000) a réalisé une étude sur le risque des substances pharmaceutiques dans l’environnement au Danemark en 2000. Schématiquement, cette étude se base sur la détermination de PEC à partir de l’équation 8 rappelée ci-dessous. La démarche utilisée est en fait une approche de l’EMEA non finalisée datant de 1994 (EU 1994) ne tenant pas compte du métabolisme et dans laquelle la valeur seuil limitante était fixée à 1 ng/l. PECw

=

A × (100 − R ) 365 × P × V × D × 100

La sélection des molécules à évaluer a comme point de départ une liste des 25 molécules les plus utilisées au Danemark en 1997 (données obtenues par la Danish Medicine Agency). La détermination des quantités utilisées est basée sur l’emploi de DDDs (Defined Daily Dose) pondérées par un facteur de conversion (WHO 1995). La DDD est définie comme étant « la dose quotidienne recommandée pour le traitement d’un adulte dans l’indication principale du médicament (ou la dose de médicament nécessaire pour une journée de traitement dans des conditions standardisées) ». La DDD est une valeur moyenne qui ne reflète pas nécessairement la dose prescrite pour un patient donné. Le site suivant recense toutes les valeurs de DDD existantes pour les médicaments : www.whocc.no/atcddd. En d’autres termes il s’agit d’une posologie étalon recommandée dans la littérature scientifique, pour un médicament, utilisé dans une indication donnée, de manière à obtenir ou maintenir l’effet thérapeutique chez un sujet standard. Pour certains médicaments, la pratique a abouti, au bout de plusieurs années, à revoir, à la baisse ou à la hausse, la posologie recommandée au départ. On peut, cependant, en première analyse, considérer, par défaut que la DDD est équivalente à la posologie quotidienne moyenne (www.pharmacovigilance-toulouse.com.fr/Definitions.htm). Si la posologie quotidienne recommandée (DDD) pour un médicament antihypertenseur est de 1,5 comprimé et que 12 500 boîtes de 30 comprimés de ce médicament ont été vendues dans une région en une année, cela correspond à un total de (12 500 x 30)/1,5 = 250 000 DDD soit à 250 000 jours-traitement par ce médicament mais ne renseigne pas sur le nombre de patients traités durant la période. Il peut, par exemple, s’agir de 250 000/30,4 = 8 200 patients traités un mois ou de 250 000/365 = 685 patients traités par an. La DDD a été recommandée par l’OMS pour les comparaisons internationales de consommation de médicaments ; on utilise alors le nombre de DDD pour 1 000 habitants et par jour. Ainsi, 2 DDD/1 000 h/jour voudra dire, si les ventes sont stables, que chaque jour, dans ce pays, 2 habitants sur 1 000 (0,2 %) sont traités par ce médicament.

23

La DDD donne une estimation de la consommation du médicament sur une échelle donnée (un pays par exemple) et non une image exacte de son utilisation. La DDD est plutôt destinée à être utilisée pour comparer des tendances de consommation entre différentes populations. Enfin, les DDDs ne sont pas établies pour les préparations à usage topique, les sérums, les vaccins les agents anti-tumoraux, les allergènes, les anesthésiques (locaux et généraux) et les milieux de contraste. L’évaluation est ensuite menée selon l’approche préparatoire de l’EMEA (EU 1994) ; toutes les molécules évaluées dépassent le seuil de 1 ng/l, seuil arbitraire en dessus duquel les molécules sont considérées comme potentiellement dangereuses pour l’environnement et doivent être étudiées de manière plus importante. Les auteurs ont ensuite évalué les quantités de composés pouvant se retrouver dans les boues. Les équations suivantes sont utilisées (équations 12, 13 et 14) :

Kd = foc x 0.41 Kow

(12)

Dow = Kow / (1+10pH-pKa)

(13)

Csludge = Mact / (Vw/Kd + Msludge)

(14)

Kd : coefficient de sorption (en l/kg) foc : fraction de carbone organique dans les boues (valeur par défaut = 0.35) Dow : Kow corrigé pour les substances ionisables pKa : constante de dissociation Mact : quantité annuelle de composé consommé Vw : volume d’eaux usées sur une année sur une région considérée Msludge : production de boues sur une année sur la région considérée Equation 12 : Détermination du coefficient de sorption Kd. Equation 13 : Détermination du Dow (Kow corrigé pour les substances ionisables). Equation 14 : Détermination de Csludge, concentration de composé adsorbé sur les boues de STEP.

On remarque que pour le calcul des concentrations dans les boues, le paramètre central reste le Kow. Pour la sorption des composés dans les boues, plusieurs valeurs de Kd sont utilisées et comparées par les auteurs : Kd calculé à partir du Kow, Kd calculé à partir du Dow et Kd expérimentaux ; ceci n’a pu être fait que pour un faible nombre de composés (manque de données expérimentales) mais les résultats font état de différences notables en fonction du mode de calcul. Sur les 25 molécules considérées selon ce modèle de l’EMEA de 1994, toutes dépassent le seuil de 1 ng/l pour lequel des études complémentaires doivent être menées. La pertinence de cette valeur pour discriminer et hiérarchiser les molécules semble donc être discutable. VI.2. Evaluation du risque réalisée par l’Agence Danoise Une évaluation exhaustive de la présence dans l’environnement des médicaments et du risque qu’ils représentent a été réalisée au Danemark (Agence Danoise). Plusieurs équipes ont travaillé à ce rapport, chacune traitant une famille de composés. Sont traités dans cette étude : les hormones stéroïdes, les β-bloquants, les anti-parasitaires, les antidépresseurs, les anti-inflammatoires, les antitumoraux, les antibiotiques (y compris ceux utilisés en médecine vétérinaire), et une classe supplémentaire comprenant les composés produits à fort volume et n’appartenant à aucune des autres classes : la warfarine (anticoagulant), le clofibrate (hypolipémiant), le furosémide (diurétique), la carbamazépine (anti-épileptique) et le salbutamol (traitement de l’asthme).

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Pour chaque classe, une revue exhaustive des propriétés a été effectuée (utilisation thérapeutique, propriétés physico-chimiques, voie d’entrée dans le milieu, effets, devenir et occurrence dans l’environnement) et une évaluation du risque établie. De plus une revue des méthodes analytiques et des mesures de terrain ont été réalisées. D’une manière générale, l’évaluation du risque a été menée de manière comparable à celle proposée par l’ancienne approche de l’EMEA (2001): calcul de PEC à partir des données de consommation et des quantités d’effluents de STEP sur une période donnée. Puis un rapport PEC/PNEC et le cas échéant MEC/PNEC (MEC : concentration effective mesurée) pour évaluer le risque a été établi. Les valeurs de PNEC sont dérivées de manière classique : application de facteurs de sécurité à des données de toxicité aiguë ou chronique. Il ressort les résultats principaux suivants : ¾ Pour les antibiotiques testés, des ratios PEC/PNEC > 1 pour l’amoxicilline, la tétracycline, l’érythromycine et la ciprofloxacine). De plus les MEC sont du même ordre de grandeur que les PEC. Les données manquent pour conclure sur le risque réel. ¾ Pour les agents antitumoraux, les PECs sont très inférieures à la valeur seuil de 10 ng/l. Là encore, les auteurs préconisent d’autres recherches par manque de données de toxicité chronique. Enfin ils recommandent d’appliquer des traitements spécifiques aux effluents d’hôpitaux. ¾ Pour les antidépresseurs, notamment la fluoxétine, les résultats du rapport PEC/PNEC sont inférieurs à 1. Cependant par manque de données et en relation avec les mécanismes d’action spécifique de ce composé (potentiellement perturbateur endocrinien pour certains invertébrés), les auteurs suggèrent de poursuivre les recherches. ¾ En ce qui concerne les anti-inflammatoires, le diclofénac, l’ibuprofène, le paracétamol, le kétoprofène et le naproxène ; ces molécules présentent des rapports PEC/PNEC bien en dessous de 1. Pour les auteurs, le risque serait très faible. Ils suggèrent d’orienter les recherches sur les métabolites et les composés parents qui pourraient être plus persistants dans l’environnement aquatique, comme le diclofénac. ¾ Les hormones naturelles et de synthèse présenteraient un risque non négligeable pour les écosystèmes aquatiques. ¾ Le risque serait faible pour les antiparasitaires. ¾ La carbamazépine (anti-convulsivant) présenterait un risque non négligeable pour les organismes aquatiques. NB : Une étude menée par Halling-Sorensen (Halling-Sorensen 2000, cité par Carlsson et al., 2005), sur la ciprofloxacine a montré que malgré une PEC estimée en dessous du seuil critique (10 ng/l), le rapport PEC/PNEC était très supérieur à 1, indiquant un risque (sur la base d’une PNEC dérivée d’une CE50 sur Microcystis aeruginosa, espèce très sensible aux antibiotiques). Ceci montre les limites des calculs de PEC et des modèles d’évaluation du risque : si les auteurs avaient suivi les recommandations du modèle, la ciprofloxacine aurait due être considérée comme non problématique pour l’environnement.

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VII. Travaux des équipes Suédoises L’équipe de Carlsson et al. (2005) a effectué une évaluation du risque des médicaments à usage humain en Suède. Le modèle utilisé est celui de l’EMEA. La sélection des molécules à évaluer a été faite à partir de la liste des 100 molécules les plus vendues en Suède en 2002 (quantités basées sur les DDDs). La liste finale est composée de 27 molécules (tableau 8) qui ont été sélectionnés selon les critères suivants : ¾ appartenance à la liste des 100 molécules les plus consommés en 2002, ¾ présence du composé pharmaceutique dans l’environnement, ¾ molécule mise en exergue dans la littérature (pas d’autres précisions). L’évaluation et le calcul des PEC et des PNEC sont ensuite effectués selon le mode décrit par l’EMEA (cf équations 1 et 2 ; EMEA 2006). L’équation 1 est rappelée ci-dessous :

PEC =

DOSEai × Fpen WWinhab × Dilution × 100

DOSEai × Fpen de l’équation 1 par 100 le nombre de DDDs consommées pondéré par les quantités de principe actif (c'est-à-dire par la quantité de substance pharmaceutique active réellement contenue dans une spécialité pharmaceutique).

Dans son étude, l’équipe de Carlsson a remplacé le facteur

Liste de molécules pharmaceutiques sélectionnées par l’équipe Suédoise aténolol cyclophosphamide dextropropoxyfène diazepam diclofénac enalapril ethinylorstradiol furosemide hydrochlorothiazide ibuprofène ifosfamide kétoprofène metformine

métoprolol naproxène norethistérone oestradiol oestriol oxazépam oxytétracycline paracétamol ranitidine salbutamol simvastatine terbutaline tétracycline warfarine

Tableau 8 : Liste de molécules pharmaceutiques retenues comme prioritaires par l’équipe Suédoise (Carlsson et al., 2005)

Les résultats obtenus pour les calculs de PEC « non affinés », c'est-à-dire basés sur l’équation 1, donnent peu de valeurs inférieures au seuil limite de 10 ng/l : on retrouve l’ifosfamide (0.0018 µg/l), la norethistérone (0.0076 µg/l), l’oestriol (0.0058 µg/l), et l’éthinylestradiol (0.01 µg/l) qui paradoxalement et selon les recommandations de l’EMEA ne peuvent être exclus des listes prioritaires du fait de leurs mécanismes de toxicité particuliers (génotoxicité pour l’anticancéreux ifosfamide et perturbation endocrinienne pour les autres molécules). Les PECs sont ensuite affinées en tenant compte de la dégradation dans les STEP (modélisation de la dégradation par le logiciel simpleTREAT) puis l’évaluation du risque est réalisée en divisant les PECs par les PNECs.

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Les PNECs proviennent de données d’écotoxicologie relevées dans la littérature assorties de facteurs de sûreté. Les résultats obtenus montrent que touts les quotients de risque PEC/PNEC calculés sont inférieurs à 0 sauf pour l’éthinylestradiol (18), l’estradiol (180), l’estriol (1.6) et le paracétamol (1.41). Il est important de noter que à l’exception du paracétamol, les molécules évaluées comme dangereuses sont des hormones ou des dérivés d’hormones stéroïdes et que ces trois molécules sont les seules pour lesquelles des données de toxicité chronique ont été utilisées. En conclusion, les auteurs considèrent que le potentiel d’écotoxicité d’un composé doit être pris en considération quelque soit la quantité consommée et/ou estimée dans l’environnement, dans toute évaluation du risque. Ils considèrent aussi qu’une évaluation de risque basée sur des données de toxicité aiguë n’est pas représentative de la réalité, en particulier au niveau des effets potentiels sur le long terme. Enfin, ils considèrent que des recherches doivent être menées à la fois sur les quantités utilisées, les voies d’entrée dans l’environnement, les concentrations environnementales, les différences de sensibilité inter-espèces, le potentiel de bioaccumulation et de perturbation hormonale et les effets indirects, avant de pouvoir caractériser de manière raisonnable les risques pour l’environnement.

VIII. Conclusion Les démarches de priorisation et d’évaluation du risque revues dans ce chapitre reprennent toutes plus ou moins la même approche : une démarche comparable à celle de l’EMEA et l’utilisation des données déjà existantes dans la littérature scientifique afin de compléter les résultats. Le point de départ de la démarche d’exposition reste le recours aux quantités de médicaments consommés sur une zone et un temps donné. Ces quantités peuvent parfois être retrouvées de manière indirecte (utilisation des DDD). D’une manière générale, le métabolisme des médicaments n’est pas pris en compte, ou de manière limitée, dans les travaux antérieurs. La comparaison des valeurs de PEC au seuil limite de l’EMEA suggère que la valeur de 10 ng/l n’est pas discriminante et ne permet pas d’effectuer de tri des substances médicamenteuses. Les résultats des quotients de risque PEC/PNEC sont inférieurs à 1 sauf dans le cas des hormones stéroïdes. Enfin, le commentaire qui revient le plus souvent porte sur le nombre limité de données écotoxicologiques encore disponibles et sur la nécessité de poursuivre les investigations. Dans le cas qui nous intéresse, à savoir la priorisation des molécules pharmaceutiques, nous allons reprendre une démarche comparable à celles déjà utilisées. Nous allons toutefois apporter un soin particulier à l’évaluation de l’exposition et notamment à l’acquisition de données de consommation et de métabolisme exhaustives.

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28

Détermination des PECs pour le milieu aquatique

29

30

Récupération des données de consommation des molécules pharmaceutiques I. Rappel sur l’utilisation des données de consommation dans la méthodologie de l’EMEA L’équation ci-dessous rappelle le mode de calcul d’une PEC pour les eaux de surface et pour une molécule donnée, que nous allons utiliser dans notre démarche de priorisation. L’équation est dérivée de la méthodologie EMEA 2006 (voir chapitre précédent). Cette approche se base sur une démarche quantitative pour le calcul des PECs. Dans cette méthodologie, la quantité consommée d’une molécule sur un temps donné (généralement une année) et sur une zone géographique donnée est utilisée comme valeur centrale du modèle : l’hypothèse de départ de la méthodologie EMEA est que plus une molécule est consommée, plus elle est à même de se retrouver dans l’environnement en quantités importantes, et de représenter un risque pour les organismes non cibles. La recherche et la collecte des données de consommation est donc la première démarche à mettre en oeuvre dans la méthodologie de l’EMEA.

PEC =

amount × Fexcreta × Fstep WWinhab × hab × Dilution × 365

PEC : concentration prédite d’une molécule pharmaceutique dans le milieu aquatique (eaux de surface). amount : quantité consommée d’un molécule active sur une année sur une zone géographique donnée (en mg). Fexcreta : fraction excrétée de la substance active (permet de tenir compte du métabolisme du composé). Fstep : fraction du composé émis dans l’eau de surface à partir de la STEP (permet de tenir compte de la dégradation du composé dans les STEPs). hab : nombres d’habitants en France. WWinhab : quantité d’eaux usées par jour et par habitant sur la zone considérée (l/hab/jour), valeur fixée par défaut à 200 litres.

II. Présentation des sources et méthodologie pour la récupération des données de consommation II.1. Sources de données Trois principales sources ont été envisagées pour la collecte des données de consommation, correspondant à trois niveaux géographiques : national, régional et local. Les contacts ont été pris avec trois types d’organismes correspondants : l’Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS) pour l’échelon national, les organismes répartiteurs des médicaments pour les officines (les grossistes auprès desquels se fournissent les officines) pour l’échelon régional et la Caisse Primaire d’Assurance Maladie (CPAM) pour l’échelon local. L’AFSSAPS, (anciennement Agence Française du Médicament) dispose d’une base de données (base de données TAXE) compilant de manière exhaustive tous les médicaments consommés sur une année au niveau national.

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Ces données de consommation intègrent à la fois les produits délivrés sur prescription médicale et ceux qui sont en vente libre, ce qui permet de couvrir l’ensemble des molécules utilisées en France. Les données sont fournies pour les officines de ville et pour les hôpitaux. Les données sont présentées sous le nom de spécialité d’un produit et non sous sa DCI (Dénomination Commune Internationale). La DCI correspond au nom de la molécule, alors que le nom de spécialité correspond à un nom de fantaisie attribué par le distributeur de la molécule. Ainsi une même molécule peut être vendue sous différents noms de spécialités. A titre d’exemple, l’amoxicilline qui est un antibiotique largement utilisé est présent sous prés de 200 spécialités différentes, entre les différents laboratoires qui la commercialisent, les différentes formes (comprimés, solutions buvables ou injectables), les différents dosages et les différents conditionnements (nombre de comprimés ou de doses différents). Pour chaque spécialité, la classification ATC est donnée, il s’agit d’une classification internationale basée sur la famille thérapeutique et l’emploi d’une molécule qui permet d’homogénéiser les données. Les données fournies par l’AFSSAPS sont exhaustives et permettent de couvrir la consommation des médicaments sur la France entière. NB : Les données de la base TAXE sont confidentielles sauf si elles sont transcrites en tonnage de principe actif. Pour avoir une image de la consommation au niveau régional (région Rhône-Alpes), les répartiteurs pharmaceutiques ont été contactés. Les répartiteurs sont les organismes auprès desquels se fournissent les officines de ville. Les répartiteurs sont au nombre de trois : l’OCP, Alliance Santé et la CERP (sans compter les distributeurs annexes de matériel médical). Chaque organisme couvre une part de marché variable entre les régions. Les données pouvant être fournies par les répartiteurs correspondent aux produits vendus aux officines. Ces données sont incomplètes car elles ne prennent pas en compte certains produits, et en particulier une part importante des médicaments génériques ainsi que de spécialités pouvant être délivrées sans ordonnance, et pour lesquels les officines peuvent se fournir directement auprès des laboratoires producteurs. Sur les trois répartiteurs contactés, deux ont donné un accord de principe sur la récupération des données de consommation des médicaments, ce qui ne représentent par le marché total au niveau régional (les deux organismes ayant répondu représentant entre 60 et 80% des parts de marché). Seul Alliance-Santé nous a finalement transmis des données de consommation. La CPAM est l’organisme public qui gère les remboursements des médicaments au niveau local. La connaissance des données de la CPAM nous permet d’avoir une image de la consommation au niveau de l’agglomération Lyonnaise et de vérifier si les données de consommation au niveau national reflètent la réalité au niveau local. La CPAM a accepté de partager ses données qui couvrent les officines rattachées à l’agglomération Lyonnaise. Ces données sont néanmoins limitées : tout d’abord, elles ne concernent que les médicaments remboursés par la sécurité sociale et ne peuvent donc tenir compte des produits en vente libre (et donc une part importante des analgésiques comme l’aspirine, le paracétamol ou l’ibuprofène) ; par ailleurs, ces données ne concernent que les remboursements des assurés sociaux inscrits à la CPAM, il existe d’autres organismes payeurs (caisses agricoles, militaires, privées…) dont les données ne peuvent être fournies par la caisse de sécurité sociale. II.2. Données fournies par l’AFSSAPS Comme il n’est pas possible de réunir les données pour l’ensemble des produits utilisés en France (plusieurs centaines de molécules) et qu’il n’est pas possible de toutes les rechercher dans l’environnement, la collecte des données de consommation a donc été limitée à un certain nombre de molécules.

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Dans un premier temps, nous nous sommes basés sur la collecte des données pour les 100 produits les plus consommés en France : selon un rapport de l’AFSSAPS (AFSSAPS 2003), ces 100 produits représentant plus de 50% du marché total des médicaments. Nous avons par ailleurs collecté les données de consommation pour deux catégories de produits potentiellement dangereux, du fait de leur mécanisme d’action, mais pas nécessairement par les quantités utilisées : les hormones et les produits anticancéreux. Puis, afin de compléter la liste de molécules à évaluer, nous avons revu la littérature scientifique afin d’y inclure les molécules déjà retrouvées dans l’environnement, celles présentant une toxicité importante au vu des données écotoxicologiques et enfin celles connues pour présenter une rémanence importante dans l’environnement. Les données étant fournies par nom de spécialité, il a été recherché pour chaque nom de spécialité le dosage et le nombre de comprimés (ou de doses) pour les solutions buvables et injectables. Ces informations, combinées avec le nombre d’unités (nombre de boîtes), donnent pour chaque spécialité la quantité totale de principe actif. Les quantités retrouvées pour chaque spécialités sont ensuite sommées afin de retrouver les quantités totales consommées pour une molécule donnée. La liste de molécules fournie par l’AFSSAPS et les tonnages correspondants sont présentés sur le CD fourni avec le rapport. Remarques ¾ Dans les calculs effectués, il a été considéré que tous les médicaments délivrés ont été consommés. ¾ Pour certaines formes (qui restent minoritaires) il n’a pas été possible de réaliser ces calculs : par exemple dans le cas de certaines formes destinées à la voie topique (crèmes, pommades…) pour lesquelles il est difficile de savoir quelle est la dose réellement absorbée. Nous n’avons donc pas pris en compte les spécialités présentes sous ces formes pour le calcul des PECs. Les formes non comptabilisées concernent principalement les familles thérapeutiques suivantes : anti-inflammatoires et anti-fongiques. ¾ Les dispositifs transdermiques (patchs) utilisés notamment dans le cas des hormones ont été pris en compte. ¾ Les formes de type suppositoire et ovule ont également été intégrées dans le calcul. II.3. Données fournies par la CPAM La CPAM de Lyon a accepté de partager des données concernant la délivrance de médicaments à l’officine pour l’année 2005. Les données fournies par la CPAM reprennent les 100 spécialités pharmaceutiques remboursées les plus délivrées à l’officine en 2005. Ces données sont limitées par rapport à celles fournies par l’AFSSAPS (voir paragraphe II.1). Elles ne peuvent être utilisées pour dériver des valeurs de PECs que, si pour une même molécule donnée, toutes les spécialités pharmaceutiques correspondantes sont représentées. De plus, les données CPAM nous ont permis d’évaluer la représentativité des données fournies par l’AFSSAPS sur le plan local. Les données de consommation correspondant aux spécialités pharmaceutique fournies par la CPAM ont été croisées avec les données correspondantes de l’AFSSAPS. Le tonnage correspondant de molécule consommé sur une année a été calculé pour chaque jeu de données (CPAM pour l’année 2005 et AFSSAPS pour l’année 2004). Enfin pour chaque jeu de données, la contribution en pourcentage au tonnage total de chaque molécule a été déterminé. Le tableau 9 reprend les tonnages et les contributions de chaque molécule pour les deux jeux de données considérés.

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Molécule

diosmine metformine dextro benfluorex pristinamycine heptaminol buflomédil trimétazidine kétoprofène sertraline cefpodoxime hydroxyzine prednisolone prazépam pravastatine simvastatine paroxétine atorvastatine bromazepam zolpidem amlodipine loratadine zopiclone dydrogestérone buprénorphine lorazepam nomégestrol buprenorphine levothyroxine TOTAL

Tonnage officine 2005 (mg) , données CPAM

Tonnage officine 2004 (mg) , données AFFSAPS

Contribution des molécules en % (CPAM

Contribution des molécules en % (AFSSAPS)

3535,70

251403,56

34,28

33,75

3130,89

280355,46

30,36

37,63

753,45

37790,49

7,30

5,07

669,64

40586,68

6,49

5,44

36612,54

6,07

4,91

430,79

26341,76

4,17

3,53

203,94

9292,23

1,97

1,24

12703,95

1,81

1,70

126,24

7331,53

1,22

0,98

118,81

6457,21

1,15

0,86

107,54

7955,14

1,04

1,06

66,32

3644,28

0,64

0,48

64,34

3031,47

0,62

0,40

43,81

1878,41

0,42

0,25

41,12

3685,20

0,39

0,49

37,34

3911,17

0,362

0,52

35,71

2886,72

0,34

0,38

34,62

2713,70

0,33

0,36

25,13

1396,97

0,24

0,18

20,83

2086,22

0,20

0,28

1108,54

0,12

0,14

10,00

765,31

0,096

0,10

9,36

681,87

0,090

0,091

510,92

0,064

0,068

4,66

189,05

0,045

0,025

3,84

278,22

0,037

0,037

3,71

308,17

0,036

0,041

66,41

0,012

0,008

25,15

0,004

626,21

187,33

12,31

6,65

1,29 0,41 10311,99

745998,33

0,0033 100

100

Tableau 9 : Liste de molécules fournies par la CPAM de Lyon. Les tonnages (en mg) correspondent aux délivrances effectuées dans les officines de l’agglomération Lyonnaise. Les données de l’AFSSAPS correspondent aux données de consommation dans les officines pour l’année 2004 au niveau national. Les colonnes contribution correspondent à la contribution en % de chaque molécule par rapport au tonnage total représenté par la somme des tonnages de chaque molécule listée dans ce tableau. (dextro : dextropropoxyphène).

La comparaison des données AFSSAPS et CPAM (figures 5 et 6) montre que les contributions relatives pour les molécules étudiées sont les mêmes à l’échelon local et national et que les données sont très fortement corrélées. Une des raisons de cette bonne corrélation peut-être expliquée par le fait que l’agglomération lyonnaise rassemble un nombre suffisamment important de personnes pour représenter un échantillon représentatif de la population Française. Compte tenu des incertitudes sur les quantités réellement consommées au niveau local (délivrances remboursées par d’autres organismes non prises en compte), les profils de consommation au niveau local et régional peuvent être considérés comme identiques dans notre cas. En l’absence d’un jeu de données complet au niveau local, les données nationales fournies par l’AFSSAPS peuvent être utilisées pour extrapoler des PECs au niveau local pour l’agglomération Lyonnaise.

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Figure 5 : Corrélation des données locales de la CPAM (année 2005) et des données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) pour 28 molécules pour les ventes à l’officine Corrélation des données CPAM et données AFSSAPS 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 10

12

14

16

18

20

22

24

Les tonnages sont exprimés sous forme de logarithme népérien, avec en abscisse, les données CPAM et en ordonnée les données AFSSAPS. Les molécules testées correspondent à celles présentes sur les données fournies par la CPAM. La valeur du R2 calculé est de 0.99.

NB : Les figures 5 et 6 rapportent les tonnages de vente pour les officines, la corrélation entre données CPAM d’officines et les données AFSSAPS pour l’ensemble de la consommation (officines et hôpitaux) a également été évaluée, la corrélation est élevée (R2 = 0.93). Cette très bonne corrélation vient du fait que la contribution des hôpitaux pour les molécules concernées est faible. Cette bonne corrélation s’observe pour la majorité des molécules consommées en France, à l’exception des antiinfectieux (antibiotiques, antimycotiques) et des anticancéreux. Enfin, les données CPAM nous ont permis de compléter la liste de travail en y incluant des molécules non retrouvées sur la liste établie à partir des informations fournies par l’AFSSAPS. Molécule

Utilisation thérapeutique

Tonnage (mg) Données CPAM 2005

acide alendronique quinine clopidogrel desloratadine diacérhéine fluindione phloroglucinol piascledine venlafaxine

traitement de l'ostéoporose traitement d'appoint des crampes musculaires inhibiteur de l'agrégation plaquettaire anti-allergique AINS d'activité modérée (anti-arthrosique) anticoagulant (anti-vitamine K) antispasmodique vitaminique P antidépresseur

23777763 153234720 282796500 17541300 105609000 48045000 371256103 327016500 132931125

Tableau 10 : Molécules présentes sur la liste des 100 spécialités les plus délivrées à l’officine fournie par la CPAM. (données de l’année 2005) Ces molécules ne sont pas retrouvées sur la liste déterminée fournie par l’AFSSAPS.

35

100000

10000

1000 Contribution CPAM 2005

100

Contribution AFSSAPS 2004

10

1 E M N E E N O X E E E E E E N L N N E E M D M N E O L I E E I R M L E T N N N OE I A N E E L I I I N A N N P N E P I E C N A I P D D M I M I I I N E N I X O I N L N O I R T D I E I S T O E I E P E T I E E T I Z M C A R A T A M X O E L Z Y M X F L P A D Z D Z R Y H I R U T A T O O O I O X O A M T A L T O O O Z T O A A X P P T S L S T A D R D O S R A R R E A Z M S A R S M L R Z R G O I P A F R O O T R P E Y F I F E O O R E O N E P U T N A O V P O A V N H V I A L M TP S D D E N L E T E M F Y B I S E T H R A M M B R B E E E S O E R R H R O O S C G R I V K P T P N T O P R E U A R B P L D Y D

Figure 6 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données de la CPAM et de l’AFSSAPS pour les ventes à l’officine La contribution relative correspond au pourcentage que représente la molécule par rapport au tonnage total calculé pour 29 molécules présentes sur la liste fournie par la CPAM. L’axe des ordonnées est exprimé selon une échelle logarithmique. Pour des raisons de présentations, les valeurs des pourcentages ont été multipliées par 1000.

36

La présence de différences entre les listes de l’AFSSAPS et de la CPAM peut s’expliquer par le fait que les données CPAM correspondent aux spécialités les plus vendues à l’officine en terme d’unités (nombre de boîtes), ce qui ne correspond pas forcément à la plus grande quantité en terme de tonnage : ainsi, l’éthinylestradiol bien que très largement consommé en terme d’unités vendues, ne représente finalement qu’un tonnage de consommation relativement faible, du fait de sa dose thérapeutique très faible (de l’ordre du µg par jour). Le tableau 10 reprend les molécules sélectionnées par la CPAM et finalement retenues sur la liste de travail. II.4. Données fournies par les répartiteurs Sur les trois répartiteurs principaux de la région Rhône-Alpes, seul un nous a répondu favorablement et de manière très rapide, il s’agit d’Alliance-Santé. Les données fournies comprennent leurs ventes de médicaments aux officines pour l’année 2004 sur plusieurs département de la région Rhône-Alpes : département 69 en totalité et départements 07, 42, 38 et 01 pour partie. Les données fournies correspondent à un jeu de molécules représentatives sélectionnées à partir des données de l’AFSSAPS : une quinzaine de molécules ont été sélectionnées selon les critères suivants : ¾ représentativité de la distribution des molécules de l’AFSSAPS, ¾ faible nombre de génériques, ¾ nombre limité de dosages et de formes de références (les deux derniers critères correspondent à des aspects pratiques afin de limiter le nombre de données à collecter pour le répartiteur). Figure 7 : Corrélation des données locales d’Alliance-Santé (année 2004) et des données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) pour 19 molécules et pour les ventes à l’officine. Corrélation des données OCP (2004) et AFSSAPS (2004) 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 10

12

14

16

18

20

22

24

La valeur du R2 calculé est de 0.96. Les données sont exprimées sous forme de logarithme népérien avec en abscisse les données OCP et en ordonnée les données AFSSAPS.

37

De plus, afin d’affiner l’estimation des PECs de certaines molécules non retrouvées dans les données de l’AFSSAPS mais retrouvées sur les données CPAM, et nous apparaissant importantes compte-tenu de leur propriétés pharmacologiques, nous avons demandé les données pour le losartan (anti-hypertenseur), le clopidogrel (inhibiteur de l’agrégation plaquettaire), la fluindione (anticoagulant) et la venlafaxine (antidépresseur). De la même manière que pour les données CPAM, les données Alliance-Santé ont été comparées avec celles de l’AFSSAPS. Les résultats obtenus (figures 7 et 8) montrent qu’il y a une très bonne corrélation entre les deux jeux de données. Les données fournies par l’AFSSAPS paraissent donc à la fois représentatives des consommations régionales et des consommations locales pour le cas qui nous intéresse. L’observation des figures 7 et 8 et le calcul des tonnages nationaux (par régression linéaire à partir des données Alliance-Santé) délivrés en officine pour la fluindione, la venlafaxine, le clopidogrel et le losartan montre que ces composés occupent une place comparable à celle du propranolol ; bien que les données hospitalières ne soient pas disponibles pour ces composés. Il est donc probable que des concentrations non négligeables de ces molécules se retrouvent dans les effluents de STEP. Figure 8 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données d’Alliance-Santé et de l’AFSSAPS pour les ventes à l’officine

100000

10000

1000 contribution OCP contribution AFSSAPS 100

10

SU LF

M AM E T ET FO R PR HO MI N X O P A E C RA ZO E L AT FP NO E O OD LO R VA OX L LE I VO PA STA ME M RO TI N E AZ PR XET E IT OM IN TR HR A E C IM OM ZIN LA E E R TH YC IT I H OP NE R O RIM TI MY E AN C I AM EP NE LO TIN D E N IPI AD N E R OL O AM OL X I TR PE PR O NO IL N PA LO O T H LE RD EP L YD V A I R OT ZE NE O H XY Y PA C RO M AR X BA INE M ID E

1

La contribution relative correspond au pourcentage que représente la molécule par rapport au tonnage total calculé pour les 19 molécules de la liste envoyée à Alliance-Santé. L’axe des ordonnées est exprimé selon une échelle logarithmique. Pour des raisons de présentation, les valeurs des pourcentages ont été multipliées par 1000.

38

NB : la même remarque que pour les données CPAM peut-être effectuée, à savoir que la corrélation données « Alliance-Santé officinales » / données « AFSSAPS officines + hôpitaux » est élevée mais un peu plus faible qu’avec la CPAM : R2 de 0.87. Les données Alliance et CPAM au niveau des officines peuvent donc être utilisées pour extrapoler la consommation totale au niveau national.

III. Conclusion sur la récupération des données Les données de consommation ont été obtenues pour environ 115 molécules « non hormones et non anti-cancéreuses » ainsi que pour 30 hormones et pour une quarantaine de produits utilisés en cancérologie appartenant à la classe des cytotoxiques. Elles permettent ainsi de balayer de manière large les composés pharmaceutiques utilisés en France et de réaliser une priorisation préliminaire quasi-exhaustive. En plus des molécules pour lesquelles des données de consommation ont été recueillies, trois molécules ont été ajoutées à la liste de travail. Il s’agit de l’hydrochlorothiazide et de l’érythromycine, plusieurs fois retrouvées dans le milieu aquatique à l’étranger (Ashton et al., 2004 ; Zuccato et al., 2005) et du tamoxifène, anti-estrogène retrouvé en Angleterre (Ashton et al., 2004). La liste initiale avec les tonnages correspondants et les sources des données est présentée dans le tableau 11. Tableau 11 : Liste de travail de substances pharmaceutiques MOLECULE

Classe / usage thérapeutique

Tonnage TOTAL * (kg)

CHLORMADINONE

progestatif

340,38

AFSSAPS

CLOMIFENE

stimulant de l'ovulation

90,77

AFSSAPS

CYPROTERONE

progestatif

821,56

AFSSAPS

Source des données

hormones

DANAZOL

progestatif

289,28

AFSSAPS

DESOGESTREL

progestatif

23,33

AFSSAPS

DIENOGEST

progestatif

5,73

AFSSAPS

DROSPIRENONE

progestatif

149,38

AFSSAPS

DYDROGESTERONE

progestatif

739,28

AFSSAPS

ESTRADIOL

estrogène

165,25

AFSSAPS

ESTRIOL

estrogène

6,93

AFSSAPS

ESTRONE

estrogène

0,03

AFSSAPS AFSSAPS

ETHINYLESTRADIOL

estrogène

40,00

GESTODENE

progestatif

21,03

AFSSAPS

LEVONORGESTREL

progestatif

90,75

AFSSAPS

LYNESTRENOL

progestatif

76,09

AFSSAPS AFSSAPS

MEDROGESTONE

progestatif

87,73

MEDROXYPROGESTERONE

progestatif

44,36

AFSSAPS

MIFEPRISTONE

anti-progestatif

68,57

AFSSAPS

NOMEGESTROL

progestatif

314,58

AFSSAPS

NORETHISTERONE

progestatif

78,11

AFSSAPS

NORGESTIMATE

progestatif

6,67

AFSSAPS

NORGESTREL

progestatif

11,92

AFSSAPS

Les molécules sont classées par ordre alphabétique. Pour chaque molécule, le classe ou l’usage thérapeutique est donné ; ainsi que la source des données de consommation et le tonnage total de consommation en kg. *Seul le tonnage calculé à partir des données fournies par l’AFSSAPS est indiqué. ** Piasclédine est un nom de spécialité. RE : récepteur sux estrogènes.

39

MOLECULE

Classe / usage thérapeutique

Tonnage TOTAL * (kg)

PROGESTERONE

progestatif

9889,08

AFSSAPS

PROMEGESTONE

progestatif

10,56

AFSSAPS

PROMESTRIENE

progestatif

259,99

AFSSAPS

Source des données

hormones

RALOXIFENE

modulateur du RE

3114,08

AFSSAPS

TAMOXIFENE

anti-estrogène

-

pas de données

TESTOSTERONE

androgène

83,60

AFSSAPS

TIBOLONE

progestatif

52,53

AFSSAPS

3,21

AFSSAPS

anti-cancéreux cytostatiques ALTRETAMINE AMSACRINE

0,16

AFSSAPS

BEXAROTENE

8,24

AFSSAPS

BLEOMYCINE

0,72

AFSSAPS / CLB

BUSULFAN

0,15

AFSSAPS

CAPECITABINE

2620,99

AFSSAPS / CLB

CARBOPLATINE

64,38

AFSSAPS / CLB

CARMUSTINE

1,41

AFSSAPS / CLB

CETUXIMAB

7,38

AFSSAPS

CHLORAMBUCIL

6,65

AFSSAPS

CHLORMETINE CHLORHYDRATE

0,56

AFSSAPS / CLB

CISPLATINE

17,31

AFSSAPS / CLB

CLADRIBINE

0,02

AFSSAPS

CYCLOPHOSPHAMIDE

281,84

AFSSAPS / CLB AFSSAPS / CLB

CYTARABINE

117,41

DACARBAZINE

18,65

AFSSAPS / CLB

DAUNORUBICINE

0,77

AFSSAPS / CLB

DOCETAXEL

16,41

AFSSAPS / CLB

DOXORUBICINE CHLORHYDRATE

7,94

AFSSAPS / CLB

EPIRUBICINE CHLORHYDRATE

18,80

AFSSAPS / CLB

ESTRAMUSTINE PHOSPHATE

388,38

AFSSAPS

ETOPOSIDE

332,84

AFSSAPS / CLB

FLUDARABINE PHOSPHATE

3,13

AFSSAPS / CLB

FLUOROURACILE

1690,24

AFSSAPS / CLB

FOTEMUSTINE

1,46

AFSSAPS / CLB

GEMCITABINE

339,21

AFSSAPS / CLB

HYDROXYCARBAMIDE

5756,67

AFSSAPS

IBRITUMOMAB TIUXETAN **

0,08

AFSSAPS

IDARUBICINE CHLORHYDRATE

0,13

AFSSAPS

IFOSFAMIDE

121,38

AFSSAPS / CLB

IMATINIB

583,68

AFSSAPS

IRINOTECAN

33,89

AFSSAPS / CLB

LOMUSTINE

0,37

AFSSAPS

MELPHALAN

3,80

AFSSAPS / CLB

MERCAPTOPURINE

102,04

AFSSAPS

METHOTREXATE

117,63

AFSSAPS / CLB

MITOGUAZONE DICHLORHYDRATE

1,03

AFSSAPS / CLB

MITOMYCINE C

2,04

AFSSAPS / CLB

MITOTANE

95,90

AFSSAPS

MITOXANTRONE CHLORHYDRATE

0,29

AFSSAPS / CLB

OXALIPLATINE

20,34

AFSSAPS / CLB

PACLITAXEL

27,29

AFSSAPS / CLB

Tableau 11 : Liste de travail (suite).

40

Classe / usage thérapeutique

MOLECULE

Tonnage TOTAL * (kg)

Source des données

anti-cancéreux cytostatiques PEMETREXED

0,92

AFSSAPS / CLB

PIPOBROMAN

63,06

AFSSAPS

PIRARUBICINE

0,03

AFSSAPS

PORFIMERE SODIQUE

0,01

AFSSAPS

PROCARBAZINE CHLORHYDRATE

16,48

AFSSAPS / CLB

RALTITREXED

0,03

AFSSAPS / CLB

RITUXIMAB

32,52

AFSSAPS

STREPTOZOCINE

7,43

AFSSAPS / CLB

TEMOZOLOMIDE

29,23

AFSSAPS / CLB

THIOGUANINE

1,93

AFSSAPS

THIOTEPA

0,21

AFSSAPS / CLB

TOPOTECAN CHLORHYDRATE

0,10

AFSSAPS / CLB

TRASTUZUMAB

15,05

AFSSAPS

TRETINOINE

1,84

AFSSAPS

TRIOXYDE D'ARSENIC

0,02

AFSSAPS

VINBLASTINE SULFATE

0,32

AFSSAPS / CLB

VINCRISTINE SULFATE

0,14

AFSSAPS / CLB

VINDESINE SULFATE

0,05

AFSSAPS / CLB

6,29

AFSSAPS / CLB

VINORELBINE autres médicaments ACIDE ALENDRONIQUE

anti-ostéoporose

-

CPAM

ACIDE CLAVULANIQUE

inhibiteur d'enzyme

22698,90

AFSSAPS

ACETYLCYSTEINE

fluidifiant bronchique

96758,88

AFSSAPS

ALLOPURINOL

antigoutteux

54246,94

AFSSAPS

ALPRAZOLAM

anxiolytique

177,52

AFSSAPS

AMIODARONE

antiarrythmique

24317,61

AFSSAPS

AMLODIPINE

anti-hypertenseur

2013,23

AFSSAPS / Alliance

AMOXICILLINE

antibiotique

333223,22

AFSSAPS

AMPHOTERICINE B

antifongique

18179,12

AFSSAPS

ASPIRINE

analgésique

396212,27

AFSSAPS

ATENOLOL

anti-hypertenseur

18336,77

AFSSAPS

ATORVASTATINE

hypolipémiant

7924,46

AFSSAPS / Alliance

AZITHROMYCINE

antibiotique

4073,03

AFSSAPS / Alliance

BACLOFENE

myorelaxant

1079,74

AFSSAPS

BENFLUOREX

hypolipémiant

40729,51

AFSSAPS

BETAMETHASONE

glucocorticoïde

155,78

AFSSAPS

BEZAFIBRATE

hypolipémiant

20852,08

AFSSAPS AFSSAPS

BISOPROLOL

anti-hypertenseur

2112,53

BROMAZEPAM

anxiolytique

2603,51

AFSSAPS

BUFLOMEDIL

anti-ischémique

50957,82

AFSSAPS

BUPRENOPHINE

psychotrope

270,05

AFSSAPS

CARBAMAZEPINE

anti-épileptique

33514,20

AFSSAPS

CARBOCISTEINE

fluidifiant bronchique

232308,49

AFSSAPS

CARVEDILOL

anti-hypertenseur

312,95

AFSSAPS

CEFPODOXIME

antibiotique

9283,12

AFSSAPS / Alliance AFSSAPS

CEFTAZIDIME

antibiotique

1831,67

CEFTRIAXONE

antibiotique

13602,66

AFSSAPS

CETIRIZINE

anti-histaminique

1442,13

AFSSAPS

CIPROFLOXACINE

antibiotique

12185,99

AFSSAPS

CITALOPRAM

antidépresseur

3486,50

AFSSAPS

Tableau 11 : Liste de travail (suite).

41

Classe / usage thérapeutique

MOLECULE

Tonnage TOTAL * (kg)

Source des données

AFSSAPS / Alliance

autres médicaments CLARITHROMYCINE

antibiotique

15104,87

CLONAZEPAM

anti-convulsivant

275,34

AFSSAPS

CLOPIDOGREL

anti-agrégant plaquettaire

-

Alliance / CPAM

CLORAZEPATE

anxiolytique

2108,85

AFSSAPS

CYAMEMAZINE

neuroleptique

5440,92

AFSSAPS CPAM / Alliance

DESLORATADINE

anti-histaminique

-

DEXTROPROPOXYPHENE

analgésique

51962,72

AFSSAPS

DIACERHEINE

anti-inflammatoire

-

Alliance / CPAM

DIAZEPAM

anxiolytique

526,36

AFSSAPS

DICLOFENAC

AINS

9895,77

AFSSAPS

DIOSMINE

vitaminique P

373543,74

AFSSAPS

DOMPERIDONE

anti-émétique

5861,13

AFSSAPS

DOXYCYCLINE

antibiotique

6242,93

ERYTHROMYCINE

antibiotique

ESCITALOPRAM

antidépresseur

4,61

AFSSAPS

FENOFIBRATE

hypolipéminat

85669,85

AFSSAPS

FLUCONAZOLE

antifongique

892,68

AFSSAPS

FLUINDIONE

anticoagulant

-

Alliance / CPAM

AFSSAPS pas de données

FLUOXETINE

antidépresseur

3740,25

AFSSAPS

FLUVOXAMINE

antidépresseur

1121,40

AFSSAPS

FOSFOMYCINE

antibiotique

6773,93

AFSSAPS

FUROSEMIDE

diurétique

21288,21

AFSSAPS

GLIBENCLAMIDE

anti-diabétique

1092,24

AFSSAPS

HALOPERIDOL

neuroleptique

341,91

AFSSAPS

HEPTAMINOL

anti-hypotenseur

28422,90

AFSSAPS

HYDROCHLROTHIAZIDE

diurétique

pas de données

HYDROCORTISONE

glucocorticoïde

453,11

AFSSAPS

HYDROXYZINE

anti-histaminique

6638,21

AFSSAPS

IBUPROFENE

AINS

240023,81

AFSSAPS

JOSAMYCINE

antibiotique

12802,31

AFSSAPS

KETOPROFENE

AINS

21696,68

AFSSAPS

LEVODOPA

anti-parkinsonien

24996,25

AFSSAPS

LEVOMEPROMAZINE

neuroleptique

1698,95

AFSSAPS / Alliance

LEVOTHYROXINE

hormone thyroïdienne

58,83

AFSSAPS / Alliance

LOPERAMIDE

antidiarrhéique

317,80

AFSSAPS

LORATADINE

anti-histaminique

926,93

AFSSAPS

LORAZEPAM

anxiolytique

584,82

AFSSAPS

LOSARTAN

anti-hypertenseur

-

Alliance / CPAM

LOXAPINE

neuroleptique

960,81

AFSSAPS

METFORMINE

anti-diabétique

716858,39

AFSSAPS / Alliance

METHYLPREDNISOLONE

glucocorticoïde

2217,87

AFSSAPS

METOCLOPRAMIDE

anti-émétique

912,84

AFSSAPS

METOPROLOL

anti-hypertenseur

8785,82

AFSSAPS

METRONIDAZOLE

anti-parasitaire

36545,10

AFSSAPS

MIANSERINE

antidépresseur

2423,70

AFSSAPS

NADOLOL

anti-hypertenseur

938,30

AFSSAPS / Alliance

NAFTIDROFURYL

anti-ischémique

45522,59

AFSSAPS

NAPROXENE

AINS

37332,01

AFSSAPS

NICARDIPINE

anti-hypertenseur

7800,25

AFSSAPS

NORDAZEPAM

anxiolytique

236,73

AFSSAPS / Alliance

Tableau 11 : Liste de travail (suite).

42

Classe / usage thérapeutique

MOLECULE

Tonnage TOTAL * (kg)

Source des données

AFSSAPS

autres médicaments OFLOXACINE

antibiotique

4137,22

OMEPRAZOLE

anti-ulcéreux

8044,58

AFSSAPS

ONDANSETRON

anti-émétique

43,73

AFSSAPS

OXAZEPAM

anxiolytique

6194,63

AFSSAPS

OXPRENOLOL

anti-hypertenseur

376,55

AFSSAPS / Alliance AFSSAPS

PANTOPRAZOLE

anti-ulcéreux

5287,38

PARACETAMOL

antipyrétique

3303076,51

AFSSAPS

PAROXETINE

antidépresseur

5515,14

AFSSAPS / Alliance

PERINDOPRIL

anti-hypertenseur

504,39

AFSSAPS AFSSAPS

PHENOBARBITAL

anti-convulsivant

3915,41

PHLOROGLUCINOL

spasmolytique

-

CPAM

PIASCLEDINE **

rhumatismes

-

CPAM

PIPERACILLINE

antibiotique

4476,09

AFSSAPS

PIROXICAM

AINS

2008,22

AFSSAPS

PRAVASTATINE

hypolipémiant

10969,12

AFSSAPS

PRAZEPAM

anxiolytique

2165,54

AFSSAPS

PREDNISOLONE

glucocorticoïde

3742,95

AFSSAPS AFSSAPS

PREDNISONE

glucocorticoïde

1550,31

PRISTINAMYCINE

antibiotique

39855,09

AFSSAPS

PROPRANOLOL

anti-hypertenseur

12486,55

AFSSAPS / Alliance

QUININE BENZOATE

myorelaxant

-

CPAM

RAMIPRIL

anti-hypertenseur

1041,75

AFSSAPS / Alliance AFSSAPS

RANITIDINE

anti-acide

11655,85

RIFAMPICINE

antibiotique

2383,29

AFSSAPS

ROXYTHROMYCINE

antibiotique

3404,15

AFSSAPS

SERTRALINE

antidépresseur

6224,46

AFSSAPS

SIMVASTATINE

hypolipémiant

6943,41

SOTALOL

anti-hypertenseur

AFSSAPS pas de données

SULFAMETHOXAZOLE

antibiotique

16729,85

TAZOBACTAM

inhibiteur d'enzyme

559,51

AFSSAPS / Alliance AFSSAPS

TEICOPLANINE

antibiotique

136,18

AFSSAPS

TIANEPTINE

antidépresseur

2152,16

AFSSAPS

TRAMADOL

analgésique

25896,61

AFSSAPS

TRIHEXYPHENIDYLE

anti-parkinsonien

256,80

AFSSAPS

TRIMEBUTINE

troubles digestifs

23549,91

AFSSAPS

TRIMETAZIDINE

anti-ischémique

16480,09

AFSSAPS

TRIMETHOPRIME

antibiotique

3345,97

AFSSAPS / Alliance AFSSAPS / Alliance

TROPATEPINE

anti-parkinsonien

355,25

TROXERUTINE

vitaminique P

444339,28

AFSSAPS

VALPROATE DE SODIUM

anti-convulsivant

112162,48

AFSSAPS

VANCOMYCINE

antibiotique

918,19

AFSSAPS

VENLAFAXINE

antidépresseur

-

Alliance / CPAM

ZOLPIDEM

hypnotique

3343,85

AFSSAPS

ZOPICLONE

hypnotique

1948,19

AFSSAPS

Tableau 11 : Liste de travail (suite).

43

Détermination du paramètre Fexcreta I. Rappel sur l’utilisation du paramètre Fexcreta dans la méthodologie EMEA

Le Fexcreta est un paramètre important qui correspond à la fraction excrétée d’une molécule pharmaceutique active. Il permet de prendre en compte le taux de métabolisation du composé dans la détermination des PECs selon le modèle de l’EMEA. Ce paramètre est aussi important dans la démarche que la donnée de consommation : il peut pondérer de manière très importante la quantité consommée. Ainsi une molécule très utilisée mais fortement métabolisée en dérivés inactifs ne représentera pas nécessairement un risque pour l’environnement, à l’inverse une molécule moins utilisée mais ne subissant aucun métabolisme sera susceptible d’atteindre le milieu à des niveaux de concentrations élevées. Le calcul des valeurs de ce paramètre permet donc d’affiner les PECs dans les eaux de surface pour un composé donné. Par ailleurs les données de métabolisme nécessaires à sa détermination peuvent permettre dans certains cas de mettre en évidence des métabolites actifs sur le plan pharmacologique (actifs chez l’homme) potentiellement importants dans l’étude et la priorisation du risque pour les molécules pharmaceutiques.

II. Présentation des sources de données consultées pour la détermination des valeurs de Fexcreta Les valeurs de Fexcreta ont été déterminées à partir des données de métabolisme des composés pharmaceutiques retrouvées dans la littérature. Plusieurs sources de données ont été exploitées : ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾

la Banque Claude Bernard (BCB) consultable en ligne à l’adresse suivante : www.resip.fr, la base de données Micromedex drugdex©, banque de données payante. Nous remercions le Professeur Locher, Doyen de la Faculté de Pharmacie de Lyon de nous en avoir permis l’accès via la pharmacie centrale des hôpitaux de Lyon, le recueil Martindale « The Complete Drug Reference » 33ème édition, ouvrage de référence sur les médicaments, le guide pharmaceutique Dorosz, le dictionnaire Vidal, la base de données Biam (www.biam2.org) la base de données HSDB (www. toxnet.nlm.nih.gov).

Les trois premières références (Micromedex, BCB et Martindale) ont représenté l’essentiel de l’apport des données, particulièrement la banque Micromedex. Les autres ouvrages et bases de données ont été consultés de manière plus anecdotique. La base de données HSDB qui couvre un éventail plus large que les seuls composés pharmaceutiques a été utile dans l’identification des propriétés de certains métabolites.

III. Méthodologie utilisée pour la détermination des valeurs de Fexcreta III.1. Rappels sur la métabolisation des composés pharmaceutiques chez l’homme Dans l’organisme, un composé actif va subir diverses opérations de métabolisme qui vont conduire à son élimination ; ces « biotransformations » désignent les diverses modifications chimiques que subissent les médicaments dans l'organisme pour donner naissance à des métabolites.

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Les biotransformations des médicaments sont pour la plupart enzyme-dépendantes mais certaines d'entre elles se font sans intervention d'enzymes, par exemple une hydrolyse en milieu acide ou alcalin. Par ailleurs, certains médicaments ne subissent pas de biotransformation dans l'organisme et sont éliminés tels quels. Toutefois la majorité des médicaments sont transformés et donnent naissance à un ou plusieurs métabolites, parfois plus de dix. Chaque métabolite formé à partir de la molécule parente peut être plus ou moins actif ou toxique que celle-ci. Il peut présenter des propriétés différentes, voire antagonistes de celles du médicament parent. D'une manière générale cependant, la métabolisation d’une molécule conduit à la formation de métabolites moins toxiques et moins actifs que la molécule initiale. La métabolisation d’un médicament précède son élimination. D'une manière schématique, on distingue deux types de biotransformations classés en phase I et phase II. La figure 9 résume les deux phases de métabolisme des xénobiotiques chez l’homme. III.1.1. Phase I, reactions d’oxydation La phase I comporte les biotransformations dont le mécanisme réactionnel implique une oxydation sans que celle-ci soit nécessairement apparente dans le produit final obtenu. Le composé est modifié dans sa structure de manière à l’inactiver et le rendre plus polaire. Les réactions de phase I comportent des réactions d'hydroxylation, de N-, de S-oxydation pour lesquelles l'oxydation est évidente car il y a eu addition d'un atome d'oxygène, et des réactions de N- et O-déalkylation, où la fixation d'un atome d'oxygène n'a été qu'une étape intermédiaire et n'apparaît pas dans le produit final. La plupart des réactions d'oxydation sont catalysées par des enzymes de la famille du cytochrome P450. A titre purement indicatif, quelques isoformes du cytochrome P450 et leurs implications dans la métabolisation de certains médicaments sont indiquées ci-dessous ; un même médicament peut être métabolisé par deux ou plusieurs iso-enzymes différentes. ¾ ¾ ¾ ¾

Le CYP 1A2 qui métabolise entre autre la caféine, la théophylline et l'imipramine. Le CYP 2C9 qui métabolise la phénytoïne, le tolbutamide, l'ibuprofène. Le CYP 2I9 qui métabolise, l'oméprazole, le moclobémide, le diazepam, l'imipramine. Le CYP 2D6 qui métabolise divers antidépresseurs, neuroleptiques et β-bloquants.

Il est important de considérer que dans certains cas, le métabolite de phase I conserve une activité pharmacologique (cas du OH-propranolol ou de la norfluoxétine par exemple, métabolites respectifs du propranolol et de la fluoxétine). III.1.2. Phase II, réactions de conjugaison Les réactions de phase II consistent à greffer un groupement à la molécule parente ou à son métabolite de manière à le rendre hydrosoluble et à accélérer son élimination. Les réactions de la phase II sont des réactions de conjugaison et conduisent très majoritairement à la perte des propriétés pharmacologiques du composé. La phase II comporte les réactions de conjugaison, soit par l'acide glucuronique (glucuroconjugaison), la glycine (glycoconjugaison), soit par le sulfate (sulfoconjugaison catalysée par des sulfotransférases) ou encore l'acétate (acétylation catalysée par des N-acétyl transférases) et le glutathion.

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La glucuroconjugaison constitue le mécanisme principal. Elle est catalysée par des UDPglucuronyl-transférases qui favorisent la fixation de l'acide glucuronique sur un atome d'oxygène, d'azote ou de soufre d'une molécule. La morphine et le paracétamol sont deux exemples de médicaments métabolisés par glucuroconjugaison.

Réactions de phase I (réactions d’oxydation)

Métabolite(s) de phase I (actif ou inactif)

Médicament à éliminer

Réactions de phase II (réactions de conjugaison)

Métabolite(s) de phase II

Excrétion

Inactif dans 99.99% des cas

Schéma de métabolisation classique d’une molécule Autres voies possible de métabolisation

Figure 9 : Schéma simplifié des principales voies de métabolisation des xénobiotiques chez l’homme

Les glutathion transférases sont les enzymes qui favorisent la fixation de la molécule de glutathion sur un atome électrophile d'une autre molécule. L'acétylation, sous l'influence de la N-acétyl transférase, concerne un certain nombre de médicaments tels que l'isoniazide qui est ainsi inactivé et d'autres comme l'hydralazine, la sulfapyridine, le sulfaméthoxazole, la dapsone, un métabolite aminé du nitrazepam, la procaïnamide et un métabolite de la caféine. III.2. Hypothèses de travail utilisées pour déterminer les valeur du paramètre Fexcreta

III.2.1.Cas des métabolites conjugués

Dans certains cas, les médicaments peuvent subir un cycle entéro-hépatique au cours duquel le médicament est déconjugué par des enzymes de la flore intestinale, puis peuvent repasser dans la circulation systémique ou être éliminés par voie fécale. C’est le cas pour les oestrogènes qui sont retrouvés de manière prédominante dans les fèces sous forme déconjuguée (Johnson et Williams, 2004). D’autre part il a été montré, toujours pour les estrogènes et en particulier pour l’estradiol que les métabolites conjugués peuvent être rapidement déconjugués dans les eaux usées ; ceci serait du aux forts taux d’enzyme β-glucuronidase présents dans ce milieu et produits par la bactérie Escherichia Coli (D’ascenzo et al., 2003). Il a donc été tenu compte des métabolites conjugués dans la détermination du paramètre Fexcreta, et pas seulement du taux d’excrétion du composé parent. La figure 10 présente de manière simplifiée la déconjugaison dans le cas de l’estradiol.

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CH3 OH CH3

OH

OH

OH

O

O OH

OH

Régénération du composé parent

Dérivé glucuroconjugué

HO

17-β-estradiol

Figure 10 : Déconjugaison du dérivé glycuroconjugué du 17-β-estradiol par les glucuronidases des bactéries E. coli dans les eaux usées (d’après D’ascenzo et al., 2003).

Les travaux de D’ascenzo et al. (2003) ont de plus montré que tous les dérivés conjugués ne subissent pas cette déconjugaison avec la même efficacité : les conjugués sulfates seraient plus persistants que les conjugués glucuronides. Johnson et Williams (2004) considèrent donc les dérivés sulfoconjugués comme persistants contrairement aux glucuroconjugués. La valeur du Fexcreta tient donc à la fois compte du taux d’excrétion du composé sous forme parente et sous forme de dérivé glucuroconjugué. En pratique, lorsque les données étaient limitées, nous avons considéré les composés conjugués à partir de la molécule parente comme des glucuroconjugués (hypothèse de pire cas) et donc potentiellement actifs pour le milieu. Lorsque une donnée plus précise sur la nature des conjugués (sulfoconjugués et glucuroconjugués) était accessible, nous en avons tenu compte. III.2.2. Cas des métabolites actifs

Lors des processus de métabolisation, les molécules pharmaceutiques sont la plupart du temps inactivées, mais certains métabolites présentent une activité pharmacologique, qui peut-être équivalente, inférieure ou supérieure (dans le cas des prodrogues en particulier) à l’activité de la molécule parente. Chaque métabolite d'un médicament peut être considéré comme une nouvelle molécule qui a ses propres caractéristiques pharmacocinétiques (demi-vie, élimination…) généralement indépendantes de celles du composé parent, mais parfois susceptible de les modifier. III.2.3. Cas des prodrogues

Lorsque le médicament administré est inactif et que son métabolite est actif, il est considéré comme une «prodrogue». Dans ce cas, le composé important à considérer est le métabolite actif et non le composé parent : c’est le cas de l’acide fénofibrique, métabolite actif du fénofibrate et responsable de l’activité pharmacologique.

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Metabolite inactif (pas de calcul de Fexcreta)

Fraction non absorbée Réactions de Phase I (reactions d’oxydation)

Métabolite(s) de phase I

Molécule active parente

Métabolite actif

Réactions de phase II (réactions de conjugaison)

Glucuroconjugaison

Glucuroconjugaison

Autres conjugaisons

Métabolite conjugué (non pris en compte dans le calcul du Fexcreta)

Molécule mère inchangée

Molécule mère glucuroconjuguée

Métabolite actif glucuroconjugué

La somme des taux d’excrétion donne la valeur de Fexcreta

Métabolite actif libre

La somme des taux d’excrétion donne la valeur de Fexcreta

Figure 11 : Méthodologie utilisée dans la détermination des valeurs du paramètre Fexcreta. Détermination du Fexcreta pour les composés pharmaceutiques parents et le cas échéant pour leurs métabolites actifs. Les métabolites glucuroconjugués pouvant être clivés dans l’environnement et régénérer le composé parent, leurs taux d’excrétion ont été pris en compte dans le calcul des valeurs du Fexcreta.

III.3. Calcul des valeurs de Fexcreta

De manière concrète, le paramètre Fexcreta a été calculé comme suit :
Les taux d’excrétion du composé parent retrouvé dans les urines et/ou les fèces sont ajoutés aux taux d’excrétion du composé parent excrété sous forme conjuguée (mais sans tenir compte de la fraction excrétée sous forme de sulfoconjugués connus) ; nous émettons l’hypothèse que tous les dérivés glucuroconjugués sont déconjugués dans le milieu environnemental.
Lorsque plusieurs valeurs du taux d’excrétion relatives à différentes voies d’administration (voie orale, intra-veineuse…) étaient disponibles, nous n’avons tenu compte que de celles relatives à la voie orale.

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¾ La fraction non absorbée du médicament a été prise en compte le cas échéant. ¾ Les modifications de métabolisme liés à l’âge ou aux problèmes de santé (insuffisance rénale, atteinte hépatique…) et pouvant affecter les voies et les taux de métabolisation n’ont pas été prises en compte, pas plus que les différences inter-populations et ethnies. Tous les individus sont considérés comme étant des adultes de type Caucasien en bonne santé. ¾ Lorsque plusieurs valeurs du taux d’excrétion existent pour un même composé, la valeur la plus importante a été sélectionnée (hypothèse de pire cas) ; les valeurs décimales ont été arrondies à l’entier le plus proche (supérieur ou inférieur). ¾ Lorsque seule une information de type « très faiblement métabolisé » ou « non métabolisé » est disponible, une valeur par défaut de 100% pour le Fexcreta a été appliquée. ¾ Lorsque une information de type « fraction négligeable retrouvée sous forme inchangée » a été proposée, une valeur par défaut de 1% a été retenue et appliquée comme valeur minimum. ¾ Dans le cas des métabolites, les composés rapportés comme présentant une activité pharmacologique non négligeable ont été pris en compte. Les valeurs de Fexcreta pour ces composés ont été déterminées sur la base des mêmes hypothèses que précédemment. ¾ Enfin, les métabolites non rapportés comme actifs d’un point de vue pharmacologique mais excrétés à un taux supérieurs ou égal à 25% du composé parent ont également été pris en compte. La figure 11 reprend de manière synthétique la manière de déterminer le paramètre Fexcreta.

III.4. Détermination des valeurs de Fexcreta, exemples de calculs Le tableau 12 reprend toutes les valeurs de Fexcreta qui ont pu être déterminées pour les médicaments potentiellement à surveiller. Pour chaque molécule est également indiquée son utilisation thérapeutique. Un tableau exhaustif se trouve en annexe A. Il présente des informations plus complètes : afin d’indiquer comment a été déterminée la valeur du paramètre, pour chaque molécule sont données le taux de molécule mère inchangée, le taux de molécule mère conjugué, le taux et les noms du ou des métabolite(s) actif(s) ainsi que le Fexcreta correspondant. Exemple de calcul pour l’acébutolol L’acébutolol est un anti-hypertenseur de la classe des β-bloquants. Les données concernant son métabolisme nous indiquent que les phénomènes de biotransformation dans l’organisme conduisent à la formation de deux principaux métabolites : le diacétolol actif et une amine libre de l’acébutolol qui est inactive. Aucune information n’est donnée sur la présence de composés conjugués. Les données obtenues (Micromedex Drugdex©) nous indiquent que les taux de composés retrouvés dans les urines sont de 22.1% pour le diacétolol, et compris entre 12.4 et 29% pour l’acébutolol. Dans le calcul du Fexcreta, nous retenons la valeur supérieure de 29% (hypothèse de pire cas). De plus les données nous indiquent que 56% d’une dose orale d’acébutolol sont retrouvés dans les fèces et que la moitié se présente sous la forme d’acébutolol soit 28%. La valeur du paramètre Fexcreta est donc ici 29% + 28% = 57%.

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Pour la fraction de métabolite actif excrété, nous considérons le diacétolol, décrit comme étant un métabolite actif. Dans ce cas, nous disposons des taux d’excrétion de ce métabolite. La fraction active totale excrétée est calculée : 22.1% (diacétolol dans les urines) + 56% (fraction de composés actifs, diacétolol et acébutolol éliminés dans les fèces) divisé par deux égale 28% soit un Fexcreta de 50% pour le diacétolol. Exemple de calcul pour l’oxprénolol Les données concernant ce β-bloquant (source BCB) indiquent que 95% de la dose absorbée sont retrouvés sous forme de métabolites inactifs, ce qui inclut les conjugués. Le métabolisme de l’oxprénolol conduit à la formation d’au moins 5 métabolites par O-glucuroconjugaison directe (Micromedex). Moins de 3% de la dose sont retrouvés inchangés dans les urines. Les métabolites glucuroconjugués sont considérés actifs, et tous les métabolites sont considérés comme des glucuroconjugués en l’absence de données supplémentaires. En combinant les données, la valeur de Fexcreta est donc pour l’oxprénolol de 95% (métabolites inactifs considérés comme conjugués) + 3% (valeur limite retrouvée inchangée dans les urines) égale 98% de la dose absorbée retrouvée sous forme de composé parent dans le milieu. Exemple de calcul pour l’érythromycine L’érythromycine est un antibiotique de la classe des macrolides, les données de métabolisme indiquent qu’elle est partiellement métabolisée dans l’organisme. Seule une faible fraction est éliminée dans les urines (2.5 à 15%), et a priori une plus faible fraction sous forme active. Cependant les données de métabolisme indiquent que l’érythromycine est éliminée principalement par voie biliaire et que les concentrations en molécule inchangée peuvent être importantes dans la bile et les fèces. Comme cette voie d’élimination est prépondérante et comme nous ne disposons pas d’informations supplémentaires sur les taux d’excrétion, nous choisissons une hypothèse de pire cas et assignons une valeur par défaut de 100% au paramètre Fexcreta. Tableau 12 : Valeurs de Fexcreta déterminées pour les composés pharmaceutiques parents. Molécule

Usage thérapeutique

Fexcreta

acetylcystéine acide clavulanique allopurinol alprazolam amiodarone amlodipine amoxicilline amphotéricine B aspirine aténolol atorvastatine azithromycin baclofène benfluorex betamethasone

mucolytique Inhibiteur des Beta-lactamase antigoutteux anxiolytique anti-arrythmique anti-hypertenseur antibiotique antifongique analgésique anti-hypertenseur (Beta-bloquant) hypocholestérolémiant antibiotique myorelaxant hypocholestérolémiant corticoïde

0,12 0,01 0,1 0,9 1 1 0,5 0,8 -

Les composés sont indiqués avec leur usage thérapeutique et sont classés par ordre alphabétique. - indique que la valeur de Fexcreta n’a pas pu être retrouvée. * indique que le composé est réservé à usage hospitalier.

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Molécule

Usage thérapeutique

Fexcreta

bézafibrate bisoprolol bromazepam buflomedil buprénorphine carbamazépine carbocistéine carvédilol * cefpodoxime ceftazidime ceftriaxone cétirizine ciprofloxacine citalopram clarithromycine clonazepam clorazepate dipotassique cyamémazine dextropropoxyphène diazepam diclofénac diosmine domperidone doxycycline escitalopram fénofibrate fluconazole fluoxétine fluvoxamine fosfomycine furosémide glibenclamide haloperidol heptaminol hydrocortisone hydroxyzine ibuprofène josamycine ketoprofène levodopa levomepromazine levothyroxiné lopéramide loratadine lorazepam loxapine metformine métoclopramide

hypocholestérolémiant anti-hypertenseur (Beta-bloquant) anxiolytique anti-ischémique opiacé de substitution anti-épileptique mucolytique anti-hypertenseur (Beta-bloquant) antibiotique antibiotique antibiotique anti-allergique antibiotique antidépresseur sérotoninergique antibiotique anxiolytique anxiolytique antipsychotique analgesique anxiolytique anti-inflammatoire insuffisance veineuse antiémétique antibiotique antidépresseur sérotoninergique hypocholestérolémiant antifongique antidépresseur sérotoninergique antidépresseur sérotoninergique antibiotique diuretique antidiabétique antipsychotique utilisé dans l’hypotension orthostatique corticoïde anxiolytique anti-inflammatoire antibiotique anti-inflammatoire antiparkinsonien antipsychotique hormone thyroïdienne antidiarrhéique anti allergique anxiolytique antipsychotque anti-diabétique antiémétique

1 0,6 0,03 0,25 0,8 1 1 0,7 0,5 0,4 0,18 0,01 0,05 0,01 0.15 0,07 0,72 0,01 0,8 0,1 1 1 0,1 0,25 0,2 0,85 0,85 1 0,3

Tableau 12 : Valeurs de Fexcreta (suite).

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Molécule

Usage thérapeutique

métoprolol anti-hypertenseur (Beta-bloquant) métronidazole antiparasitaire mianserine antipsychotique midazolam * hypnotique / anesthésique nadolol anti-hypertenseur (Beta-bloquant) naftidrofuryl anti-ischémique naproxène anti-inflammatoire nicardipine anti-hypertenseur nordazepam anxiolytique ofloxacine antibiotique oméprazole anti-ulcéreux ondansetron anti-émétique oxazepam anxiolytique oxprenolol anti-hypertenseur (Beta-bloquant) pantoprazole anti-ulcéreux paracetamol analgésique paroxétine antidépresseur sérotoninergique perindopril anti-hypertenseur phénobarbital anti-epileptique piperacilline * antibiotique piroxicam anti-inflammatoire pravastatine hypocholestérolémiant prazepam anxiolytique prednisolone corticoïde prednisone corticoïde pristinamycine antibiotique propranolol anti-hypertenseur (Beta-bloquant) ramipril anti-hypertenseur ranitidine anti-ulcéreux rifampicine antibiotique roxythromycine antibiotique sertraline antidépresseur sérotoninergique simvastatine hypocholestérolémiant sulfaméthoxazole antibiotique tazobactam * Inhibiteur des beta lactamase teicoplanine * antibiotique terbutaline anti-asthmatique tianeptine antidepresseur tramadol analgesique trihexyphenidyle anti-parkinsonien trimebutine antispasmodique trimétazidine anti-ischémique triméthoprime antibiotique tropatépine anti-parkinsonien troxérutine insuffisance veineuse valproate de sodium anti-épileptique vancomycine * antibiotique zolpidem hypnotique zopiclone hypnotique Tableau 12 : Valeurs de Fexcreta (suite)

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Fexcreta

0,05 0,18 1 0,7 0,01 0,01 1 0,01 0,1 1 0,98 0,01 0,85 0,03 0,1 0,25 1 0,1 0,03 0,24 0,02 0,5 0,18 0,5 0,14 0,4 1 0,08 0,3 0,5 0,53 1 0,01 0,04

III.5. Apport et limites du Fexcreta dans la détermination des métabolites d’intérêt Outre la détermination de valeurs du taux d’excrétion de plusieurs molécules pharmaceutiques, l’étude du métabolisme des médicaments a permis de déterminer un certain nombre de métabolites d’intérêt : certains de ces métabolites présentent une activité pharmacologique comparable à celle du composé parent et peuvent être excrétés à des taux non négligeables. Les valeurs de Fexcreta ainsi que les taux d’excrétions de certains métabolites restent des valeurs indicatives : les données de métabolisme sont encore incomplètes et l’utilisation d’une hypothèse de pire cas apporte un certain nombre d’incertitudes dans la valeur finale obtenue. Cependant ces valeurs bien que partiellement justes sont importantes à prendre en compte, puisqu’elles permettent d’affiner les PECs, parfois de manière importante. A l’exception de la possible déconjugaison des dérivés conjugués dans les eaux usées, le devenir et le comportement des molécules dans les eaux usée n’est pas étudié et de nombreuses incertitudes demeurent sur le devenir des métabolites.

IV. Points importants à prendre en compte suite à la détermination du Fexcreta IV.1 Cas des prodrogues Parmi les prodrogues, on peut citer l’exemple du clofibrate et du fénofibrate : le clofibrate est absorbé sous forme d’ester puis hydrolysé dans le tube digestif en acide clofibrique, seule forme active. Dans cet exemple, c’est donc l’acide clofibrique et non le clofibrate que nous devons cibler. Pour les composés qui nous intéressent, il faut donc retenir la valeur de Fexcreta associée au métabolite actif pour le calcul des PECs (acide clofibrique pour le clofibrate, acide fénofibrique pour le fénofibrate). certaines statines (autre classe d’agents hypolipémiants) sont aussi des prodrogues ; ce sont leurs métabolites qui sont responsables de l’activité hypolipémiante. Dans le cas des statines, les données de métabolisme sont cependant trop fragmentaires pour permettre de déterminer en quelles quantités ces métabolites peuvent se retrouver dans l’environnement. A titre d’exemple, l’atorvastatine, largement utilisée en France, conduit après absorption, à la formation de deux métabolites actifs hydroxylés de la molécule mère. Aucune donnée sur les taux d’excrétion de ces métabolites n’a été retrouvée dans les sources consultées. IV.2. Métabolites remarquables La revue des données de métabolisme pour les composés pharmaceutiques a permis l’identification d’un certain nombre de métabolites potentiellement d’intérêt dans l’évaluation de risque. Ces métabolites ont été sélectionnés soit parce qu’ils possédaient une activité pharmacologique significative, soit parce que bien qu’inactifs pharmacologiquement, ils étaient excrétés à un taux supérieur ou égal à 25% de la quantité de molécule parent administrée (taux d’excrétion du OHibuprofène pris comme référence). Une fois les métabolites d’intérêt ciblés, leur taux d’excrétion ainsi que leurs propriétés pharmacologiques sont listés dans le tableau 13. Dans ce paragraphe, nous commentons de manière plus approfondie les résultats obtenus pour les métabolites les plus intéressants.

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Diacétolol Le diacétolol est le métabolite actif de l’acébutolol (molécule de la classe des β-bloquants), selon les données, on pourrait retrouver a priori jusqu’à 40% de la dose absorbée de composé parent dans l’environnement. Le diacétolol présentant une activité et un profil pharmacologiques équivalents à ceux de l’acébutolol (Mc Evoy 2003, source HSDB), il paraît important de tenir compte de ce métabolite. 4-hydroxy-propranolol Le métabolite principal du propranolol, le 4-OH-propranolol est pharmacologiquement actif et présente une activité sur les récepteurs β-adrénergiques comparable à celle du propranolol ; il est présent dans l’organisme à des concentrations plasmatiques comparables à celles du propranolol mais sa demi-vie est moins longue. Une étude a suggéré que ce métabolite ne serait formé que lors de la mise en place d’un traitement par voie orale par le propranolol et que les administrations intra-veineuses ou orales chroniques ne conduiraient qu’à la formation d’une faible quantité de ce métabolite (McEvoy, 2003 source HSDB). Le 4-OH-propranolol étant susceptible de représenter une fraction non négligeable de la dose absorbée, il pourrait être intéressant de confirmer sa présence ou son absence dans le milieu récepteur. Métabolites du carvédilol Le carvédilol est un autre β-bloquant d’utilisation plus restreinte en France : il possède un profil thérapeutique particulier et son utilisation est réservée aux hôpitaux. Les données de métabolisme retrouvées pour cette molécule font état de deux métabolites potentiellement à surveiller, au moins dans les effluents hospitaliers : le desméthylcarvedilol et le 4-hydroxyphénylcarvédilol. Le desméthylcarvedilol présente une activité 2.5 fois plus importante que le carvédilol (testé chez le lapin) ; les quantités de ce métabolite ne sont pas connues, il n’est a priori retrouvé qu’en faibles quantités dans les urines. Le 4-hydroxyphenyl-carvedilol est un autre métabolite à prendre en compte puisqu’il serait approximativement 13 fois plus puissant que le carvedilol chez les lapins (Micromedex drugdex, 2006). Le carvédilol étant un β-bloquant dont l’utilisation est limitée aux hôpitaux, il est peu probable que des concentrations importantes de ces métabolites soient retrouvés dans les eaux de surface ; néanmoins la présence potentielle dans les effluents hospitaliers de substances hautement actives est à prendre en compte. 14-hydroxy-clarithromycine C’est un métabolite actif de la clarithromycine (antibiotique de la famille des macrolides) qui présente sur certains souches bactériennes (Haemophilus influenzae) une activité supérieure à celle du composé parent et agit de manière synergique avec la clarithromycine (Micromedex drugdex© 2006). Ce métabolite représente a priori 15% de la dose de clarithromycine absorbée et est donc potentiellement à surveiller. Norfluoxétine La fluoxétine, antidépresseur de la famille des inhibiteurs de la recapture de la sérotonine est métabolisée dans le foie par N-déméthylation et donne naissance à son métabolite principal la norfluoxétine.

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Ce métabolite actif est excrété dans les urines sous forme inchangée à hauteur de 10% et sous forme conjuguée à hauteur de 9.5%. Ce métabolite représente donc potentiellement 20% de la dose absorbée (sans compter le fraction éliminée dans les fécès).L’activité pharmacologique et la sélectivité de la norfluoxétine pour sa cible sérotoninergique apparaît comparable à celle du composé parent. (Mc evoy, 2003 source HSDB). La norfluoxétine est par conséquent un composé à surveiller. 10-11-époxy-carbamazépine Le métabolite principal de la carbamazépine, le 10,11-carbamazépine époxide pourrait être un métabolite d’intérêt, ce métabolite est en partie responsable des intoxication à la carbamazépine (Micromedex drugdex 2006) ; néanmoins aucune donnée sur les quantités de métabolite formées et sur les quantités excrétées n’a été retrouvée. Ce métabolite aurait une activité pharmacologique comparable à celle du composé parent. Norpropoxyphène Le norpropoxyphène, métabolite du dextropropoxyphène, présente une activité anesthésique locale importante mais une activité dépressive du système nerveux central moindre que celle du composé parent (Micromedex drugdex 2006), la fraction excrétée pourrait représenter 25% de la quantité de composé parent absorbé, ce métabolite est donc potentiellement à surveiller. 25-O-désacétyl-rifampicine La rifampicine est un antibiotique utilisé dans le traitement de la tuberculose, en association avec d’autres molécules. Son métabolite majeur, la 25-O-désacéty-lrifampicine présente la même activité antimicrobienne et est excrétée de manière importante dans la bile et les fécès. Jusqu’à 60% de la dose orale de rifampicine peut être excrétée dans la bile (Martindale, 2002). 80% de la fraction excrétée dans la bile est représentée par le métabolite actif 25-O-désacétyl-rifampicine (BCB, 2006). Acétylsulfaméthoxazole Le sulfaméthoxazole produit un métabolite principal en proportion importante : l’acétylsulfaméthoxazole (environ 70% de la dose absorbée ; Mc Evoy 2003 ; source HSDB). Ce métabolite ne présente pas d’activité antibactérienne (Martindale 2002 ; Micromedex drugdex® 2006). Il est peu probable qu’il pose un risque pour l’environnement aquatique, néanmoins, au vu de la forte quantité excrétée dans le milieu, il semble nécessaire de le surveiller et d’évaluer sa toxicité sur les organismes aquatiques. Il a été retrouvé en quantités non négligeables dans des effluents de STEP et des eaux de surface en Angleterre (Ashton et al., 2004). Hydroxy and carboxy-ibuprofène L’anti-inflammatoire non stéroïdien ibuprofène est métabolisé en deux métabolites : le carboxy et l’hydroxy-ibuprofène. Leur activité est inconnue, mais ils sont excrétés a des taux non négligeables : respectivement de 37% et 25%. Ces métabolites ont déjà été détectés dans l’environnement (Bendz et al. 2006).

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IV.3 Cas des métabolites communs à plusieurs molécules actives IV.3.1 Cas de l’oxazepam L’oxazepam est un composé anxiolytique de la classe des benzodiazépines. Il présente la particularité d’être à la fois une molécule active à part entière et un métabolite commun à plusieurs autres benzodiazépines dont le diazepam et le nordazepam. Concernant le diazepam, ce composé est métabolisé de manière extensive dans le foie en N-desméthyldiazepam et en N-méthyloxazepam qui sont eux même transformés en oxazepam. L’oxazepam est ensuite glucuroconjugué puis excrété dans les urines. L’oxazepam peut provenir de différentes sources : le chlorazepate dipotassique, le diazepam et le nordazepam (et le prazepam dans une moindre mesure) conduisent à la formation de ce composé. Par conséquent ses concentrations dans l’environnement peuvent être non-négligeables. Figure 12 : Schéma simplifié des différentes sources d’oxazepam

Clorazepate dipotassique

Diazepam

Nordazepam (Desméthyldiazepam)

Desméthyldiazepam

Oxazepam

Oxazepam

Oxazepam glycuroconjugué

Rejet dans l’environnement régénération de l’oxazepam

Les noms de molécules inscrits sur fond gris correspondent à des molécules actives utilisées comme médicament, les composés apparaissant sur fond blanc représentent un métabolite ; ainsi dans le cas des benzodiazépines, le desméthyldiazepam et l’oxazépam sont à la fois des molécules actives utilisées en tant que telles en thérapeutiques et des métabolites d’autres molécules. L’oxazepam glycuroconjugué est le métabolite final de quatre spécialités pharmaceutiques et peut donc se retrouver dans l’environnement en quantités non négligeables.

Il sera tenu compte de ce profil particulier dans la détermination de la PEC de l’oxazepam. La figure 12 présente de manière simplifiée les sources et le devenir de ce composé. Ce cas particulier d’une molécule active, à la fois composé parent et métabolite commun à plusieurs autres composés de la même classe est important. Le diazepam qui est largement utilisé en France ne sera pas ou peu retrouvé dans l’environnement tandis que l’oxazepam le sera. Plusieurs études semblent confirmer cette hypothèse : Ternes (1998 ; 2001), Clara et al., 2005 et Zuccato et al., 2005 n’ont pas retrouvé de diazepam dans des effluents de STEP ou des eaux de surface.

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Métabolite 4-OH-propranolol diacétolol N-déséthylamiodarone acétylsulfaméthoxazole métabolites non identifiés 4 métabolites dont la sulfociprofloxacine et l’oxociprofloxacine 14-OH-clarithromycine 25-O-désacétylrifampicine OH-métronidazole nortryptiline norfluoxétine desméthylmiansérine désipramine O-desméthylvenlafaxine 10,11-epoxycarbamazépine oxypurinol oxazépam desméthylclobazam zopiclone N-oxide cétirizine norpropoxyphène déméthyltramadol carboxy-ibuprofène hydroxy-ibuprofène dérivé β-acide acide salicylique 2-OH-atorvastatine 4-OH-atorvastatine dérivé β-OH-acide acide clofibrique acide fénofibrique périndoprilate ramiprilate

Composé parent

Activité

taux d'excrétion

propranolol acébutolol amiodarone sulfaméthoxazole norfloxacine

équivalent au composé parent équivalent au composé parent activité comparable de bloqueur du canal sodium ; activité moindre d'antagoniste du canal calcium pas d'activité antibactérienne certains pourraient avoir une activité antibactérienne

ND 57% ND 60% 8%

ciprofloaxcine

certains pourraient avoir une activité antibactérienne

22%

clarithromycine rifampicine métronidazole amitryptiline fluoxétine miansérine imipramine venlafaxine carbamazépine allopurinol diazépam clorazépate nordazépam clobazam zopiclone hydroxyzine dextropropoxyphène tramadol

plus actif sur certaines couches microbiennes (H. influenza) ; action synergique avec le composé parent comparable au composé parent entre 30 et 50% de l'activité du composé parent actif mais pas de précisions équivalent au composé parent actif mais pas de précisions équivalent au composé parent actif mais pas de précisions actif, partiellement responsable de l'intoxication à la carbamazépine moindre activité que le composé parent

15% 50% 28% 50% 28% ND 6% 30% ND ND 100% 100% 100% ND 15% ND 25% 60% 37% 25% 5% ND ND ND ND 99% 60% 38% 12%

ibuprofène baclofène aspirine * atorvastatine * atorvastatine * simvastatine * clofibrate * fénofibrate * périndopril * ramipril *

actif, utilisé en tant que tel comme anxiolytique activité considérée comme 20% de celle du composé parent activité moindre de celle du composé parent actif, utilisé en tant que tel comme anti-allergique activité dépressive du système nerveux central très inférieure ; effet anesthésique local plus important actif, effet analgésique, pas d'autres précisions pas de précisions sur l’activité Pas de précisions sur l’activité actif mais pas de précisions actif, responsable de l'effet pharmacologique actif mais pas de précisions actif mais pas de précisions actif, responsable de l'effet pharmacologique actif, responsable de l'effet pharmacologique actif, responsable de l'effet pharmacologique métabolite actif 6 fois plus actif que le ramipril

Tableau 13 : Métabolites remarquables. Le composé parent associé, l’activité et le taux d’excrétion sont indiqués pour chaque métabolite, une astérisque indique que le composé parent peut être considéré comme une prodrogue ; ND indique que le taux d’excrétion n’a pas pu être déterminé.

57

IV.3.2. Cas de la cétrizine et de la loratadine La cétirizine est un autre exemple de métabolite croisé avec une molécule active. La cétirizine qui est un agent anti-histaminique H1 utilisé dans les allergies est aussi le principal métabolite d’un molécule, l’hydroxyzine, utilisée comme calmant chez les enfants. Le cas de la cétrizine apparaît cependant avoir moins de conséquences pour l’environnement que l’oxazepam car l’hydroxyzine ne représente pas un produit trés utilisé en France. La loratadine, un autre antihistaminique H1 est métabolisé en desloratadine, également utilisée comme produit à part entière. IV.4. Composés particuliers, cas de la lévothyroxine et des corticoïdes Pour un petit nombre de composés, nous n’avons pas utilisé l’approche de calcul présentée précédemment et les avons traitées au cas par cas : il s’agit de la lévothyroxine, un analogue d’une hormone thyroïdienne endogène, la thyroxine (T4) et des composés appartenant à la classe des corticoïdes. IV.4.1. Levothyroxine La levothyroxine est utilisée en traitement substitutif dans le cas d’une déficience en T4 endogène. Il est rapporté que la lévothyroxine est metabolisée de façon analogue à l’hormone endogène (BCB 2006 ; Allain 2000 ; Schorderet 1998) : la levothyroxine est d’abord déiodée en triiodothyronine (T3) active, elle même déiodée en di-iodothyronine inactive. La T4 et la T3 peuvent aussi être métabolisées en acide tetra-iodoacétique et en acide triiodoacétique respectivement. (ces deux composés sont inactifs). Enfin la T4 et la T3 peuvent être directement conjuguées à des groupements sulfate ou glucuronide avant d’être éliminées. Aucune valeur d’excrétion n’a été retrouvée. En tenant compte des ces données de métabolisme, il semble que seule une fraction très limitée de composé actif puisse être excrétée dans le milieu. Par conséquent, la lévothyroxine ne semble pas être un composé à considérer, au vu des quantités excrétées. Cependant, il est important de noter que cette affirmation n’est valable que dans le cas de la voie d’entrée humaine dans le milieu. IV.4.2. Glucocorticoïdes Les glucocorticoïdes sont des composés de type stéroïdiens (naturels : hydrocortisone ou cortisol) ou synthétiques (prednisone, prednisolone, betaméthasone et dexaméthasone) qui présentent entre autre des propriétés immuno-modulatrices ; ces composés sont utilisés dans un large éventail de syndromes en thérapeutique humaine (inflammation, allergie, affections auto-immunes…). De par leurs propriétés spécifiques, ces composés pourraient représenter un risque pour l’environnement aquatique. Le métabolisme de ces composés a donc été évalué. Les glucocorticoïdes synthétiques et naturels sont métabolisés selon les mêmes voies : l’hydrocortisone peut être inactivée par réduction de la fonction cétone en position 3 puis subit une conjugaison. Une oxydation réversible sur la fonction hydroxy en position 11 entraîne aussi une inactivation du composé. Enfin, des réductions de la double liaison en 4,5 peuvent se produire et résultent en une inactivation de l’hydrocortisone (Schorderet 1998, Allain 2000). Les composés synthétiques suivent des voies de métabolisation comparable, et il semble que seulement une très faible proportion de composés (inférieure à 5 %) soit excrétée sous forme inchangée (Schorderet 1998).

58

La prednisolone pourrait être une exception parmi les glucocorticoïdes : elle peut être excrétée sous forme inchangée jusqu’à une fraction de 24%, en cas de fortes posologies (Schorderet 1998). Le recueil Martindale (Martindale 2002) rapporte également qu’une fraction significative de prednisolone peut être excrétée sous forme inchangée, sans préciser les quantités. Il est également important de noter que la prednisolone est la forme active de la prednisone qui est également commercialisée en tant que médicament, les quantités de prednisone pourraient donc dans une certaine limite s’ajouter à celles de la prednisolone. Par conséquent, il est possible qu’une fraction non négligeable de prednisolone atteigne les eaux de surfaces. Ce composé devrait être recherché dans l’environnement et pourrait éventuellement servir de marqueur de contamination par les corticoïdes synthétiques.

V. Conclusions sur le paramètre Fexcreta Les valeurs de Fexcreta déterminées ici vont nous permettre d’affiner de manière importante les PECs pour les eaux de surface. Par ailleurs, ces valeurs nous donnent une indication supplémentaire pour prioriser les molécules : un composé bien que très actif pharmacologiquement peut, s’il est très fortement métabolisé en substances inactives, présenter un risque moindre qu’un autre composé moins actif, mais peu ou pas métabolisé. Enfin, concernant le risque pour les organismes non-cibles, il est possible qu’un composé parent et un métabolite actif présentant la même activité pharmacologique puissent agir de manière additive dans l’environnement. Ce point est à prendre en compte dans la priorisation des composés pharmaceutiques. Des limites et des interrogations subsistent malgré tout. Les valeurs de Fexcreta n’ont pas pu être récupéré pour l’ensemble des composés, ce manque de données est plus important pour certaines classes de médicaments comme les statines et les anti-parkinsoniens. Enfin, concernant le risque présenté par les métabolites, il ne peut être exclu qu’un métabolite inactif pharmacologiquement puisse exercer des effets délétères sur un organisme non cible.

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Abattement des concentrations dans les stations d’épuration Le taux d’abattement des concentrations en composés pharmaceutiques est également pris en compte dans la démarche de l’EMEA (Fstep). Contrairement au paramètre Fexcreta, il ne nous a pas été possible de retrouver des valeurs de Fstep pour un nombre important de molécules. Le tableau 14 suivant reprend les valeurs qui ont pu être retrouvées dans la littérature. D’une manière générale, les valeurs de taux d’abattement n’ont été étudiées que pour un faible nombre de molécules, et notamment pour les anti-inflammatoires dont l’ibuprofène, le naproxène, le diclofénac et aspirine. Nous n’avons retrouvé qu’une seule estimation des taux d’abattement pour le paracétamol. Pour la plupart des anti-inflammatoires ainsi que pour les analgésiques, (ibuprofène, naproxène, kétoprofène, paracétamol et aspirine), les taux d’abattement peuvent atteindre des valeurs importantes, supérieures à 90%. Pour certaines molécules et notamment le diclofénac, on observe des taux d’abattement très variables. L’étude de Castiglioni et al. (2006) suggère que les antibiotiques de type macrolides (érythromycine et clarithromycine) sont très peu épurés dans les STEP, cependant l’étude de Clara et al. (2005) rapporte des taux d’abattement pour la roxithromycine compris entre 50 et 60%. Il convient cependant de noter que dans cette étude, certains des prélèvements effectués rapportent des concentrations dans l’effluent supérieures à celles relevées dans les eaux usées. Comme il n’a été possible de retrouver qu’un nombre limité des taux d’abattement pour les molécules pharmaceutiques comparé aux 110 molécules (hors hormones et anti-cancéreux) pour lesquelles des données de consommation ont été récupérées, nous n’inclurons pas ces valeurs dans nos calcul de PECs pour le milieu aquatique. Cependant, nous en tiendrons compte le cas échéant pour affiner la priorisation des molécules pharmaceutiques.

60

Taux d'abattement (en pourcentage) et référence des études Molécule

Ternes 1998

Stumpf et al., 1999

acide clofibrique

51

34

acide fénofibrique acide valproïque

64

45

Paxéus 2004

Castiglioni Castiglioni Bendz et Clara et al., Nakada et et al., 2006 et al., 2006 al., 2005 2005 al., 2006 * **

> 99

amoxicilline aspirine

49 - 100 (md = 75)

100

0 - 21 (md = 10) 0 - 66 (md = 15)

36 - 76 (md = 55) 0 - 98 (md = 87)

0

0

45 - 78 (md = 60) 0 - 24 (md = 0)

53 - 69 (md = 63)

81

> 90

aténolol

< 10

bézafibrate

83

carbamazépine

7

(1)

50

40 - 100 < 10 - 53 (md < 10)

30

ciprofloxacine clarithromycine diclofénac

69

75

< 10 - 80 (m = 31)

0

22

18

erythromycine

0

0

furosemide

0 - 17 (md = 8)

15 - 62 (md = 54)

gabapentine gemfibrozil

> 99 69

46

< 10 - 75 (m = 51)

75

68

hydrochlorothiazide

ibuprofène

90

kétoprofène

75

52 - 99 (m = 86)

69

96

> 90

0

métoprolol

83

naproxène

70

78

< 10 - 10 (md < 10) 42 - 93 (m = 72)

> 90

87

0 - 80 (m = 45)

77

0 - 80 (m = 45)

88

0

(1) 93 0 - 62 33 - 66 (md = 43) (md = 57)

ofloxacine

> 99 96

32 0 - 76 72 - 89 (md = 39) (md = 84)

ranitidine roxithromycine

50 - 60 0 - 11 (md = 0)

spiramycine sulfaméthoxazole triméthoprime

0 - 77 0 - 51 (md = 24) (md = 44) 25 - 72 0 - 100 (md = 38) (md = 93)

65

lincomyine

paracétamol propranolol

Yu et al., 2006

(1) < 10 - 40 (md loméfloxacine > fluméquine (Robinson et al. 2005). Ceci peut s’expliquer dans le cas de la fluméquine qui est contrairement à ses congénères une quinolone de 1ère génération présentant une activité moindre et un spectre d’action plus étroit (elle n’est actuellement utilisée en médecine humaine que pour traiter des infections urinaires). Les autres composés : amoxicilline, benzylpénicilline, triméthoprime, acide clofibrique, clofibrate, diclofénac et carbamazépine présentent des médianes de toxicité (inhibition de croissance) supérieures à 10 mg/l. Il est difficile de conclure pour les autres composés pour lesquels on ne dispose que de peu d’informations : a priori, l’ibuprofène, le naproxène (AINS) et l’aspirine seraient moins toxiques que le diclofénac ; la metformine (antidiabétique) ne serait pas toxique sur les algues vertes (une seule donnée de CE50 > 320 mg/l ; Cleuvers 2003). Le losartan, seul antihypertenseur non β-bloquant testé sur les algues n’est a priori pas toxique (deux valeurs de NOEC de 156 et 553 mg/l sur algue ; FDACDER 1996). Pour le diazepam, une seul valeur a été retrouvée, pour le prasinophyte T. chuii : une CE50 de 17 mg/l (Nunes et al., 2005). Enfin, dans le cas des hypolipémiants, à l’exception du clofibrate et de son métabolite actif l’acide clofibrique, aucun fibrate ni statine n’ont été testés.

115

II. Exploitation des données sur les invertébrés II.1.Toxicité aiguë Les données de toxicité aiguë sur les invertébrés ne fournissent que peu de renseignements exploitables. Les concentrations toxiques aiguës étant de l’ordre du mg/l dans la majorité des cas, le risque aigu peut être exclu. Les seules informations à noter sont la plus forte toxicité des inhibiteurs de la recapture de la sérotonine (IRS) représentés par la fluoxétine et la paroxétine d’une part et la plus forte toxicité du propranolol d’autre part. Le propranolol présente une toxicité aiguë sensiblement égale à celle de la paroxétine. Les autres β-bloquants testés : métoprolol, acébutolol et nadolol ne présentent qu’une toxicité limitée. II.2. Toxicité chronique Les informations sur la toxicité chronique des composés pharmaceutiques confirment ces premières observations : Les figures 14 et 15 du chapitre précédent font ressortir la toxicité plus importante du propranolol et de la fluoxétine. La fluoxétine, pour laquelle seul un faible nombre de valeurs chroniques a pu être récupéré sur les invertébrés affiche des NOEC faibles de 0.089 et 0.045 mg/l (respectivement Henry et al., 2004 et Garric et al., 2006). D’autres IRS présentent des valeurs de toxicité comparables voire supérieures à celles de la fluoxétine. Henry et al. (2004) rapporte que la sertraline est l’IRS le plus toxique NOEC (toxicité établie par rapport à la reproduction chez C. dubia) de 0.009 mg/l suivie par la fluoxétine, la paroxétine (0.366 mg/l), la fluvoxamine (0.366 mg/l) et le citalopram (0.80 mg/l). Concernant les antibiotiques, l’étude d’Isidori et al. (2005a) rapporte une toxicité comparable pour l’oxytétracycline, le sulfaméthoxazole et l’érythromycine (0.18 ; 0.21 et 0.22 mg/l respectivement) et des toxicités plus faibles pour l’ofloxacine, la lincomycine et la clarithromycine (respectivement 3.13 ; 7.2 et 8.16 mg/l). Pour les analgésiques et les anti-inflammatoires, peu de valeurs ont été retrouvées mais celles-ci suggèrent une toxicité chronique supérieure au mg/l ; faible toxicité qui reste à confirmer. En conclusion, les IRS et notamment la sertraline, la fluoxétine et la paroxétine ainsi que le propranolol pour les β-bloquants sont les composés à surveiller en priorité d’après les données relevées pour les invertébrés.

III. Exploitation des données sur les poissons Les données d’écotoxicité récupérées pour le poisson sont en très faible nombre et orientent peu la priorisation. Les quelques valeurs chroniques (très majoritairement de tests de 10 jours sur la survie d’embryons) relevées ne permettent pas de distinguer les composés : fluoxétine, paroxétine, diclofénac et propranolol affichant des NOEC comparables de l’ordre du mg/l. Les essais de toxicité aiguë sur la survie ne donnent que des valeurs très supérieures à 100 mg/l (à l’exception du diazepam). Les quelques données de toxicité aiguë combinées aux données de toxicité chronique font néanmoins ressortir la fluoxétine, la paroxétine le propranolol et le carvédilol (à confirmer pour ce composé) comme plus toxiques et donc comme composés potentiellement prioritaires. A court terme et aux concentrations environnementales, les molécules pharmaceutiques sont sans danger pour les poissons et les autres organismes aquatiques, mais on ne peut rien dire sur les expositions à long terme. A cet égard, les essais sur les biomarqueurs nous apportent un peu plus de renseignements.

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IV. Conclusion pour la priorisation préliminaire sur la base du danger écotoxique En conclusion de cette approche écotoxicologique, il est possible de dégager quelques tendances pour les composés à surveiller en priorité (tableau 27). Compte tenu du peu d’informations disponibles il est nécessaire de combiner les résultats obtenus ici avec d’autres démarches de priorisation des médicaments. Groupe taxonomique le plus sensible cladocère cladocère cladocère cladocère poisson *

Composé sertraline fluoxétine paroxétine propranolol carvédilol sulfaméthoxazole / triméthoprime clarithromycine érythromycine amoxicilline lincomycine oxytétracycline ofloxacine ciprofloxacine loméfloxacine

** cladocère cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte) cyanobactérie (cyanophyte)

Tableau 27 : Classification préliminaire des molécules à partir des données écotoxicologiques disponibles Les molécules sont indiquées de haut en bas par ordre décroissant de danger ; * : estimation basée sur une seule donnée, à confirmer par la suite. ** : dans le cas du sulfaméthoxazole et du triméthoprime, c’est le danger potentiel représenté par l’association des deux qui est à prendre en compte plutôt que la toxicité des molécules considérées seules.

La fluoxétine, la sertraline et le propranolol sont les trois composés qui se détachent nettement des autres molécules du point de vue de leur toxicité. Les antibiotiques sont également à surveiller en priorité du fait de leur forte activité sur les micro-organismes. Il est difficile, au vu des données disponibles, d’établir une classification en fonction des composés ou des familles. Cependant l’amoxicilline, l’érythromycine et la clarithromycine semblent être des composés priroritaires. Le sulfaméthoxazole et le triméthoprime présentent un profil particulier du fait de leur emploi et de leur action synergique, des essais devraient être menés sur la toxicité du mélange de ces deux composés. On ne peut pas conclure pour les analgésiques et les anti-inflammatoires bien que les données des marqueurs biologiques chez le poisson indiquent des effets du diclofénac à très faible dose. L’acide clofibrique n’est pas à surveiller dans la mesure où il n’est pas utilisé en France. Le classement présenté ici est limité du fait du faible nombre de données écotoxicologiques retrouvées et ne concerne que peu de molécules et de familles thérapeutiques.

117

Priorisation selon la méthodologie EMEA Détermination des quotients de risque PEC/PNEC

I. Utilisation du protocole proposé par l’EMEA pour la détermination des PEC Le calcul des valeurs de PEC a été effectué dans la première partie de ce travail, dans le chapitre « Détermination des PECs pour le milieu aquatique ». Les résultats obtenus sont donnés dans les tableaux 15 et 16 correspondants.

II. Utilisation du protocole proposé par l’EMEA pour la détermination des PNEC Pour la détermination des PNEC pour les composés pharmaceutiques, nous avons dans un premier temps suivi la procédure de l’EMEA qui recommande le recours à la seule utilisation de données écotoxicologiques chroniques. Afin de pouvoir réaliser un calcul de PNEC selon cette procédure, il faut disposer de NOEC chroniques pour les trois groupes taxonomiques suivants : algues, invertébrés et poissons (« base set »). Pour calculer la PNEC on applique à la plus faible valeur de NOEC un facteur de sûreté de 10 censé prendre en compte les variations inter et intra-espèces et l’extrapolation entre les données de laboratoire et les conditions de terrain. Il s’agit en fait de la méthode préconisée par le TGD (Technical Guidance Document) Européen. Dans la pratique, peu de molécules pharmaceutiques réunissent les conditions pour assurer ce calcul selon les recommandations de l’EMEA : ce sont l’amoxicilline, l’acide clofibrique, le sulfaméthoxazole, le propranolol, la carbamazépine, la fluoxétine et le diclofénac. Le tableau ci-dessous (tableau 28) présente les valeurs de NOEC utilisées pour déterminer les PNEC. composé

espèce la plus sensible

groupe taxonomique

critère

amoxicilline acide clofibrique propranolol propranolol carbamazépine sulfaméthoxazole fluoxétine fluoxétine diclofénac

S. leopoliensis B. calycliflorus Hyallela azteca Ceriodaphnia dubia Ceriodaphnia dubia S. leopoliensis non précisée Ceriodaphnia dubia Ceriodaphnia dubia

algue invertébré invertébré invertébré invertébré algue algue invertébré invertébré

croissance reproduction reproduction reproduction reproduction croissance croissance reproduction reproduction

valeur de NOEC retenue 0.78 0.64 1 9 25 5.9 1 45 1000

référence Andreozzi et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Huggett et al., 2002 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 FDA-CDER 1996 Garric et al. 2006 Ferrari et al., 2004

facteur valeur de de PNEC sûreté finale 10 0.078 10 0.064 10 0.1 10 0.9 10 2.5 10 0.59 10 0.1 10 4.5 10 100

Tableau 28 : Valeurs de PNEC calculées selon la procédure de l’EMEA. Valeurs de NOEC et de PNEC exprimées en µg/l.

Remarques : ¾ Pour le propranolol, la valeur la plus faible de NOEC retrouvée est de 1 µg/l, obtenue par Huggett et al. (2002) sur un test reproduction de 28 jours chez Hyallela azteca ; ce qui conduirait à une PNEC de 0.1 µg/l. Néanmoins, il semble que les conditions standards pour ce test n’aient pas toutes été respectées. Nous rapportons donc également la valeur de NOEC obtenue par Ferrari et al., (2004) sur un test standardisé sur C. dubia. Les deux valeurs présentent quasiment un ordre de grandeur de différence.

118

¾ Pour la fluoxétine, la valeur de NOEC déterminée par le FDA-CDER est la plus faible mais comme il n’est pas possible de savoir dans quelles conditions ont été réalisés les tests et que l’espèce de l’algue n’est pas donnée ; nous avons utilisé une autre valeur pour de NOEC la fluoxétine, basée sur un test standardisé sur C. dubia (Garric et al., 2006). ¾ Pour le sulfaméthoxazole, sur les trois valeurs de NOEC retrouvées, une n’est pas une valeur exacte : NOEC 10 jours chez D. rerio > 8 mg/l (Ferrari et al., 2004). Cependant comme dans le calcul de la PNEC, le facteur de sûreté ne s’applique qu’à la plus faible valeur et comme les deux autres valeurs de NOEC sont très inférieures à celle-ci, nous avons considéré que les conditions s’appliquant pour 3 valeurs de NOEC étaient réunies.

III. Utilisation du protocole décrit par le TGD Européen pour calculer des PNEC supplémentaires Pour les autres molécules pharmaceutiques, il n’est pas possible d’appliquer les recommandations de l’EMEA car on ne dispose pas d’assez de valeurs de NOEC pour les composés étudiés. Nous nous sommes donc rapportés à la procédure décrite par le TGD qui permet de déterminer des valeurs de PNEC à partir de valeurs chroniques de NOEC et éventuellement à partir de valeurs aiguës de CE(L)50. Il s’agit en fait de la même démarche que pour les 5 composés précédents, les facteurs de sûreté étant différents en fonction du nombre et du type de données dont on dispose. Le tableau 29 ci-dessous reprend les valeurs et les critères de choix d’un facteur de sûreté. données disponibles au moins une CE(L)50 court terme pour chacun des trois niveaux trophiques du « base set » (« base set » : algue, daphnie, poisson) au moins une NOEC long terme (daphnie ou poisson) deux NOEC long terme pour deux niveaux trophiques différents (poisson et/ou daphnie et/ou algue) au moins une NOEC long terme pour chacun des trois niveaux trophiques du « base set »

facteur de sûreté 1000 100 50 10

Tableau 29 : Critères de choix et valeurs des facteurs de sûreté (d’après TGD)

Le TGD recommande pour les invertébrés le recours à des valeurs obtenues sur des essais sur daphnie. Dans la pratique, rien ne s’oppose à utiliser des valeurs obtenues sur d’autres invertébrés, d’autant que certains tests sont standardisés. Les recommandations du TGD permettent le cas échéant de dériver des valeurs de NOEC en fonction de valeurs de LOEC : si pour une étude long terme donnée, les valeurs de NOEC ne sont pas données, le TGD propose d’en extrapoler de la manière suivante : ¾ Si la valeur de LOEC représente entre 10 et 20% des effets observé, alors, une NOEC peut être calculée comme LOEC/2. ¾ Si la LOEC correspond à au moins 20% des effets observés, et qu’il existe une relation distincte entre effets et dose, la CE10 correspondante calculée ou extrapolée peut être utilisée comme valeur de NOEC. ¾ Si le pourcentage d’effet correspondant à la LOEC n’est pas connu, aucune valeur de NOEC ne peut être déterminée. Le tableau 30 présente l’ensemble des valeurs de NOEC retrouvées pour les composés pharmaceutiques. De plus ce tableau reprend les valeurs de NOEC qui ont pu être déterminées à partir des valeurs de LOEC et de CE10 ; dans la pratique, peu de NOEC ont pu être déterminées à partir de ces données.

119

composé

espèce

critère

référence

amoxicilline amoxicilline amoxicilline

S. leopoliensis S. capricornutum C. dubia

croissance croissance reproduction

Andreozzi et al., 2004

NOEC (µg/l)

LOEC (µg/l)

% d'effet CE10 NOEC finale retenue de la (µg/l) (µg/l) LOEC

Garric et al., 2006

0,78 250000 500000

0,78 250000 500000

Holten-Lützhøft 1999

benzylpénicilline

S. capricornutum

croissance

Halling-Sørensen 2000

100000

100000

érythromycine érythromycine

S. capricornutum C. vulgaris

croissance croissance

Eguchi et al., 2004

10,3 12500

10,3 12500

clarithromycine clarithromycine

P. subcapitata D. magna

croissance reproduction

Yamashita et al., 2006 Yamashita et al., 2006

3.1 3.1

3.1 3.1

oxytétracycline

S. capricornutum

croissance

Eguchi et al., 2004

183

183

oxytétracycline

L. gibba

croissance

Brain et al. 2004b

730

730

doxycycline

L. gibba

croissance

Brain et al. 2004b

55

55

sulfaméthoxazole

S. Capricornutum

croissance

Eguchi et al., 2004

614

614

sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole

croissance croissance croissance reproduction effets effets reproduction survie

Ferrari et al., 2004

90 5,9 1250

90 5,9 1250

sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole

P. subcapitata S. leopoliensis C. meneghiniana B. calyciflorus D. magna D. magna C. dubia D. rerio

Ferrari et al., 2004

25000 100 10 250 > 8000

25000 100 10 250 8000

triméthoprime

S. capricornutum

croissance

Eguchi et al., 2004

25500

25500

levofloxacine levofloxacine

P. subcapitata D. magna

croissance reproduction

Yamashita et al., 2006 Yamashita et al., 2006

310 31

310 31

ofloxacine

S. leopoliensis

croissance

Ferrari et al., 2004

5

5

ofloxacine ofloxacine

C. meneghiniana P. subcapitata

croissance croissance

Ferrari et al., 2004

31,2 2500

31,2 2500

Eguchi et al., 2004

Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Flaherty et al., 2005 Flaherty et al., 2005 Ferrari et al., 2004

Ferrari et al., 2004

ofloxacine

L. gibba

croissance

Brain et al. 2004a

ofloxacine

B. calyciflorus

reproduction

Ferrari et al., 2004

12500

12500

norfloxacine

S. capricornutum

croissance

Eguchi et al., 2004

40100

40100

norfloxacine

C. vulgaris

croissance

Eguchi et al., 2004

40200

40200

ciprofloxacine ciprofloxacine

L. gibba P. promelas

frondes survie

Brain et al. 2004 Robinson et al., 2005

106 10

106 10

loméfloxacine

L. gibba

frondes

Brain et al. 2004

8

8

diclofénac

P. subcapitata

croissance

Ferrari et al.,2004

10000

10000

diclofénac diclofénac diclofénac diclofénac

D. magna C. dubia B. calyciflorus D. rerio

survie reproduction reproduction survie

Han et al., 2006

Ferrari et al.,2003

10000 1000 12500 4000

10000 1000 12500 4000

ibuprofène

D. magna

reproduction

Han et al., 2006

20000

20000

aspirine aspirine

D. magna D. longispina

reproduction reproduction

Marques et al., 2004

1000 1000

1000 1000

Ferrari et al.,2004 Ferrari et al.,2004

Marques et al., 2004

121

Tableau 30 : Valeurs de NOEC retrouvées pour les composés pharmaceutiques. Sont également indiquées les valeurs de NOEC déterminées à partir de valeurs de LOEC et de CE10 selon les recommandations du TGD (toutes les valeurs sont exprimées en µg/l). Les valeurs de CE10 et de LOEC sont les valeurs rapportées par les auteurs.

120

121

composé

espèce

critère

référence

fluoxétine fluoxétine fluoxétine fluoxétine fluoxétine

algue verte B. calyciflorus C.dubia C. dubia D. rerio

reproduction reproduction reproduction survie

FDA-CDER 1996 *

paroxétine

B. calyciflorus

paroxétine paroxétine paroxétine

C. dubia C. dubia D. rerio

citalopram fluvoxamine fluvoxamine

NOEC (µg/l)

LOEC (µg/l)

% d'effet CE10 NOEC finale retenue de la (µg/l) (µg/l) LOEC

Garric et al., 2006

1 80 45 89 4000

1 80 45 89 4000

reproduction

Garric et al., 2006

125

125

reproduction reproduction survie

Garric et al., 2006 Garric et al., 2006

30 220 4000

30 220 4000

C. dubia

reproduction

Henry et al., 2004

4000

4000

algue verte C. dubia

non précisé reproduction

FDA-CDER 1996 *

31000 370

31000 370

Garric et al., 2006 Garric et al., 2006 Henry et al., 2004.

Henry et al., 2004

Henry et al., 2004

sertraline

C. dubia

reproduction

Henry et al., 2004

9

9

carbamazépine carbamazépine carbamazépine carbamazépine

C. meneghiniana S. leopolensis B. calyciliflorus C. dubia

croissance croissance reproduction reproduction

Ferrari et al., 2003

10000

Ferrari et al., 2003 Ferrari et al., 2003

17500 377

Ferrari et al., 2004

25

10000 17500 377 25

carbamazépine

D. rerio

embryolétalité

Ferrari et al., 2004

25000

25000

bromazepam bromazepam

B. calyciflorus C. dubia

reproduction reproduction

Garric et al., 2006

20800 15600

20800 15600

diazepam

H. vulgaris

régénération

Pascoe et al., 2003

propranolol

P. subcapitata

croissance

Ferrari et al., 2004

500

500

propranolol propranolol propranolol

C. meneghiniana S. leopolensis B. calyciflorus

croissance croissance reproduction

Ferrari et al., 2004

94 350 180

94 350 180

propranolol propranolol

D. magna D. magna

croissance fécondité

Dzialowski et al., 2006

propranolol propranolol propranolol propranolol

C. dubia C. dubia H. azteca D. rerio

reproduction reproduction reproduction survie

acébutolol

B. calyciflorus

acébutolol

C. dubia

Garric et al., 2006

Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004

10

440 110

Dzialowski et al., 2006

ND

NC

< 20% < 20%

220 55

Ferrari et al., 2004

9 125 1 2000

9 125 1 2000

reproduction

Garric et al., 2005

125000

125000

reproduction

Garric et al., 2005

62500

62500

143000

143000

80 10

80 10

Ferrari et al., 2004 Huggett et al., 2002 Huggett et al., 2002

losartan

algue verte

non précisé

FDA-CDER 1996 *

clofibrate clofibrate

B. calyciflorus D. magna

reproduction reproduction

Garric et al., 2006

fénofibrate

B. calyciflorus

reproduction

Garric et al., 2005

80

80

fénofibrate

D. rerio

survie

Garric et al., 2005

2000

2000

ac. clofibrique ac. clofibrique ac. clofibrique ac. clofibrique ac. clofibrique ac. clofibrique

P. subcapitata S. leopolensis B. calyciflorus D. magna C. dubia D. rerio

croissance croissance reproduction survie reproduction mortalité

Ferrari et al., 2004

75000 23500 246 40000 640 70000

75000 23500 246 40000 640 70000

atorvastatine

L. gibba

croissance

Brain et al. 2004b

Köpf 1995 *

Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Han et al., 2006 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004

Tableau 30 : Valeurs de NOEC retrouvées pour les composés pharmaceutiques (suite).

121

85

85

A partir des valeurs de NOEC et de LOEC, un certain nombre de valeurs de PNEC ont été dérivées : le tableau 31 présente les valeurs de PNEC déterminées pour les composés pharmaceutiques en fonction des critères donnés par le TGD. Pour les composés marqués d’une astérisque, des aménagements de la procédure du TGD ont été effectués. Par exemple, dans le cas de la loméfloxacine, nous ne disposions de valeurs exactes de NOEC chroniques que pour un niveau trophique (algues), pour les poissons, nous n’avions qu’une borne inférieure (NOEC > 10 mg/l ; Robinson et al., 2005), cette borne inférieure étant plus élevée que l’autre valeur de NOEC et comme le facteur de sûreté ne s’applique qu’à la plus faible des valeurs considérées, nous avons considéré que les conditions d’application du facteur correspondant à « deux NOEC pour deux niveaux trophiques différents » étaient réunies. Dans le tableau 31 nous rapportons quelques valeurs de PNEC calculées à partir de données d’effet aigü. Ces valeurs sont données à titre indicatif et ne rentreront pas en compte dans notre démarche de priorisation : les incertitudes sur l’extrapolation de valeurs de PNEC à partir de données aiguës étant trop grandes. On retrouve dans plusieurs cas des valeurs de PNEC inférieures au µg/l : pour cinq antibiotiques dont la clarithromycine, l’érythromycine, la levofloxacine, l’ofloxacine, et l’oxytétracycline. On retouve également deux hypolipémiants de la classe des fibrates : le clofibrate et le fénofibrate avec des PNEC inférieures au µg/l. En ce qui concerne le clofibrate et le fénofibrate, il est peu probable que ces deux composés présentent un risque pour l’environnement en raison de leur caractère de prodrogue (voir paragraphe sur la métabolisation) : ils sont fortement métabolisés en acide clofibrique et fénofibrique actifs et ce sont ces deux composés pour lesquels il est intéressant de calculer une PNEC ; seule une PNEC pour l’acide clofibrique a pu être calculée. Quatre composés (acide salicylique, acide ortho-hydroxy-hippurique, ibuprofène, et acébutolol présentent malgré des facteurs de sûreté très importants des valeurs de PNEC élevées qui a priori permettent de les éliminer d’une liste de composés prioritaires. Metformine et timéthoprime présentent également des valeurs de PNEC élevées mais on ne peut pas conclure pour le triméthoprime car il peut agir de façon synergique avec le sulfaméthoxazole. Pour la metformine, la PNEC étant basée sur des données aiguës, on ne peut pas conclure non plus. Les valeurs de PNEC obtenues par la méthode des facteurs de sûreté doivent être considérées avant tout de manière indicative et il faut éviter d’en tirer des conclusions trop hâtives. Pour certains composés, comme nous l’avons remarqué précédemment, les études d’auteurs différents peuvent conduire à des résultats différents pour un même composé dans des conditions d’essai similaires. Toute approche confondue (EMEA et TGD), les valeurs les plus faibles de PNEC (hors PNEC basées sur des données aiguës) sont observées pour l’acide clofibrique, l’amoxicilline, la clarithromycine, l’érythromycine, l’ofloxacine, le propranolol et la fluoxétine.

IV. Utilisation des méthodes statistiques pour dériver des PNECs Outre l’utilisation de facteurs de sécurité, le TGD propose une autre méthode basée sur une extrapolation statistique des données écotoxicologiques. La distribution statistique de la sensibilité des organismes (Species Sensitivity Distribution, SSD) peut décrire la variabilité de sensibilité des organismes d’un écosystème vis-à-vis d’un même composé. Les valeurs de NOEC sont utilisées comme références pour construire une distribution statistique. Le principal inconvénient de cette méthode et la nécessité de disposer d’un nombre de données suffisant pour construire la distribution.

122

Classe thérapeutique macrolide macrolide fluoroquinolone fluoroquinolone fluoroquinolone Beta-bloquant fibrate fibrate IRS IRS cycline cycline antibiotique AINS AINS (mét.) AINS (mét.) AINS (mét.) AINS (mét.) IRS IRS diurétique lincosanide biguanide antipyrétique AINS benzodiazépine Beta-bloquant

nombre et type de données utilisables 2 NOEC érythromycine 2 NOEC clarithromycine 2 NOEC levofloxacine 2 NOEC ofloxacine 2 NOEC * loméfloxacine 2 NOEC acébutolol 2 NOEC clofibrate 2 NOEC fénofibrate 2 NOEC paroxétine 2 NOEC fluvoxamine 1 NOEC ** oxytétracycline 1 NOEC ** tétracycline 1 NOEC ** triméthoprime 1 NOEC ibuprofène 1 NOEC aspirine 1 NOEC acide salicylique 1 NOEC acide gentisique 1 NOEC acide OH-hippurique 1 NOEC sertraline 1 NOEC citalopram 1 NOEC furosémide 3 CL(E) 50 * lincomycine 3 CL(E) 50 * metformine 3 CL(E) 50 paracétamol 3 CL(E) 50 naproxène 3 CL(E) 50 diazépam 3 CL(E) 50 * métoprolol composé

espèce la plus sensible

groupe taxonomique

donnée retenue

critère

références de l’étude retenue

valeur de toxicité retenue

facteur de sûreté

Valeur de PNEC finale

S. capricornutum D. magna D. magna S. leopoliensis non précisé C. dubia D. magna D. magna C. dubia C. dubia S. capricornutum Synechocystis sp S. capricornutum D.magna D. magna D. magna D. magna D. longispina C. dubia C. dubia C. dubia P. subcapitata D. magna Hydra vulgaris D. magna D. magna D. subspicatus

chlorophyte cladocère cladocère cyanophyte chlorophyte cladocère cladocère cladocère cladocère cladocère chlorophyte cyanophyte chlorophyte cladocère cladocère cladocère cladocère cladocère cladocère cladocère cladocère chlorophyte cladocère cnidaire cladocère cladocère chlorophyte

NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC NOEC CE 50 CL 50 CL 50 CL 50 CL 50 CE 50

croissance reproduction reproduction croissance croissance reproduction reproduction reproduction reproduction reproduction croissance croissance croissance reproduction reproduction reproduction reproduction reproduction reproduction reproduction reproduction croissance survie survie survie survie croissance

Eguchi et al., 2004 Yamashita et al., 2006 Yamashita et al., 2006 Ferrari et al., 2004 FDA-CDER 1996 Garric et al., 2005 Köpf 1995 Garric et al., 2005 Garric et al., 2005 Henry et al., 2003 Eguchi et al., 2004 Pomati et al., 2004 Eguchi et al., 2004 Han et al., 2006 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Henry et al., 2003 Henry et al., 2003 Isidori et al., 2006 Isidori et al., 2005 Cleuvers 2003 Pascoe et al., 2003 Rodriguez et al., 1992 Lilius et al., 1994 Cleuvers 2003

10.3 3.1 31 5 2000 62500 10 7 30 370 183 1 25500 20000 1000 5600 320 84500 9 800 156 70 64000 1000 140000 4300 7300

50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 1000 1000 1000 1000 1000 1000

0.206 0.062 0.62 0.1 40 1250 0.2 0.14 0.6 7.4 1.83 0.01 255 200 10 56 3.2 845 0.09 8 1.56 0.07 64 1 140 4.3 7.3

Tableau 31 : Estimation des PNEC (Predictive No Effect Concentration) pour le milieu aquatique pour les composés pharmaceutiques Les valeurs de toxicité et les PNEC sont données en µg/l ; la notation (mét) après le nom d’une classe thérapeutique indique que le composé est un métabolite. * : une des valeurs de CL(E)50 n’est pas une valeur égale mais une valeur « supérieure à ». ** : les valeurs de PNEC sont déterminées sur la seule base d’une NOEC algue, ce qui n’est pas préconisé par le TGD.

123

Cette distribution permet de déterminer une valeur limite de concentration d’un composé qui protège 95% des espèces et qui est considérée comme une limite acceptable pour l’environnement : la Hazardous concentration 5% (HC5 ; Concentrations dangereuse pour 5% des espèces). Le TGD recommande l’utilisation d’un minimum de 10 NOECs (si possible 15) couvrant au moins 8 groupes taxonomiques (poissons, amphibiens, crustacé, insecte, rotifère, mollusque, algue, macrophyte…). Stephan et al., 1985, qui ont mis au point la première méthode de ce type préconisent un minimum de 8 données. Malheureusement dans notre cas, aucun composé pharmaceutique ne présente les conditions requises pour évaluer une SSD. Les données sont trop peu nombreuses et ne couvrent pas un ensemble de groupes taxonomiques suffisant.

V. Calcul des ACR (Acute to Chronic Ratio), commentaires sur leur utilité Dans les estimations de risque, les valeurs d’ACR sont souvent employées pour aider à l’évaluation d’un composé. composé

espèce

valeur aiguë (mg/l)

référence

clarithromycine érythromycine érythromycine oxytétracycline sulfaméthoxazole sulfaméthoxazole ofloxacine ofloxacine diclofénac ibuprofène fluoxétine paroxétine fluvoxamine carbamazépine propranolol propranolol propranolol métoprolol

C. dubia C. dubia B. calicyflorus C. dubia B. calicyflorus C. dubia B. calicyflorus B. calicyflorus C. dubia D. magna C. dubia C. dubia C. dubia C. dubia D. magna C. dubia C. dubia D. magna

CE50 : 18.66 CE50 : 10.23 CE50 : 27.53 CE50 : 18.05 CE50 : 26.27 CE50 : 15.51 CE50 : 29.88 CE50 : 29.88 CE50 : 22.7 CE50 : 132.6 NOEC : 0.056 CE50 : 1.35 CE50 : 0.84 CE50 > 77.7 CE50 : 1.6 CE50 > 1.51 CE50 : 0.8 CE50 : 64

Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Han et al. 2006 Brooks et al. 2003a Garric et al. 2005 Henry et al. 2003 Ferrari et al. 2003 Dzialowski 2006 Ferrari et al. 2003 Huggett et al. 2002 Dzialowski 2006

valeur chronique (mg/l) CE50 : 8.16 CE50 : 0.22 CE50 : 0.94 CE50 : 0.18 CE50 : 9.63 CE50 : 0.21 CE50 : 0.53 CE50 : 12.5 NOEC : 1 NOEC : 20 NOEC : 0.045 NOEC 0.03 NOEC : 0.37 NOEC : 0.025 LOEC : 0.055 NOEC : 0.009 NOEC : 0.125 LOEC : 3.2

référence

ACR

Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Isidori et al. 2005 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Han et al. 2006 Brooks et al. 2003a Garric et al. 2005 Henry et al. 2003 Ferrari et al. 2003 Dzialowski 2006 Ferrari et al. 2003 Huggett et al. 2002 Dzialowski 2006

2.28 46.5 29.28 100.23 2.72 73.87 56.38 2.39 22.7 6.63 1.24 45 2.27 > 3108 29.09 > 167.78 6.4 20

Tableau 32 : Valeurs calculées d’ACR (Acute To Chronic Ratio) pour les composés pharmaceutiques

Dans le cas des produits pharmaceutiques, l’utilisation de ce concept est limitée dans la mesure où une évaluation approfondie (tests aigus et chroniques sur une même espèce) d’un composé n’a été réalisée que dans peu de cas : il n’a été possible de déterminer ces ACR que pour une quinzaine de composés. Le tableau 32 ci-dessus regroupe des valeurs d’ACR calculées à partir des données retrouvées dans la littérature. A titre indicatif nous donnons aussi celles calculées par Fent (Fent et al., 2006) : pour l’aspirine : ACR chez D. magna de 924, pour le clofibrate : ACR de 2820 chez D. magna (Köpf 1995 cité par Webb 2001), ACR de 201 et 64 pour le naproxène et le naproxène sodium (C. dubia ; Isidori et al. 2005b). Le cas du propranolol montre que pour un même composé, en fonction d’études et de critères différents, les valeurs d’ACR peuvent varier de manière importante. Par ailleurs, pour des composés au mécanismes d’action similaire (fluoxétine et paroxétine), ces ACR peuvent varier d’au moins un ordre de grandeur. Les ACR déterminés ici n’apportent pas d’information pertinente et utilisable dans une évaluation de risque. Nous rejoignons la conclusion de Fent qui affirme que la toxicité chronique ne peut être dérivée de la toxicité aiguë, ce qui dit-il, est souvent négligé dans une évaluation de risque. Par conséquent, nous limitons notre priorisation de type PEC/PNEC aux seules valeurs de PNEC calculées à partir de données chroniques.

124

VI. Calcul des ratios PEC/PNEC, commentaires et conclusions pour la méthodologie de priorisation EMEA VI.1. Calcul des ratios PEC/PNEC Le tableau 33 présente les ratios PEC/PNEC déterminés en fonction des valeurs de PEC et de PNEC calculées dans les chapitres précédents.

composé

Valeurs PEC phase 2B Valeur de utilisées pour PEC phase 2A (tient compte du métabolisme) PNEC finale (µg/l) dériver la (µg/l) (µg/l) PNEC

amoxicilline propranolol propranolol carbamazépine fluoxétine

7,61 0.285 0.285 0.765 0.085

6,85 0.07 0.07 0.023 0.009

0.078 0.1 0.9 2.5 0.1

fluoxétine diclofénac

0.085 0.226

0.009 0.034

3 0.1

sulfaméthoxazole acide clofibrique

0.382 -

0.076 -

0.59 0.064

érythromycine clarithromycine levofloxacine ofloxacine loméfloxacine clinafloxacine paroxétine fluvoxamine acébutolol clofibrate fénofibrate ibuprofène furosémide aspirine acide salicylique acide gentisique

0.345 4,00 0.126 0.026 1.956 5,48 0,49 9.046 0.142 0.08 0.076

0.062 0.094 0.004 1,37 0,486 0.02 0.01 0.038

0.206 0.062 0.62 0.1 40 0.103 0.6 7.4 1250 0.2 0.14 200 1,56 10 100 3.2 845 0.09 8 255

acide OH-hippurique

sertraline citalopram triméthoprime

3 NOEC

3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 3 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 2 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC 1 NOEC

références de l’étude Ratio PEC / PNEC phase retenue pour le 2A calcul de PNEC Andreozzi et al., 2004 Huggett et al., 2002 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 FDA-CDER 1996 Garric et al., 2005 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Ferrari et al., 2004 Eguchi et al., 2004 Yamashita et al., 2006 Yamashita et al., 2006 Ferrari et al., 2004 FDA-CDER 1996 Robinson et al., 2005 Garric et al., 2005 Henry et al., 2003 Garric et al., 2005 Köpf 1995 Garric et al., 2005 Han et al., 2006 Isidori et al., 2006 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Marques et al., 2004 Henry et al., 2003 Henry et al., 2003

Isidori et al., 2006

Ratio PEC / PNEC phase 2B

97,56 2,85 0,31 0,306 0,85 0,028 2.26 0,647 5.5 40 0,21 0,0035 13,97 0,0274 1 0,9 7,1 0,01 2.98.10-4

87,82 0.71 0.078 0.09 0,003 0,34 0,128 1 0,94 0.0067 0.14 0,00685 0,311 0,22 0.0012 1.49.10-4

Tableau 33 : Détermination des ratios PEC/PNEC pour les composés pharmaceutiques Valeurs de PEC et de PNEC exprimées en µg/l. – indique que les données de PEC ne sont pas encore disponibles. Les ratios PEC/PNEC en grisé sont les ratios supérieurs ou égal 1.

Finalement assez peu de quotients de risque ont pu être calculés : ceci vient d’une part du nombre limité de données écotoxicologiques disponibles mais également du manque de certaines valeurs de PEC. Pour certaines molécules (acide clofibrique, clofibrate, loméfloxacine, clinafloxacine), peu utilisées en France et donc non retenues sur la liste initiale, les valeurs de PEC n’ont pas pu être calculées.

125

Sur l’ensemble des ratios PEC/PNEC (basés sur l’emploi de PEC de phase 2B) déterminés, seuls deux composés affichent une valeur supérieure ou égale à 1 : l’amoxicilline et la clarithromycine. La valeur importante du ratio PEC/PNEC pour l’amoxicilline confirme que cette molécule est un composé prioritaire. D’une manière générale, les ATBs, de par leur activité sur les micro-organismes sont des composés à inclure a priori sur une liste de priorisation. En ce qui concerne l’amoxicilline qui présente le quotient le plus élevé, la valeur de NOEC a été mesurée sur des cyanobactéries (Andreozzi et al., 2004) beaucoup plus sensibles aux antibiotiques que les algues vertes. Une autre étude (Holten-Lützoft et al., 1999) confirme que les cyanobactéries sont très sensibles aux antibiotiques contrairement aux algues vertes. L’étude de Garric et al., (2006) suggère que l’amoxicilline présente une toxicité très faible sur les invertébrés mais également sur les algues vertes. Le propranolol et l’ofloxacine présentent des quotients d’une valeur respective de 0.7 et 0.96. Ces composés peuvent présenter un risque pour l’environnement et sont potentiellement à surveiller. La fluoxétine, malgré une très forte toxicité sur les organismes aquatiques présente un ratio inférieur à 1, ce qui est lié aux faibles valeurs de PEC déterminées, valeurs de PEC cohérentes avec des mesures effectuées dans le milieu aquatique (Vasskog et al., 2006). A priori, ce composé ne présente pas un risque important pour l’environnement, mais au vu de son activité potentielle de perturbateur endocrinien des invertébrés aquatiques, cette hypoyhèse reste à confirmer. Dans le cas de la fluoxétine, il faut également tenir compte de son principal métabolite actif, la norfluoxétine. La norfluoxétine ayant la même activité pharmacologique (même mode d’action et même activité) que la fluoxétine, il est justifié de calculé une PEC commune pour ces deux composés en sommant les PECs respectives des deux molécules. Dans ce cas on obtient un nouveau quotient de risque égal à 0.33, ce qui reste inférieur à 1 mais 3.5 fois supérieur au précédent. Ce résultat montre qu’il est important dans la mesure du possible de tenir compte des métabolites actifs pour les médicaments. Les autres composés testés présentent des ratios PEC/PNEC inférieurs à 1 indiquant un risque faible pour l’environnement. VI.2. Commentaires et conclusion sur les résultats obtenus D’une manière générale, le calcul des ratios PEC/PNEC confirme les remarques précédemment effectuées sur les familles de composés potentiellement à surveiller, à savoir : antibiotiques et propranolol. Cependant, au vu du peu de données écotoxicologiques retrouvées, les valeurs de PNEC sont à considérer avec précautions. De plus il n’a été possible de calculer les ratios PEC/PNEC que pour un petit nombre de composés pharmaceutiques ; il a été nécessaire d’élargir la méthodologie EMEA pour ne pas être limité à seulement 6 composés. Seule une dizaine de composés ont pu être classés selon leur risque pour l’environnement aquatique. Certaines PNECs pour les antibiotiques ont été déterminées en se basant sur des essais portant sur les cyanophytes (cyanobactéries). Pour certaines molécules comme l’amoxicilline, des PNEC déterminées à partir de données sur les algues vertes, comme préconisé par le TGD, auraient conduit à des valeurs plus élevées et donc à des ratios PEC/PNEC inférieurs à 1. L’utilisation des données de toxicité obtenues sur des organismes de type cyanophyte devrait être discutée d’un point de vue réglementaire pour l’évaluation du risque des antibiotiques. Pour compléter cette priorisation, il serait nécessaire de mener un nombre d’essais importants afin de d’obtenir les valeurs d’écotoxicité manquantes pour la démarche de priorisation. Avant de réaliser de tels tests, long et coûteux à mettre en place, nous allons examiner la faisabilité de mise en oeuvre d’autres méthodes de priorisation et de classement des molécules.

126

Priorisation basée sur l’utilisation des valeurs de PEC et sur une démarche par expertise I. Présentation et justification de la démarche Grâce aux échanges avec l’AFSSAPS, il a été possible de récupérer des données de consommation et de calculer des valeurs de PEC pour un nombre important de composés. Par contre, le faible nombre de données écotoxicologiques disponibles n’a pas permis pas de calculer suffisamment de PNEC pour effectuer une démarche de priorisation de type quotient de risque. Afin de valoriser au mieux l’ensemble des données recueillies, nous avons mis en place une priorisation par démarche d’expertise. Cette démarche peut être résumée en deux étapes : la première est basée sur une approche comparable à la phase 1 de l’EMEA : à savoir la comparaison de PEC à une valeur seuil. La deuxième étape consiste à utiliser les données disponibles (écotoxicologiques, pharmacologiques ou autres données disponibles dans la littérature) afin d’affiner la classification. Cette deuxième étape est effectuée au cas par cas selon une démarche de type expert.

II. Revue et utilité des différentes données disponibles Au préalable, il est nécessaire d’inventorier l’ensemble des données disponibles et de discuter leur utilité et leur éventuelle utilisation dans la démarche de priorisation. II.1. Utilisation des données d’exposition (valeurs de PEC) Le jeu de données de consommation pour les médicaments dont nous disposons est suffisant pour conduire, dans un premier temps, à une classification basée seulement sur une hypothèse d’exposition. Nous avons vu dans les précédents chapitres que si l’approche EMEA était intéressante d’un point de vue conceptuel et dans le cas d’une évaluation de risque, (calcul d’une PEC conservative puis comparaison à une valeur seuil), elle était limitée dans notre approche de priorisation à cause de la faible valeur affectée au seuil (10 ng/l) par rapport aux valeurs de PEC de phase 1 ; toujours supérieures à 10 ng/l à de rares exceptions prés. Nous avons donc appliqué cette notion de limite, non plus aux valeurs de PEC de phase 1 mais aux valeurs de PEC de phase 2A et aux valeurs de PEC phase 2B. La PEC de phase 2A est calculée de manière différente de la PEC de phase 1 : elle est représentative des quantités consommées de composés pharmaceutiques et correspond à la réalité du marché Français. Cette PEC reste cependant conservative puisqu’elle ne prend pas en compte les taux de métabolisation et les taux d’abattement dans les STEP. La comparaison de la PEC 2A à une valeur seuil va permettre d’effectuer une première classification des molécules et d’établir une liste préliminaire de priorisation. La PEC de phase 2B est plus proche des concentrations réellement présentes dans le milieu, puisqu’elle tient compte du métabolisme. Elle reste toutefois conservative dans notre cas, puisqu’elle ne prend pas en compte les taux d’abattement dans les STEP. Cette PEC 2B va être utilisée pour affiner le tri des molécules réalisé à partir des PEC 2A. II.2. Utilisation des classes chimiques pour classer les molécules pharmaceutiques Une stratégie de priorisation des molécules pharmaceutiques en fonction de leur famille chimique est attirante car elle permettrait de simplifier la démarche de classification avec l’hypothèse suivante : des molécules pharmaceutiques appartenant à la même classe et présentant donc le même mécanisme d’action chez les organismes cibles (i.e. mammifères / homme) pourraient présenter un profil et des valeurs de toxicité comparables sur des organismes non cibles.

127

Dans la pratique, on observe des différences de toxicité vis-à-vis des organismes non-cibles au sein d’une même famille chimique : Le cas des β-bloquants est le plus parlant à cet égard. Le propranolol présente une toxicité nettement plus importante que ses congénères sur les invertébrés. Cette différence de toxicité se retrouve à la fois pour les effets aigus (Huggett et al., 2002 ; Fraysse et Garric 2005 ; Cleuvers 2005) et pour les effets sublétaux (Dzialowski et al., 2006, Garric et al., 2006.).

Comparaison de la toxicité chronique au sein d'une même classe thérapeutique acébutolol métoprolol propranolol citalopram

NOEC invertébrés LOEC invertébrés

fluvoxamine paroxétine fluoxétine sertraline 1e-1 1e+01e+11e+2 1e+31e+41e+51e+6 LOG concentrations (µg/l)

Figure 17 : Comparaison des valeurs de toxicité chronique sublétale (valeurs de NOEC et de LOEC) pour les β-bloquants et les IRS. Concentrations exprimées en µg/l selon une échelle logarithmique (données provenant des études de de Henry et al., 2004 pour les IRS et de Dzialowski et al., 2006 ; Ferrari et al., 2004 ; Garric et al., 2006 et Huggett et al., 2002 pour les β -bloquants).

La figure 17 présente des valeurs de LOEC et de NOEC pour les β-bloquants. Les valeurs de LOEC correspondent à l’action du propranolol et du métoprolol sur divers critères observés chez D. magna, dont le rythme cardiaque (Dzialowski et al., 2006). On remarque la plus forte activité du propranolol qui présente une concentration effective de plus de deux ordres de grandeur inférieure à celle du métoprolol. Dans le cas des NOEC, on observe également une différence de toxicité entre le propranolol et l’acébutolol avec des NOEC respectives sur la reproduction de B. calyciflorus de 0.18 et 125 mg/l (Garric et al., 2006) ; et des NOEC 7 jours reproduction de 9 µg/l pour le propranolol (Ferrari et al., 2004) et de 62.5 mg/l pour l’acébutolol (Garric et al., 2006), les deux essais étant réalisés dans les mêmes conditions standard. Cette différence de toxicité s’observe également chez les antidépresseurs de type IRS (figure 17). Les valeurs de LOEC et de NOEC correspondantes rapportées sur la figure proviennent de l’étude d’Henry et al. (2004). Dans ce cas la différence de toxicité est moins marquée que dans le cas des βbloquants mais se retrouve aussi avec prés de deux ordres de grandeur de différence entre la sertraline et le citalopram. Enfin, on retrouve également une variabilité de toxicité au sein des antibiotiques. Dans le cas des macrolides on observe une disparité entre les effets de l’érythromycine et de la clarithromycine pour la toxicité chronique, les valeurs de toxicité aiguë étant du même ordre de grandeur pour les deux composés (Isidori et al., 2005a). Si l’on classe les antibiotiques testés en fonctions des valeurs de toxicité chronique obtenues d’après l’étude d’Isidori, on n’observe pas de relation entre la toxicité et la classe chimique ; de plus on observe que la classification des molécules selon leur toxicité varie en fonction de l’organisme testé (et du niveau trophique considéré).

128

mécanisme d'action

Cible

cyclooxygénase (COX-1 et COX-2)

classe thérapeutique / chimique concernée

présence chez effet thérapeutique recherché le poisson / chez l'homme homologie des récepteurs * •

inhibition

AINS •

récepteurs β-adrénergiques

antagonisme

récepteurs alphaadrénergiques

ligand agoniste

canaux calciques

blocage des canaux

β-bloquants

• inhibition de la syntèse de prostaglandines et de leucotriènes effet anti-inflammatoire

réduction de la fréquence cardiaque et du débit cardiaque

baisse du tonus sympathique anti-hypertenseurs périphérique et diminution de centraux la pression artérielle inhibiteurs des canaux calciques

• •

observations chez le poisson

Effet vasodilatateur Diminution de la pression sanguine

67%

• •

Cox-1: rôle dans le développement du poisson prostaglandines : role dans l’ovulation l’ibuprofène affecterait le délai de reproduction chez le poisson

présence chez certains invertébrés

observations sur les invertébrés

références

oui

mollusques et arthorpodes : enzyme COX-like apparemment responsables de la synthèse de prostaglandines

Fent et al., 2006 Flippin et al., 2007 Cha et al., 2005 Mercure et Van der Kraak 1995

63%

présence de récepteurs chez le poisson, grande homologoie aevc ceux des mammifères. Supposés jouer le même rôle que chez les mammifères

à vérifier

61%

5 classes de récepteurs contre 3 chez l'homme / inhibition de la locomotion chez le zebrafish par un agoniste (dexmedetomidine)

à vérifier

98%

ND

oui

Fent et al., 2006 Nickerson et al., 2001 Fent et al., 2006 médetomidine et clonidine Ruuskanen et al., (agonistes) étudiés comme agents 2005 Dahlstrom et "anti-fouling" al., 2004

ND •

HMG-coAreductase

inhibition

récepteur de la liaison et prolifération des activation du péroxysomes récepteur recapture de la inhibition de la sérotonine recapture

statines

diminution de la synthèse de cholestérol

fibrate

diminution de la synthèse de cholestérol

47%

IRS

amélioration de la dépression

72%

ND

oui

•

possibilité d'atteinte de la synthèse de l'hormone juvénile de croissance chez les insectes par les statines l’HMG-coA reducatse pourrait jouer un rôle dans l’activation des oocytes chez les mollusques

présence de récepteurs chez le poisson inductibles par des pharmaceutiques ; rôle physiologique et toxicologique a évaluer

Huggett et al., 2005

Turner et al., 1995 Fent et al., 2006 Debernard et al., 1994

Fent et al. 2006 Mimeault et al., 2006

oui

rôle dans le développement et la reproduction

Fent et al., 2006 Fong 1998 Foran et al., 2004

Tableau 34 : Revue des mécanismes d’action de certains composés pharmaceutiques Comparaison avec les effets observés chez le poisson et les invertébrés ; établi à partir de l’article de Fent et al., 2006. * : données d’après Huggett et al., 2005.

129

Ces résultats indiquent que l’information « classe chimique » utilisée seule ne permet pas de proposer une classification valable des molécules pharmaceutiques dans un contexte environnemental. Il est par contre possible que certains organismes soient sensibles à des mécanismes d’action particuliers, donc à des classes chimiques particulières de molécules pharmaceutiques. Nous aurons donc recours à l’information « mécanisme d’action » (qui est en rapport avec la classe chimique), pour évaluer des molécules au cas par cas : cette information peut donner une indication sur les effets potentiels d’une molécule sur un organisme non-cible. Si les mécanismes d’action sont généralement bien décrits pour les médicaments chez l’homme et les mammifères ; il n’y a que peu de données sur les similarités des mécanismes et des biomolécules cibles entre mammifères et organismes aquatiques (poissons et invertébrés). L’existence de différences dans les récepteurs et/ou leurs fonctions peut entraîner des différences importantes dans les effets d’une molécule. A titre d’exemple, il a été rapporté (Debernard et al., 1994) que certaines statines interviendraient chez des insectes en interférant avec la synthèse d’hormone de croissance. Par conséquent, une molécule pharmaceutique agissant sur l’HMGcoA reductase est donc susceptible d’interférer avec le développement de certains organismes. Le tableau 34 reprend les différences et similarités dans ces mécanismes revus par Fent et al. (2006). La donnée « mécanisme d’action » peut donc nous renseigner dans une certaine mesure sur les effets potentiels des molécules pharmaceutiques et sera donc utilisée dans notre démarche de priorisation. Le tableau 35 reprend les mécanismes d’action considérés comme pertinents dans notre démarche de priorisation, ces mécanismes d’action ont été sélectionnés en tenant compte des connaissances résumées dans le tableau 34 et en fonction des données écotoxicologiques : perturbation endocrinienne pour les IRS et très forte toxicité sur les cyanobactéries liée activité anti-bactérienne pour les ATBs par exemple. II.3. Utilisation du Kow pour estimer le risque de bioaccumulation Dans le cas des polluants environnementaux « classiques » de type HAPs ou PCBs qui présentent une structure fortement apolaire, le log Kow est classiquement utilisé pour prédire et le comportement de la molécule dans l’environnement et sa toxicité. Cleuvers (2005) suggère que la toxicité des β-bloquants est liée au log Kow. Cependant ses conclusions ne se fondent que sur trois composés testés. Fraysse et Garric (2005), considèrent pour leur part que log Kow serait un bon modèle pour prioriser le risque de toxicité aiguë des β-bloquants sur les organismes non-cibles tels que les crustacés. A l’opposé, Fent et al. (2006) ont évalué la corrélation entre la toxicité aiguë de plusieurs composés et leur log Kow ; aucune corrélation n’a été retrouvée, ni en fonction des familles thérapeutiques ou chimiques, ni en fonction des espèces étudiées. Pour Fent, le log de Kow n’est pas le meilleur descripteur de lipophilie d’un composé, particulièrement dans le cas de composés ionisables très sensibles aux variations de pH. Il est possible que dans le cas des invertébrés et pour la toxicité aiguë, le log Kow soit un descripteur correct de la toxicité : dans les tests aigus, les organismes sont soumis à des concentrations très importantes de composé, et il est fort probable que seuls des mécanismes d’action non spécifiques soient mis en cause. Cette affirmation reste à discuter dans le cas d’expositions réalistes d’un point de vue environnemental ou d’expositions chroniques. Bien que son intérêt dans la prédiction de la toxicité des composé pharmaceutiques semble discutable, le Kow peut néanmoins se révéler utile dans le cadre de notre démarche de priorisation : il peut-être utilisé comme indicateur de la capacité de bioaccumulation d’une molécule dans un organisme. La convention OSPAR (OSPAR 2002) estime qu’une molécule présentant un log Kow ≥ 4 est susceptible de se bioaccumuler. Selon la procédure de l’EMEA (2006), les molécules présentant un log Kow ≥ 4.5 doivent être incluses à la démarche d’évaluation du risque. Dans notre démarche de priorisation, nous inclurons donc l’utilisation du log Kow et utiliserons la valeur préconisée par l’EMEA.

130

mécanisme d’action

molécule / classe

usage thérapeutique

modulation des niveaux de sérotonine antagonisme des récepteurs sérotoninergiques 5HT-2 antagonisme des récepteurs sérotoninergiques 5HT-3 liaison au récepteur de la prolifération de péroxysomes (PPAR) inhibition de l’HMG-coA réductase inhibition de la synthèse de l’ergostérol / activité anti-aromatase potentielle a

IRS, venlafaxine

antidépresseurs

naftidrofuryl

anti-ischémique

setrons

anti-émétiques

fibrates

hypolipémiants

statines

hypolipémiants

antifongiques azolés

antifongiques

activité estrogénique potentielle b blocage des canaux calcium antibactérien c (forte toxicité envers les cyanobactéries) inhibiteurs de l’enzyme de conversion de l’angiotensine (ACE) d antagonisme des récepteurs AT1 de l’angiotensine 2 e analogue de l’hormone endogène thyroïdienne métabolisme de l’acide arachidonique / activité immunomodulatrice

flavonoïdes (diosmine / diosmétine) inhibiteurs calciques

anti-hypertenseurs

antibiotiques

antibactériens

inhibiteurs de l’enzyme de conversion

anti-hypertenseurs

sartans

anti-hypertenseurs

levothyroxine

hypothyroïdie

corticoïdes

divers

vitaminiques P

Tableau 35 : Mécanismes d’action des molécules pharmaceutiques considérés comme pertinents pour la démarche de priorisation a: activité in vitro (Trösken et al., 2004; 2006). b: les flavonoïdes sont des modulateurs potentiels de l’activité des enzymes impliquées dans le métabolisme des estrogènes (Basly and Lavier 2005) c: le mécanisme d’action antibactérien diffère selon les classes chimiques : • sulfamides : inhibition de la dihydrofolate réductase • pénicillines et céphalosporines : inhibition de la biosynthèse de la paroi bactérienne • macrolides: inhibition de la synthèse protéique par liaison à la sous-unité 50 S du ribosome • cyclines: inhibition de la synthèse protéique par liaison à la sous-unité 30 S du ribosome • fluoroquinolones: altération de la synthèse de l’ADN bactérien par altération de l’ADN gyrase d: ce mécanisme d’action entraîne une diminution dans la sécrétion d’aldosétrone. e: les récepteurs AT2 sont retrouvés dans le coeur, les reins et les surrénales ; ce mécanisme d’action entraîne une diminution dans la secretion d’aldosétrone.

II.4. Utilisation des données écotoxicologiques Les données écotoxicologiques sont limitées par leur nombre et leur qualité. Nous avons vu que le nombre de NOECs existantes est trop faible pour pouvoir déterminer un nombre suffisant de PNECs et de ratios PEC/PNEC. Les données écotoxicologiques disponibles sont cependant dans l’état actuel des choses les données les plus représentatives des effets des composés pharmaceutiques sur les organismes aquatiques. Elles seront donc incluses, lorsqu’elles sont disponibles, dans notre démarche de priorisation. Le TGD Européen propose de considérer une substance comme toxique lorsque sa NOEC est < à 10 µg/l (selon les critères du PBT assessment ; TGD 2003 p 162). La convention OSPAR (2005) préconise une valeur seuil pour le critère de toxicité fixée à NOEC < 100 µg/l. L’utilisation de ce critère de toxicité ainsi que la valeur seuil proposée par le TGD vont être utilisés dans notre démarche de priorisation.

131

II.5. Induction ou inhibition enzymatique Le cytochrome P-450 (P-450) est une enzyme impliquée dans les réactions de métabolisme des xénobiotiques de phase I (voir le chapitre sur la détermination du Fexcreta). Le P-450 est également impliqué dans des réactions de synthèse et de dégradation de molécules endogènes comme les stéroïdes et les prostaglandines (van der Oost et al., 2003 ; Stegemann et al., 1992). Un nombre important de médicaments peut agir comme inducteur ou inhibiteur enzymatique, notamment au niveau des différentes isoformes du P-450. Certains polluants environnementaux comme les PCBs ou la dioxine (TCDD) peuvent également induire l’expression et l’activité du P-450. Théoriquement, une inhibition ou une induction du P-450 peut entraîner des perturbations dans l’homéostasie des organismes voire dans les fonctions de reproduction. Cependant à l’heure actuelle, aucun effet toxique sur un organisme aquatique n’a pu être clairement relié à une induction ou une inhibition du P-450. Le P-450 est par contre communément proposé comme marqueur d’exposition des organismes aquatiques et notamment des poissons à des polluants environnementaux. L’information « inducteur ou inhibiteur enzymatique » va être utilisée dans notre démarche de priorisation. En effet, bien que les effets toxiques d’une telle induction ou inhibition ne sont pas connus au niveau d’un organisme ou d’une population d’organisme, ce mécanisme pourrait interagir avec les effets toxiques d’autres polluants. Par ailleurs, il existe un nombre suffisamment important de molécules pharmaceutiques douées de ces propriétés (tableau 36) pour que l’information apportée par cette données soit utile dans notre démarche de priorisation. II.6. Induction ou inhibition de la glycoprotéine P (P-gp) La glycoprotéine P (P-gp) est une protéine qui agit comme transporteur multi-drogue. Elle transporte de manière active des xénobiotiques hors de la cellule, prévenant ainsi l’accumulation des composes toxiques (Endicoot and Ling, 1989; Tutundjian and Meunier 2002). La P-gp est engagée dans un système dit de résistance multi-xénobiotique (multi-xenobiotic resistance ou MXR system). Une augmentation de l’expression de la P-gp a été rapportée chez des organismes aquatiques provenant de zones polluées. (Toomey et Epel 1993; Britvic et Kurelec 1999). La P-gp pouvant jouer un role important dans la defense des organismes vis-à-vis d’effets toxiques lies à des xénobiotiques, une modulation de son expression et notamment une inhibition de son expression par une substance spécifique pourrait conduire à une sensibilité accrue de l’organisme face à une pollution environnementale. Un certain nombre de molécules à usage pharmaceutique sont des inducteurs ou des inhibiteurs reconnus de la P-gp, par conséquent nous considérons que l’information apportée par ce critère est utile dans notre démarche de priorisation. Les molécules modulant l’activité de la P-gp sont indiquées dan le tableau 36. II.7. Utilisation des données de toxicologie sur mammifères et chez l’humain II.7.1. Valeurs de toxicité Pour les composés pharmaceutiques dont les aspects pharmacologiques et toxicologiques sont étudiés de manière exhaustive, il est relativement aisé de retrouver des données de toxicité aiguë. Fraysse et Garric (2005) ont suggéré que dans le cas des β-bloquants, les données de toxicité aiguë déterminées chez la souris pouvaient être de bons indicateurs de la toxicité aiguë chez les organismes non cibles comme les crustacés. Cependant le risque aigu que présentent les molécules pharmaceutiques pour les organismes non-cibles peut être considéré négligeable, par conséquent nous n’utiliserons pas ces données de toxicité aiguë dans notre démarche. Les données de toxicité à long terme existent (et son rapportées dans les dossiers d’AMM) mais il est plus difficile de se les procurer. Dans le cadre de notre démarche de priorisation, nous n’avons pas eu la possibilité d’accéder à de telles données. Les valeurs de toxicité chez les mammifères ne seront donc finalement pas utilisées pour bâtir notre liste de priorisation.

132

Isoforme du cytochrome P-450 / P-gp

Inducteurs

Inhibiteurs

CYP 3A4

anticonvulsivants (carbamazépine, oxcarbazépine, phénobarbital, primidone, phénytoïne, fosphénytoïne, topiramate) rifampicine, rifabutine, griseofulvine, efavirenz, nevirapine, bosentan, dexaméthasone, ethosuximide, glitazones, méprobamate, modafinil

acide valproïque, amiodarone, antidépresseurs (fluoxétine, fluvoxamine), acide fusidique, doxycycline, isoniazide, macrolides, synergistines, antifongiques azolés (fluconazole et autres), antiviraux (antiprotéases), ciclosporine, cimétidine, cisapride, danazol, dihydralazine, diltiazem, erlotinib, felodipine, imatinib, nicardipine, olanzapine, proguanil, quinidine, silymarine, telithromycine , verapamil

CYP 2D6

antiviraux (efavirenz, névirapine, ritonavir), dexaméthasone, rifampicine

antiviraux (delavirdine, efavirenz, nelfinavir, ritonavir), antiarrythmiques (amiodarone, flécaïnide, propafénone, quinidine), anticancéreux (doxorubicine, imatinib), antidépresseurs (citalopram, clomipramine, fluoxétine, fluvoxamine, moclobémide, paroxétine), bupropion, célécoxib, chloroquine, cimétidine, dextropopxyphène, diphenhydramine, halofantrine, halopéridol, phénothiazines, luméfantrine, méfantine, métoclopramide, rispéridone, télithromycine, terbinafine

CYP 2C9 et CYP 2C19

carbamazépine, phénobarbital, phénytoïne, primidone, bosentan, efavirenz, lumefantrine, ritonavir, rifabutine, rifampicine

acide valproïque, amiodarone, fluconazole, voriconazole

CYP 1A2

anticonvulsivants (carbamazépine, phénobarbital, phénytoïne, fosphénytoïne), modafinil, lansoprazole, oméprazole, ritonavir

clarithromycine, érythromycine, fluoroquinolones, antidépresseurs (fluvoxamine, paroxétine), antifongiques azolés (itraconazole, kétoconazole), amiodarone, cimétidine, peginterféron, ticlopidine

CYP 2A6

phénobarbital

dithiocarb, methoxypsoralène

CYP 2B6

phénytoïne

mémantine, nelfinavir, orphénadrine, ritonavir, sorafénib, thiotepa

CYP 2C8

phénobarbital

amiodarone, cimétidine, erlotinib, imatinib, kétoconazole, paclitaxel, sorafénib

CYP 2E1 P-gp

dithiocarb, disulfirame amiodarone antifongiques azolés (fluconazole, itraconazole, ketoconazole) fluoxétine carvedilol, ciclosporine, loperamide, quinidine, sorafenib, tamoxifène, verapamil macrolides (clarithromycine, érythromycine)

antiviraux antiproteases (amprenavir, ritonavir) clotrimazole, rifampicin

Tableau 36 : Revue des composés pharmaceutiques inducteurs et inhibiteurs des isoformes du cytochrome P450 et de la glycoprotéine P (revue d’après Dorosz 2007) Les composés indiqués en gras sont ceux présentant un risque majeur d’interactions avec d’autres molécules pharmaceutiques (Dorosz 2007). P-gp : glucoprotéine P.

133

II.7.2. Toxicité d’organe, effets secondaires remarquables Un grand nombre d’informations sont disponibles pour les médicaments sur leurs effets secondaires et leurs profils de toxicité. Toutes ces informations sont disponibles via des ouvrages et des bases de données accessibles. Nous avons décidé d’inclure ces données dans notre choix de molécules prioritaires. Dans un premier temps, nous voulions utiliser les effets secondaires pour tenter de classer les molécules. Cela s’est révélé infaisable et inadapté dans une optique environnementale. Cependant, nous avons revu les effets secondaires et les profils de toxicité particuliers au cas par cas pour chacune des molécule traitée. Nous avons donc décidé d’inclure ces données dans notre démarche de priorisation. Par exemple, dans le cas du propranolol, il est rapporté des effets sur la thyroïde (hypo et hyperthyroïdie) contrairement aux autres β-bloquants. Un tel effet de perturbation endocrinienne peutêtre utilisé comme critère de sélection pour les molécules pharmaceutiques. Ces données présentent toutefois une limite : elles ont été évaluées sur des mammifères et chez l’homme et les effets observés chez les organismes aquatiques sont susceptibles d’être très différents, notamment chez les invertébrés. Dans notre cas, où les données écotoxicologiques sont trop peu nombreuses pour assurer une priorisation valable des molécules pharmaceutiques, nous considérons que ces données peuvent nous renseigner sur la dangerosité d’un composé. Les effets secondaires notables sont présentés dans le tableau 37. Nous avons principalement considéré les effets secondaires en relation avec les fonctions de reproduction, les fonctions hormonales et métaboliques. Pour la toxicité d’organe, les effets sur le foie n’ont pas été pris en compte : dans la mesure où la grande majorité des molécules sont métabolisées par cet organe, elles présentent toutes à des degrés différents des possibilités d’atteinte hépatique. Le tableau 37 montre que finalement, assez peu d’effets secondaires ont finalement été retenus comme pertinents dans notre démarche.

Effets secondaires

molécule

effets sur la thyroïde liés à la présence d’iode amiodarone effets sur le muscle strié, possibilité de statines rhabdomyolyse (nécrose musculaire), fibrates particulièrement en cas de posologie élevée hypo et hyperthyroïdie (cet effet n’apparaît propranolol pas avec les autres β-bloquants) toxicité rénale, cas d’insuffisance rénale arylcarboxyliques aiguë rapportés avec le diclofénac modulation de la sécrétion d’hormone de cyamemazine croissance et de prolactine liée au blocage des récepteurs dopaminergiques D2 perturbation du cycle menstruel en cas rifampicine d’administration prolongée augmentation de la synthèse d’hormone IRS anti-diurétique hypercholestérolémie en cas de forte venlafaxine posologie ou d’administartion prolongée diminution des niveaux de thyroxine, carbamazepine augmentation des niveaux de TSH augmentation des niveaux de prolactine domperidone

utilisation thérapeutique antiarythmique hypolipémiants hypolipémiants β-bloquant, antihypertenseur AINS antipsychotique antibiotique antituberculeux antidépresseur antidépresseur anti-épileptique anti-émétique

Tableau 37 : Effets secondaires spécifiques et toxicité d’organe de certains composés pharmaceutiques considérés comme pertinents pour la démarche de priorisation par expertise.

134

II.7.3 Carcinogénicité chez les mammifères Lors du développement d’une nouvelle molécule, des essais de carcinogénicité sont réalisés sur des mammifères, généralement des rongeurs (rat et souris). Ces études sont réalisées sur le long terme (1 ou 2 ans). Très peu de molécules sont des carcinogènes connus ou suspectés chez l’homme (Marselos et Vainio 1991). Certaines molécules sont carcinogènes chez le rat mais la signification de ces résultats vis-à-vis de la santé humaine n’est pas claire. La donnée de carcinogénicité peut-être intéressante à inclure dans notre démarche de priorisation dans la mesure où elle rapporte un effet à long terme chez un mammifère. Cependant, il faut prendre en compte le fait que la carcinogénicité n’est parfois observée que pour une seule espèce sur les deux ou trois testées (généralement le rat, plus sensible que les autres espèces) et que d’autre part, la carcinogénicité ne s’observe dans certains cas que pour des doses très élevées, parfois très supérieures à la dose maximale relative recommandée pour l’homme. Il convient donc d’être très prudent quand à l’utilisation de ces résultats. De ce fait, nous prendrons en compte cette donnée dans notre démarche de priorisation mais elle ne sera pas considérée comme une condition suffisante pour inclure un composé sur la liste de priorisation. Elle sera considérée comme une information additionnelle et pourra contribuer à la décision finale sur la sélection d’un composé, si celui-ci présente d’autres caractéristiques remarquables. II.8. Utilisation des données pharmacologiques Il existe un nombre très important de paramètres pharmacologiques se rapportant aux molécules pharmaceutiques : les propriétés pharmacodynamiques (mécanismes d’action, sélectivité pour un récepteur…), et les propriétés pharmacocinétiques (biodisponibilité, liaison aux protéines plasmatiques, demi-vie d’élimination…). Un certain nombre de propriétés seraient intéressantes à étudier et pourraient aider à comprendre les effets des molécules pharmaceutiques sur les organismes aquatiques et leur comportement dans l’environnement. A titre d’exemple, Fraysse et Garric (2005) on suggéré la possibilité que la plus forte toxicité du propranolol par rapport aux autres β-bloquants soit liée à une propriété particulière de ce composé : un effet dit « stabilisant de membrane » et qu’on ne retrouve que chez certains β-bloquants. L’ensemble de ces paramètres nécessite d’être étudié, il faut notamment évaluer leur pertinence et leur utilité pour des questions environnementales. Dans l’état actuel des connaissances, nous ne pouvons pas inclure ces données à notre démarche de priorisation.

III. Principe de la démarche Le schéma de priorisation est basé sur deux critères principaux : un critère d’exposition et un critère d’effet. Le critère d’exposition, basé sur des valeurs de PEC permet de réaliser une première classification des molécules en fonction de la concentration attendue dans le milieu. Cette première partie de la méthodolgie peut-être standardisable dans la mesure où elle repose sur des valeurs seuils. Dans un deuxième temps, cette classification est revue au cas par cas en fonction des critères d’effet. L’évaluation de l’effet repose sur un arbre de décision constitué de plusieurs paramètres, écotoxicologiques, pharmacologiques et physico-chimiques. Le choix se fait sur l’ensemble des paramètres disponibles et peut dans la pratique se faire sur des paramètres différents selon les molécules, en fonction des données disponibles. Par exemple, le choix peut se faire pour une molécule uniquement sur des données écotoxicologiques et pour une autre sur des données relatives au mécanisme d’action. Cette partie de la méthodologie n’est pas standardisable et repose sur un avis d’expert qui tient compte des connaissances existantes receuillies pour une molécule donnée.

135

1ère phase : Classification selon les PECs

OUI

OUI

données de métabolisme

OUI

NON

PEC 2A > 100 ng/l

NON PEC 2A < 10 ng/l

NON

PEC 2B > 100 ng/l

OUI

NON

Classe IA : risque pour l’environnement (tonnage important et métabolisme limité)

Classe IB : conclusions limitées : tonnage important mais pas de données sur le métabolisme

Classe IV : risque négligeable pour l’environnement (faible tonnage)

données de métabolisme

OUI

NON

PEC 2B < 10 ng/l Classe IIB : pas de conclusion possible

PEC 2B < 10 ng/l

OUI Classe III : risque négligeable pour l’environnement (métabolisme important)

OUI

NON

Classe III : risque négligeable pour l’environnement (métabolisme important)

Classe IIA : composés potentiellement à risque

Figure 18 : Démarche de classification des molécules à partir des valeurs de PEC. Mise en place d’une liste de priorisation préliminaire basée sur l’exposition. 100 ng/l : valeur seuil retenue par la FDA (FDA 1998) ; 10 ng/l : valeur seuil retenue par l’EMEA (EMEA 2006).

136

NON Classe IIA : composés potentiellement à risque

IV. Mise en place de la démarche IV.1. Comparaison des valeurs de PEC à des valeurs seuils Dans un premier temps, on compare les valeurs de PEC (phase 2A et phase 2B) à deux valeurs seuil. Dans notre cas, nous utilisons comme valeurs seuil celle proposée par l’EMEA et celle proposée par la FDA . On génère selon cette méthode six classes de molécules dont cinq que l’on considère dans un premier temps exclues de la liste de priorisation. On est ainsi en mesure de proposer une première liste de molécules à surveiller dans l’environnement basée sur le critère d’exposition mais qui ne tient pas compte des données écotoxicologiques. Cette démarche est résumée dans la figure 18 (1ère phase, classification selon les PECs). IV.2. Revue par expertise des listes de molécules Dans un deuxième temps, chacune des listes est revue au cas par cas selon une stratégie qui tient compte à la fois des données écotoxicologiques, du mécanisme d’action, de la toxicité particulière et/ou des effets secondaires associés à la molécule ainsi que de l’activité inductrice ou inhibtrice enzymatique et du Kow. L’originalité de la démarche proposée ici est qu’elle permet, lorsque une information est manquante, de recourir à une autre donnée, ce qui permet de classer un plus grand nombre de composés. L’inconvénient principal de la démarche est qu’elle nécessite la revue au cas par cas de chacune des molécules selon une démarche d’expertise. Enfin, les molécules peuvent être classées entre elles selon des données hétérogènes (données écotoxicologiques pour l’une, mécanisme d’action et potentiel de bioaccumulation pour une autre). Cette approche limite une standardisation de la méthode. La figure 19 (2ème phase, revue de la classification au cas par cas) reprend la cheminement utilisé dans cette démarche. L’ordre hiérarchique des variables est définit comme suit : ¾ les données écotoxicologiques restant les données d’effet les plus pertinentes, elles sont considérées comme les plus importantes hiérarchiquement. ¾ Les données pharmacologiques sont considérées comme moins importantes hiérarchiquement que les données écotoxicologiques puisqu’elles ne sont pas construites sur la base d’études standardisées portant sur les organismes aquatiques. ¾ Parmi les données pharmacologiques, on considère que le mécanisme d’action apporte plus d’information que les autres données pharmacologiques dans la mesure où certains effets toxiques chez les organismes aquatiques en relation avec un mécanisme d’action spécifique ont déjà été mis en évidence (voir tableau 34). ¾ La donnée « inducteur ou inhibiteur enzymatique » et « inducteur ou inhibiteur de la P-gp » sont placées au même niveau hiérarchique mais considérées moins importantes que les données « mécanisme d’action ». En effet, les effets à long terme d’une perturbation du cytochrome P-450 ou de la P-gp sont encore inconnus et aucun effet toxique réel n’a encore été mis en évidence.

137

2ème phase : Stratégie de classification en fonction des données biologiques

Molécule inscrite sur une classe de PEC *

données écotoxicologiques chroniques

OUI

NON

NON

OUI

forte toxicité chez au moins un organisme (quelque soit le niveau trophique), NOEC < 10 µg/l

données pharmacologiques

NON

NON

Evaluation des données pharmacologiques

Inclusion sur la liste de priorisation

NON

OUI ***

potentiel de bioaacumulation log Kow > 4.5

NON

OUI

mécanisme d’action remarquable

toxicité d’organe importante et/ou effet secondaire notable et /ou effet inducteur ou inhibiteur enzymatique **

OUI

OUI

Inclusion sur la liste de priorisation

Inclusion sur la liste de priorisation

Acquisition de données écotoxicologiques et pharmacologiques

Figure 19 : Démarche de classification des molécules et d’établissement d’une liste de priorisation en fonction des données biologiques. Revue de la classification par exposition en fonction des données disponibles dans la littérature scientifique. * Cette démarche peut également s’appliquer à des molécules non inscrites sur les classes de PEC définies précédemment mais mises en évidence par la littérature scientifique. **: au moins deux paramètres sont nécessaires pour pouvoir inclure une molécule sur la liste de priorisation.*** oui, seulement si la molécule possède un autre paramètre notable (effet secondaire ou autre) ou une PEC > 10 ng/l.

138

¾ La donnée « effet secondaire / toxicité d’organe » est considérée comme la moins pertinente dans la mesure ou l’extrapolation de tels effets observés chez les mammifères vers les organismes aquatiques n’est que théorique. ¾ La donnée Kow qui permet d’estimer le potentiel de bioaccumulation est considérée en dernier ressort pour les raisons suivantes : un nombre important de molécules pharmaceutiques présente des valeurs de log Kow < 3, ce qui limite les possibilités de discrimination des molécules. Par ailleurs, il existe une incertitude sur la pertinence de ce paramètre pour les substances pharmaceutiques qui sont des molécules ionisables. ¾ La donnée « carcinogène » n’est considérée que comme donnée additionnelle et n’est prise en compte que si la molécule est considérée comme prioritaire en fonction des paramètres précédents. Lorsque plusieurs informations sont disponibles, on se base sur l’information la plus importante hiérarchiquement à moins qu’une évaluation d’expert fasse ressortir l’importance d’une information plus basse dans la hiérarchie (faible écotoxicité observée mais possibilité d’effet perturbateur endocrinien par exemple). Les paramètres « écotoxicité » et « mécanisme d’action » sont les seuls qui soient considérés comme suffisants pour déclarer une molécule comme prioritaire lorsqu’il sont considérés seuls. Pour qu’une molécule soit considérée comme prioritaire avec les autres paramètres, il faut qu’elle en combine au moins deux (par exemple un Kow > 4.5 et une activité inhibitrice du P-450). IV.3. Choix de molécules au sein d’une classe thérapeutique Dans un souci de limiter le nombre de molécules à rechercher dans le milieu aquatique, au moins dans un premier temps, nous avons inclus une troisième phase dans laquelle nous avons établi des critères de choix pour sélectionner une ou plusieurs molécules au sein d’une même famille chimique. Cette démarche concerne plus particulièrement les β-bloquants, les IRS et les antibiotiques. L’approche utilisée est présentée dans la figure 20 (3ème phase, choix de molécules prioritaires au sein d’une même classe thérapeutique). Là encore, la démarche tient compte du nombre et de la qualité des données disponibles : dans un premier temps, on compare les données écotoxicologiques entre composés d’une même classe thérapeutique. On choisira comme composé de référence le composé le plus toxique. On peut le cas échéant, calculer un ratio PEC/NOEC ou PEC/LOEC ou PEC/CE50 chronique afin de pondérer l’effet par les concentrations attendues dans le milieu ; dans ce cas le composé retenu sera celui qui aura le ratio le plus élevé. Eventuellement, si aucune donnée écotoxicologique chronique n’est disponible, on peut avoir recours aux données sur l’activité de la molécule. L’activité de la molécule sur un récepteur cible peutêtre donnée par les études pharmacologiques. Si cette information est disponible, on prendra en compte le composé le plus actif sur le récepteur, c’est à dire celui qui déclenche un effet à la concentration la plus faible. Si aucune donnée n’est disponible, on peut avoir recours à la DDD (defined daily dose). Cependant, l’information apportée par la DDD reste à discuter : d’une part elle est calculée pour l’homme et d’autre part, elle prend en compte implicitement, outre l’activité d’une molécule sur son récepteur ou sur un micro-organisme, sa biodisponibilité et la forme galénique du médicament. Enfin, la relation entre DDD et toxicité d’un composé doit également être évaluée.

139

3ème phase : Choix de molécules prioritaires au sein d’une même classe thérapeutique molécule

OUI

données écotoxicologiques chroniques sur plusieurs molécules de la même classe

NON

valeurs de PEC disponibles OUI

NON

valeurs de PEC disponibles calcul des ratios PEC / NOEC ou LOEC ou CL50, prise en compte du ratio le plus élevé

NON

prise en compte du composé le plus toxique

OUI

prise en compte du composé le actif : le plus actif* du récepteur considéré ou ayant la DDD la plus faible calcul des ratios PEC/DDD, prise en compte du ratio le plus élevé

Figure 20 : Choix d’une molécule de référence au sein d’une classe thérapeutique. Composé le plus actif * : activité déterminée par le revue des données pharmacologiques ou si les données ne sont pas disponibles en prenant en compte la DDD (la molécule avec la DDD la plus faible est considérée comme la plus active).

IV.4. Etablissement de la liste finalisée Pour finaliser la liste de priorisation, on prend en compte les prodrogues et les métabolites actifs afin de les inclure, ou non, dans la liste. Le choix est fait sur des critères quantitatifs (PEC) et qualitatifs (activité pharmacologique relative au composé parent). Ne disposant pas de données de toxicité, d’écotoxicité et souvent de données limitées sur les taux d’excrétion des métabolites, nous ne sommes pas en mesure de proposer des valeurs seuils pour standardiser le choix des métabolites. Chaque molécule est donc discuté au cas par cas, selon une démarche de type expertise. Pour des molécules non inscrites sur nos classes de PEC (pour lesquelles nous n’avons pas eu de retour sur les données de consommation) mais déjà retrouvées dans l’environnement ou susceptibles d’être consommées de manière importante, nous les traitons au cas par cas.

140

Enfin, il est important de rappeler que les taux d’abattement dans les STEP n’ont pas été pris en compte dans le calcul des PEC 2B : le jeu de données disponibles étant trop limité par rapport au nombre de molécules pour lesquelles nous avons des données de consommation. Néanmoins, si des travaux rapportent des taux d’abattement en STEP importants pour une molécule, cette information est prise en compte et discutée a posteriori des trois phases de la démarche de priorisation afin de finaliser la liste de molécules à surveiller.

V. Discussion sur la démarche de priorisation V.1. 1ère phase : classification selon les PECs Le tableau 38 présente les différentes classes de molécules établies sur la base des valeurs de PEC. Six classes ont ainsi été établies. Les classes IB et IIB sont liées à l’absence de certaines données de métabolisme. Elles ont été constituées car il nous a semblé important dans notre cas de faire ressortir les incertitudes liées au manque de données. A priori, seule la classe IA est retenue comme liste de priorisation préliminaire : il s’agit de molécules présentant à la fois un fort tonnage de consommation et une métabolisation limitée (donc une PEC élevée). Classe IV

Classe III

Classe IIB

Classe IIA

Classe IB

molécules nécessitant une révision en fonction des données biologiques

PEC phase 2A inférieure à 10 ng/l

PEC phase 2B inférieure à 10 ng/l

alprazolam betaméthasone buprénoprhine carvedilol clonazepam escitalopram halopéridol ipratropium levothyroxine lopéramide midazolam nordazepam ondansetron oxprénolol tropatépine teicoplanine terbutaline trihexyphénidyle tropatépine

amlodipine bromazepam clorazepate diazepam dompéridone fluoxétine glibenclamide métoclopramide nicardipine oméprazole pantoprazole paroxétine perindopril piroxicam prazepam ramipril rifampicine tianeptine zolpidem zopiclone

Classe IA molécules retenues comme prioritaires

PEC phase 2A PEC phases 2A inférieure à 100 10 ng/l < PEC 2A supérieure à 100 PEC phases 2A et 2B ng/l , pas de < 100 ng/l et PEC ng/l, supérieures à 100 ng/l données de 2B > 10ng/l pas de données de métabolisme métabolisme fluvoxamine hydrocortisone levomépromazine loratadine loxapine méthylprednisolone miansérine prednisolone prednisone

azithromycine baclofène bisoprolol ceftazidime cétirizine citalopram clarithromycine dextropropoxyphène diclofénac fluconazole josamycine lorazepam métoprolol nadolol ofloxacine phénobarbital propranolol roxythromycine sertraline tazobactam triméthoprime vancomycine

acétylcystéine acide clavulanique amiodarone aspirine atorvastatine benfluorex carbamazepine carbocistéine cyamémazine diosmine fénofibrate heptaminol hydroxyzine levodopa naftidrofuryl trimébutine trimétazidine troxérutine pravastatine pristinamycine simvastatine

Tableau 38 : Classification des molécules pharmaceutiques en fonction de leurs valeurs de PEC. La classe IA (la plus à droite) est celle retenue comme liste de priorisation initiale.

141

acide valproïque allopurinol amoxicilline amphotéricine B aténolol bézafibrate buflomédil cefpodoxime ceftriaxone ciprofloxacine doxycycline fosfomycine furosémide ibuprofène kétoprofène metformine métronidazole naproxène oxazepam paracétamol pipéracilline ranitidine sulfaméthoxazole tramadol

La classe IV correspond aux molécules exclues de la liste de priorisation à cause de leur faible tonnage de consommation, la classe III aux molécules qui subissent un métabolisme important, ce qui indépendamment du tonnage de consommation conduit à des valeurs de PEC très faibles. V. 2. 2ème phase : Révision de la liste en fonction de critères écotoxicologiques, pharmacologiques et physicochimiques Pour ne pas limiter la liste de molécules prioritaires aux seules molécules présentant des PECs élevées, cette liste étant seulement basée sur un critère d’exposition, et pour ne pas oublier des molécules dangereuses pour l’environnement, cette première sélection a été revue par l’étude des données écotoxicologiques et pharmacologiques des molécules. NB : Dans cette partie du rapport, seuls les résultats et certains points importants de la priorisation sont traités. La démarche détaillée avec commentaire au cas par cas des molécules est présentée dans l’annexe B du rapport. V.2.1 Révision des listes en fonction des mécanismes d’action D’une manière générale, la classe IA est retenue comme liste préliminaire de molécules à surveiller en priorité. On considère dans un premier temps que tous les composés présents sur cette classe sont retenus quelque soient leurs propriétés et leur toxicité. Ensuite, on ajoute à cette liste, indépendamment de la classe les molécules, celles présentant un mécanisme d’action remarquable. Par exemple, on inclut tous les antibiotiques sur la liste de priorisation : bien que ne disposant pas de données écotoxicologiques sur l’ensemble des antibiotiques traités ici, les données existantes montrent une toxicité importante sur les cyanobactéries. De plus, les antibiotiques qui ont pu être évalués selon la démarche de priorisation PEC/PNEC étaient les composés les plus à risque. Les antidépresseurs de type IRS sont également inclus en raison de leur activité sérotoninergique. Toutes les classes de PEC sont concernées par cette revue au cas par cas. Les classes III et IV, bien que regroupant des molécules avec des PECs très faibles, sont tout de même revues au cas par cas afin de ne pas laisser passer de molécule présentant des propriétés potentiellement dangereuses pour l’environnement aquatique. Les classes IB et IIA et IIB sont celles pour lesquelles l’inscription ou non à la liste de priorisation est le plus difficile à discuter, compte tenu des données disponibles. L’effort de réflexion s’est donc porté plus spécifiquement sur ces trois classes. V.2.2. Révision des listes en fonction des données écotoxicologiques Les composés sont revus au cas par cas et ceux présentant une NOEC < 10 µg/l sont inscrits sur la liste de molécules prioritaires. Ainsi, le propranolol qui présente une NOEC de 9 µg/l sur C. dubia (Ferrari et al., 2004) est retenu comme composé prioritaire. V.2.3. Révision des listes en fonction des autres données Cette révision qui tient compte des données pharmacologiques et toxicologiques disponibles mais également des valeurs de PEC a été effectuée au cas par cas pour l’ensemble des molécules. Cette révision n’est pas présentée en détail dans ce chapitre (voir annexe B).

142

V. 3 . Choix de molécules prioritaires au sein d’une même famille thérapeutique V.3.1.Cas des β-bloquants Dans le tableau 38, on trouve 5 β-bloquants : carvédilol, propranolol, métoprolol, bisoprolol et nadolol. Seul l’aténolol est retenu dans la liste de priorisation du fait de sa PEC élevée (classe IA). Les données écotoxicologiques sur ces molécules sont hétérogènes. Il ressort cependant de la démarche de priorisation que l’aténolol et le propranolol sont considérés comme des composés prioritaires. L’aténolol du fait de sa PEC élevée et le propranolol du fait de sa plus forte écotoxicité (NOEC chronique inférieure à 10 µg/l sur un cladocère ; Ferrari et al., 2004). Par ailleurs, au niveau des effets secondaires, le propranolol est le seul β-bloquant à provoquer des perturbations au niveau thyroïdien. Il serait cependant intéressant de compléter le jeu de données sur les β-bloquants ; ce qui permettrait d’étudier les toxicités relatives des différents congénères. Rappelons enfin que les données écotoxicologiques pour les β-bloquants sur le poisson sont encore très limitées. V.3.2.Cas des antidépresseurs de type IRS Sertraline, fluoxétine, fluvoxamine, paroxétine, citalopram et escitalopram sont des molécules appartenant à la classe des antidépresseurs de type sérotoninergique (IRS). Compte tenu de leurs propriétés pharmacologiques, nous les avons toutes inclues dans un premier temps à la liste de priorisation. Puis en se basant sur la démarche proposée dans la figure 20 (troisième phase), nous avons effectué une sélection des molécules prioritaires. La fluoxétine et la sertraline ont été retenues comme prioritaires : la sertraline car elle est le congénère le plus toxique des 5 IRS testés dans l’étude de Henry et al. (2004) ; c’est également celle présentant la plus forte activité inhibitrice de la recapture de la sérotonine (Hyttel 1993). La fluoxétine a été retenue car elle présente une NOEC chronique < à 10 µg/l : l’étude du FDA CDER (1996) rapporte une très faible valeur de NOEC de 1 µg/l sur une algue verte. V.4. Discussion sur certaines classes médicamenteuses d’intérêt Toutes les molécules et classes chimiques traitées sont discutées en détail en annexe B. Il nous a cependant semblé important de discuter ici de 4 familles chimiques spécifiques : les antibiotiques, les inhibiteurs des β-lactamases , les glucocorticoïdes et les antifongiques azolés. V.4.1. Les antibiotiques Les antibiotiques, de par leur activité anti-bactérienne présentent un effet toxique potentiel très élevé sur cyanobactéries. Cette forte toxicité a été montrée pour l’amoxicilline et le sulfaméthoxazole. En France, on retrouve plusieurs classes de molécules parmi les antibiotiques communément utilisés (pénicillines, macrolides, cyclines, sulfamides, céphalosporines, fluoroquinolones…) et plusieurs molécules parmi ces classes. Pour limiter le nombre de composés a rechercher, nous avons effectué une sélection d’une ou deux molécules d’intérêt par famille thérapeutique. Les antibiotiques ont été traités par famille chimique et au sein de ces familles, nous avons pris en compte les valeurs de PEC, les données écotoxicologiques disponibles et l’activité de la molécule , estimée par la DDD. Eventuellement, des ratios PEC/DDD ont été calculés. Il ressort de cette exploitation des données (voir annexe B pour les détails) que les composés prioritaires retenus sur la liste sont : ¾

La doxycycline de la classe des cyclines qui appartient à la classe IA de la priorisation.

¾

L’amoxicilline de la classe des pénicillines qui est l’antibiotique le plus utilisé en France en termes de quantités, et le plus toxique sur les cyanobactéries (Andreozzi et al., 2004).

143

¾

Le sulfaméthoxazole, antibiotique de type sulfamide qui présente un forte toxicité sur les cyanophytes (cyanobactéries) et est susceptible d’agir de manière synergique avec le triméthoprime.

¾

La clarithromycine ainsi que l’érythromycine (macrolides) ont été inclues sur notre liste de priorisation, ce sont les molécules les plus toxiques sur les algues vertes (clarithromycine) et sur C. dubia (érythromycine).

¾

La vancomycine, antibiotique de la famille des glycopeptides et d’utilisation réservée aux hôpitaux fait également partie des molécules prioritaires.

¾

La ceftriaxone, est la seule céphalosporine retenue sur la liste de priorisation (voir annexe B pour les détails).

¾

L’ofloxacine et la ciprofloxacine qui appartiennent à la classe des fluoroquinolones sont toutes deux retenues sur la liste de priorisation. V.4.2. Discussion sur les inhibiteurs des ß-lactamases

L’acide clavulanique et le tazobactam sont des inhibiteurs des β-lactamases bactériennes. Les βlactamases sont synthétisées par les bactéries et dégradent les antibiotiques de type β-lactamine (les pénicillines). Les inhibiteurs des β-lactamases sont utilisés en association avec un antibiotique pour améliorer son efficacité et pallier aux problèmes de résistance bactérienne. Ces composés ne présentent a priori pas de risque direct pour les organismes non-cibles (algues, invertébrés et poissons). Cependant de par leur activité, ils sont plus à même d’exercer un risque indirect en contribuant à sélectionner des bactéries résistantes. Le développement de résistances chez les bactéries est un phénomène complexe et la connaissance des concentrations en acide clavulanique et en tazobactam n’apporteront pas d’information décisive sur ce point. D’un point de vue écotoxicologique, il pourrait être intéressant de tester la toxicité de ces composés sur des invertébrés et des algues, seuls mais surtout en association avec l’antibiotique correspondant de manière à étudier l’effet de l’interaction de ces molécules sur la toxicité. Concernant leur inclusion à la liste de priorisation, on ne peut pas conclure : le risque principal étant potentiellement un risque indirect par sélection de bactéries résistantes. V.4.3. Discussion sur les glucocorticoïdes Les corticoïdes présentent profil d’action particulier : ils ont un effet anti-inflammatoire par action sur le métabolisme de l’acide arachidonique, ils peuvent également agir sur le métabolisme des glucides, des protides et des lipides. Ils présentent un effet immunosupresseur à forte dose. Dans la partie consacrée au métabolisme des corticoïdes nous avons vu qu’il pourrait être judicieux de se pencher sur le devenir de la prednisolone (seule molécule de cette famille à pouvoir être excrétée à des concentrations non négligeables), nous incluons donc cette molécule à la liste de priorisation. Si les concentrations dans l’environnement sont significatives, il serait intéressant d’étudier les effets d’une exposition à long terme d’organismes à un corticoïde. Les corticoïdes pouvant influer sur le système immunitaire, il serait également utile d’étudier les effets d’une exposition aux corticoïdes en association avec un autre agent chimique ou biologique. V.4.4 Discussion sur les antifongiques azolés Certains antifongiques azolés sont des inhibiteurs du cytochrome P-450 et de la paraglycoprotéine-P. Par ailleurs, les antifongiques azolés pourraient inhiber l’enzyme aromatase qui catalyse la transformation des androgènes en estrogènes. Les résultats d’études portant sur l’inhibition d’aromatase recombinante par différents antifongiques (Trösken et al., 2004 ; 2006) montrent que

144

certaines de ces molécules sont des inhibiteurs in vitro puissants de cette enzyme. Les résultats de cette étude suggèrent que les antifongiques de type imidazole (bifonazole, miconazole, clotrimazole et dans une moindre mesure kétoconazole) sont plus inhibiteurs que les antifongiques de type tri-azoles (itraconazole, fluconazole, voriconazole). Dans notre liste de molécules étudiées, nous retrouvons seulement le fluconazole (tri-azole). Selon l’étude de Trösken et al., 2004, ce composé ne serait pas un inhibiteur puissant de l’aromatase. Donc, au vu des faibles valeurs de PEC calculées et de son activité limitée sur l’aromatase, nous pouvons exclure ce composé de la liste de priorisation. L’itraconazole est utilisé de manière plus restreinte et est réservé aux hôpitaux ; de plus son activité inhibitrice de l’aromatase semble être limitée (Trösken et al., 2004), on peut considérer cette molécule exclue de la liste de priorisation. Pour les autres molécules (bifonazole, miconazole, kétoconazole, itraconazole) qui sont des imidazoles, nous ne disposons pas des données de consommation. Le bifonazole et le miconazole sont les molécules les plus inhibitrices de l’aromatase (Trösken et al., 2004). Le kétoconazole présente une activité moindre mais il est susceptible d’être utilisé en plus grandes quantités. Il serait nécessaire de récupérer les tonnages de consommation pour les divers antifongiques de type imidazole afin d’estimer les quantités rejetées dans l’environnement. En croisant les quantités utilisées avec l’activité aromatase, on pourrait sélectionner une ou deux molécules prioritaires. Nous ne pouvons pas inclure pour le moment de molécule de ce type sur notre liste de priorisation mais cette famille de molécules pourrait présenter un risque pour l’environnement aquatique. V.5. Prise en compte des prodrogues Les composés qui sont des prodrogues sont souvent dépourvus d’activité, et c’est le métabolite actif qui est responsable de l’activité pharmacologique. Par ailleurs, la métabolisation des prodrogues en métabolite actif est intense et les taux d’excrétion du composé parent sont souvent limités, Dans notre liste de priorisation, nous incluons donc les métabolites suivants : ¾ Les métabolites de la simvastatine et de l’atorvastatine pourraient être intéressants à rechercher dans le milieu aquatique. Les statines sont utilisées dans l’hypercholestérolémie et l’hypertryglycéridémie à des tonnages importants en France. De plus, elles pourraient affecter la synthèse d’hormone juvénile chez les insectes (Debernard et al., 1994 ; Li et al., 2003). Elles ont également responsables d’effets secondaires touchant les muscles striés : arthralgie, myalgie, crampes musculaires et augmentation des CPK (enzyme utilisée comme marqueur d’atteintes musculaires). Dans un premier temps et pour des raisons pratiques (coût et facilité d’approvisionnement), il est possible de se limiter à la recherche de la pravastatine qui est le seul composé de cette famille à ne pas être une prodrogue et qui présente le même mode d’action et les mêmes effets secondaires que les autres congénères. ¾ L’acide fénofibrique, métabolite du fénofibrate est également retenu. Il n’y a pas de données écotoxicologiques disponibles pour cette molécule mais la classe des fibrates présente des effets secondaires notables : des possibilités d’atteinte musculaire pouvant évoluer en rhabdomyolyse (destruction des cellules musculaires). ¾ Périndoprilate et ramiprilate qui sont les métabolites actifs du périndopril et du ramipril, utilisés dans le traitement de l’hypertension. Ces molécules agissent en inhibant l’enzyme de conversion qui transforme l’angiotensine I en angiotensine II. Compte tenu du mécanisme d’action, il semble justifié de réaliser des test écotoxicologiques et de rechercher la présence de ces molécules dans le milieu aquatique. A priori le périndoprilate présente une PEC supérieure à celle du ramiprilate donc dans un premier temps, on pourrait ne rechercher que le périndoprilate.

145

¾ L’acide salicylique, métabolite actif de l’aspirine (acide acétylsalicylique) devrait être recherché dans l’environnement. Il faudrait également compléter le jeu de données écotoxicologiques sur les algues, les invertébrés et les poissons. V.5. Prise en compte des métabolites Certaines molécules pharmaceutiques actives sont métabolisées en métabolites doués d’une activité pharmacologique et/ou qui peuvent être excrétés dans des proportions égales ou supérieures à celles du composé parent. Par conséquent, il faut s’intéresser à la présence dans l’environnement de ces métabolites. Cette démarche nous a permis de sélectionner les métabolites suivants : ¾ La norfluoxétine, métabolite de la fluoxétine qui possède la même activité pharmacologique. ¾ Le déméthyltramadol est un métabolite actif du tramadol qui est théoriquement excrété de manière plus importante dans le milieu que le composé parent. ¾ Acétylsulfaméthoxazole, carboxy-ibuprofène et hydroxy-ibuprofène sont les métabolites respectifs du sulfaméthoxazole et de l’ibuprofène. Ces composés n’ont pas d’activité pharmacologique significative mais ont été détectés dans le milieu aquatique (Ashton et al., 2004 ; Bendz et al., 2005). ¾ L’hydroxy-métronidazole est le métabolite principal du métronidazole, son activité pharmacologique est comprise entre 30 et 50% de celle du composé parent. ¾ Le norpropoxyphène est un métabolite du dextropropoxyphène. Son activité dépressive du système nerveux central est négligeable mais il présente un effet anesthésique local plus important. Il est également excrété de manière plus importante que le composé parent. ¾ La 14-OH-clarithromycine est un métabolite actif de la clarithromycine, plus actif sur certaines souches bactériennes et qui agit de manière synergique avec le composé parent. V.6. Molécules dont les PECs n’ont pas été calculées à partir des données de l’AFSSAPS Pour un petit nombre de molécules, les données de consommation ont été obtenues auprès de la CPAM et d’Alliance-Santé. Ces données étant bien corrélées avec les données AFSSAPS, nous avons pu estimer des PECs pour ces composés par régression linéaire. Le tableau 39 reprend la liste de ces composés et leurs valeurs de PEC estimées. Les valeurs de PEC présentées dans le tableau sont à considérer comme des ordres de grandeur plutôt que comme des valeurs exactes. Parmi ces composés, nous avons retenu le losartan sur la liste de priorisation. Un autre composé appartenant à la même famille chimique, le valsartan, pour lequel nous ne disposons pas de données de consommation pourrait être recherché dans les eaux de surface : ses données de métabolisme indiquent qu’il pourrait être excrété jusqu’à 95% sous forme inchangée. Nous avons également retenu le métabolite actif de la venlafaxine : la desméthylvenlafaxine qui présente un effet sur la recapture de la sérotonine et qui excrétée en plus grandes quantités que le composé parent. La fluindione est un anticoagulant de type antivitamine K. Les données retrouvées pour cette molécule ainsi que son effet thérapeutique ne permettent pas de conclure pour cette molécule.

146

Usage thérapeutique

Composé clopidogrel a

Mécanisme d’action

inhibiteur de l’agrégation plaquettaire

Principal métabolite dérivé acide carboxylique (inactif)

fluindione

anticoagulant

antivitamine K

-

venlafaxine

antidépresseur

antidépresseur

desméthylvenlafaxine

losartan

antihypertenseur

phloroglucinol b

piascledine quinine benzoate

douleurs du tube digestif arthrose crampes musculaires

diacérhéine

arthrose

acide alendronique

traitement de l’ostéoporose

desloratadine d

anti-allergique

antagoniste des récepteurs de l’angiotensine antispasmodique musculotrope

dérivé anthraquinonique à activité antiinflammatoire modérée biphosphonate, réduction de la résorption osseuse anti-histaminique H1

Estimation Estimation Classe PEC 2A PEC 2B de PEC (ng/l) (ng/l) 464 c 701 d 101 c 132 d 302 c 345 d

ND

IB

ND

IB

30 34

IIA

-

334 d

ND

IB

-

906 d

ND

IB

-

c

804 394 d

ND ND

IB IB

rhéine (active)

278 d

ND

IB

aucun

68 d

68

IIB

-

51

ND

IIB

Tableau 39 : Molécules pour lesquelles les valeurs de PEC ont été extrapolées à partir des données de la CPAM et de Alliance-Santé a : prodrogue. b : la piasclédine est un mélange d’insaponifiables d’huile de soja et d’avocat. c : PEC calculées à partir des données Alliance Santé. d : PECs calculées à partir des données CPAM.

L’acide alendronique présente un mécanisme d’action particulier : il se fixe au niveau osseux et limite la résorption osseuse en inhibant l’activité des ostéoclastes. Il est très peu absorbé et pas métabolisé. Sa PEC 2B est estimée à 70 ng/l. Compte tenu de son mode d’action spécifique, on ne peut pas conclure quand à l’inclusion de ce composé sur la liste de priorisation.

VI. Liste de molécules prioritaires obtenue selon la démarche par expertise, résultats, discussion, dernières modifications Les tableaux 40 et 41 présentent les listes finales de molécules prioritaires établies selon la démarche d’expertise proposée ici, pour les composés parents et pour les métabolites. Pour les composés parents, le tableau présente les raisons principales qui ont conduit à l’inscription d’une molécule sur la liste de molécules prioritaires. Dans le tableau 40 sont également indiquées le cas échéant les références d’études indiquant la présence de ces molécules dans le milieu aquatique. De plus, les besoins de données complémentaires pour chaque molécule sont donnés (données écotoxicologiques et/ou confirmation de la présence dans le milieu). VI.1 Composés proposés dans la liste IV.1.1 Composés parents La liste de priorisation propose 42 composés parents parmi les quels on retrouve (tableau 40) : ¾ 2 anticonvulsivants, ¾ 1 antigoutteux,

147

¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾

1antifongique, 1 antiparasitaire, 12 antibiotiques, 1 benzodiazépine, 2 diurétiques, 1 anti-arrythmique, 2 anti-ischémiques, 4 anti-inflammatoires de type non stéroïdien, 3 analgésiques 3 anti-hypertenseurs dont 2 β-bloquants et un sartan, 1 antidiabétique, 2 antidépresseurs de type IRS, 1 glucocorticoïde, 1 flavonoïde, 1 antipsychotique, 1 anti-acide, 2 hypolipidémiant dont un fibrate et une statine.

La liste propose un éventail large de composés qui couvre un nombre important de classes thérapeutiques et chimiques. On note le nombre important d’antibiotiques, ce qui est logique au vu des choix effectués dans la démarche de priorisation. Pour la plupart des composés, il faut confirmer leur présence dans le milieu récepteur en France et effectuer des tests écotoxicologiques pour évaluer la toxicité des molécules. VI.1.2. Métabolites 14 métabolites sont inclus à la liste de molécules prioritaires (tableau 41), 11 présentent une activité pharmacologique importante et seuls 3 sont inactifs pharmacologiquement mais ont déjà été détectés dans le milieu récepteur. La recherche de ces molécules dans l’environnement reste inféodée à la possibilité de mise en œuvre de techniques analytiques spécifiques. VI.2. Comparaison de la liste de priorisation avec les molécules détectées en région Parisienne par Paffoni et al., 2006 Pour évaluer la validité de notre liste de priorisation, nous avons comparé les valeurs de PEC déterminées pour les composés appartenant à la liste de priorisation avec des valeurs mesurées dans le milieu aquatique Français. Les données mesurées sont tirées de l’étude récente de Paffoni et al., 2006. et sont présentées dans le tableau 42. NB : Les données rapportées par cette étude n’ont pas été prises en compte avant dans le rapport dans la mesure où la diffusion de ces résultats est postérieure à notre travail. Les valeurs de PEC raffinées par le taux d’abattement dans les STEP sont cohérentes avec les valeurs mesurées rapportées par ces auteurs à l’exception de quelques composés. L’amoxicilline présente une PEC très supérieure à la valeur mesurée, ce qui confirme sa très faible rémanence dans le milieu aquatique (Zuccato et al., 2005). La doxycycline n’est pas détectée dans les eaux de surface, ce qui semble confirmer que cette molécule fome des complexes avec des (Hirsch et al., 2000) et son absence sous forme dissoute. La vancomycine, que nous avions initialement retenu comme composé prioritaire est selon cette étude entièrement retenue dans les STEP. Par conséquent, nous sortons cette molécule de notre liste. Il serait cependant intéressant de savoir si elle est dégradée ou seulement adorbée sur les boues ; dans ce dernier cas, elle pourrait présenter un risque pour le compartiment terrestre en cas d’épandage des boues.

148

molécule

PEC 2A (ng/l)

PEC 2B (ng/l)

classification classe thérapeutique / selon la PEC chimique

raison(s) de l'inclusion sur la liste

métabolite(s)

déjà retrouvé dans le milieu (réf)

données complémentaires nécessaires

acide valproïque

1357

IA

anticonvulsivant

valeur de PEC / inhibiteur enzymatique / carcinogène chez le rat

allopurinol

150

IA

antigoutteux

valeur de PEC

oxypurinol

confirmer sa présence / données écotoxicologiques

IB

antiarrythmique

Kow très élevé / effets secondaires liés à la présence d'iode / inhibiteur enzymatique

N-desethyl amiodarone

confirmer sa présence dans le milieu, à rechercher dans le sédiment et les MES ?

amiodarone

555

confirmer sa présence dans le milieu

6847

IA

ATB pénicilline

valeur de PEC / antibiotique

amphotéricine B

415

IA

antifongique

valeur de PEC

aténolol

419

IA

β-bloquant

valeur de PEC

Zuccato et al., 2005

données écotoxicologiques

bézafibrate

476

IA

fibrate

valeur de PEC / atteintes musculaires de type rhabdomyolyse

Zuccato et al., 2005 Wiegel et al., 2004

données écotoxicologiques

buflomédil

291

IA

anti-ischémique

valeur de PEC

IB

anticonvulsivant

valeur de PEC / possibilité de rémanence dans le milieu / carcinogène chez le rat

carbamazepine

765

ceftriaxone

315

IA

ATB céphalosporine

valeur de PEC / antibiotique

ciprofloxacine

139

IA

ATB fluoroquinolone

valeur de PEC / antibiotique / données écotoxicologiques

clarithromycine

62

IIA

ATB macrolide

IB

antipsychotique

perturbations endocriniennes et métabolique chez l'homme par blocage des récepteurs dopaminergiques

IIA

AINS

Kow élevé / effets sur le rein

cyamémazine diclofénac

124 40

Andreozzi et al., 2004

données écotoxicologiques chez le poisson

amoxicilline

confirmer sa présence dans le milieu

confirmer sa présence / données écotoxicologiques 10,11-epoxycarbamazépine

Zuccato et al., 2005 Wiegel et al., 2004 Miao et al., 2005 confirmer sa présence / données écotoxicologiques Zuccato et al., 2005

données écotoxicologiques

Zuccato et al., 2005 Wiegel et al., 2004 confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques Ashton et al., 2005 Budzinski et Togola 2006

données écotoxicologiques

Tableau 40 : Liste des molécules retenues comme prioritaires. Pour chaque molécule, est donnée la classe de PEC, la classe thérapeutique ou chimique et les raisons de l’inclusion à la liste de priorisation. Les métabolites d’intérêt sont indiqués. Le cas échéant, les références d’études ayant détecté ces substances dans le milieu aquatique sont données. Enfin, pour chaque molécule sont donnés les besoins d’information immédiats. MES : matières en suspension. * : pas de valeur de PEC. ** le valsartan, de la même classe que le losartan pourrait être recherché dans l’environnement.

149

molécule

PEC 2A (ng/l)

diosmine

8528

doxycycline

PEC 2B (ng/l)

classification selon la PEC IB

classe thérapeutique

raison(s) de l'inclusion sur la liste

flavonoïde, vitaminique flavonoïde / possibilité d'effet estrogénique / P agoniste du récepteur arylhydrocarbone

métabolite(s)

déjà retrouvé dans le milieu (réf)

données complémentaires nécessaires confirmer sa présence dans le milieu, ou celle de la diosmétine ; évaluer son potentiel estrogénique confirmer sa présence dans le milieu, possibilité de complexation avec des ions (Hirsch et al., 2000) confirmer sa présence dans le milieu, possibilité de ne retrouver que son métabolite (Wiegel et al., 2004)

diosmétine

103

IA

ATB cycline

valeur de PEC / antibiotique

ND

aucune

ATB macrolide

déjà détecté dans les milieux, possibilité de PEC élevée / inhibiteur enzymatique

métabolite de dégradation (déhydroérythromycine)?

Zuccato et al., 2005 Wiegel et al., 2004 Ashton et al., 2004

fluoxétine

9

III

IRS

fixation sur les récepteurs à la sérotonine / toxicité élevée / inhibiteur enzymatique

norfluoxétine

Vasskog et al., 2006

fosfomycine

155

IA

ATB phosphonique

valeur de PEC / antibiotique

furosémide

486

IA

diurétique

valeur de PEC

Zuccato et al., 2005

données écotoxicologiques sur poisson

ND

aucune

diurétique

présence dans de nombreux médicaments, déjà détectée dans l'environnement

Zuccato et al., 2005

données écotoxicologiques

Ashton et al., 2005 Zuccato et al., 2005 Budzinski et Togola 2006

données écotoxicologiques

Budzinski et Togola 2006

données écotoxicologiques

érythromycine *

ND

hydrochlorothiazide

ND

données écotoxicologiques sur le poisson confirmer sa présence dans le milieu

2-OH-ibuprofène carboxy-ibuprofène

ibuprofène

1370

IA

AINS

valeur de PEC

kétoprofène

421

IA

AINS

valeur de PEC

ND

IB **

sartan

valeur de PEC / mécanisme d’action

confirmer sa présence dans le milieu

metformine

16367

IA

antidiabétique

valeur de PEC

données écotoxicologiques

métronidazole

150

IA

antiparasitaire

valeur de PEC / activité antiparasitaire / inhibiteur enzymatique

IB

anti-ischémique

activité antagoniste de certains récepteurs à la sérotonine

IA

AINS

valeur de PEC

losartan **

naftidrofuryl naproxène

334 **

1039 597

Tableau 40 : Liste des molécule retenues comme prioritaires (suite).

150

OH-métronidazole

confirmer sa présence dans le milieu confirmer sa présence dans le milieu Budzinski et Togola 2006

données écotoxicologiques sur poisson

PEC 2B (ng/l)

classification selon la PEC

classe thérapeutique

raison(s) de l'inclusion sur la liste

ofloxacine

94

IIA

ATB fluoroquinolone

valeur de PEC / antibiotique / données écotoxicologiques

oxazepam

207

IA

benzodiazépine

valeur de PEC

paracétamol

64101

IA

antipyrétique

valeur de PEC

pipéracilline

102

IA

ATB ureidopénicilline

valeur de PEC / ATB

confirmer sa présence dans le milieu

confirmer sa présence dans le milieu

molécule

PEC 2A (ng/l)

pravastatine

250

IB

statine

effets secondaires sur les muscles striés / perturbation endocrinienne par des statines chez des insectes / carcinogène chez le rat

prednisolone

35

IIB

corticoïde

effet immunomodulateur

pristinamycine

910

IB

ATB

valeur de PEC / ATB

métabolite(s)

déjà retrouvé dans le milieu (réf)

données complémentaires nécessaires

Zuccato et al., 2005 données écotoxicologiques Budzinski et Togola 2006

Hong Chang et al., sous presse

données écotoxicologiques

confirmer sa présence dans le milieu confirmer sa présence dans le milieu

propranolol

68

IIA

ß-bloquant

toxicité importante / effets sur la thyroïde chez l’homme

ranitidine

133

IA

anti-acide

valeur de PEC

Zuccato et al., 2005

données écotoxicologiques

sertraline

20

IIA

IRS

fixation sur les récepteurs à la sérotonine / Kow élevé / écotoxicité importante / carcinogénicité chez le rat

Vasskog et al., 2006

données écotoxicologiques sur poissons et algues

sulfaméthoxazole

153

IA

ATB sulfonamide

valeur de PEC / ATB synergie d'action avec le triméthoprime

Ashton et al., 2005 Wiegel et al., 2004

essais écotoxicologiques avec le triméthoprime

tramadol

177

IA

analgésique

valeur de PEC

triméthoprime

38

IIA

ATB benzylpyrimidine

synergie d'action avec le sulfaméthoxazole

vancomycine

21

IIA

ATB glycopeptide

ATB

Tableau 40 : Liste des molécule retenues comme prioritaires (suite).

151

4-OH-propranolol

Ashton et al., 2005 ; Miège et al., 2006

desméthyltramadol

données écotoxicologiques Ashton et al., 2005 Wiegel et al., 2004

essais écotoxicologiques avec le sulfaméthoxazole confirmer sa présence dans le milieu

raison(s) de l'inclusion sur activité pharmacologique la liste

déjà retrouvé dans le milieu (référence)

données complémentaires nécessaires

métabolite

PEC 2B (ng/l)

composé parent

acide salicylique

ND

aspirine

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

Ternes 1998

acide fénofibrique

515 *

fénofibrate

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

Ternes 1998 Stumpf et al., 1999

périndoprilate

192

périndopril

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

déméthyltramadol

355

tramadol

hydroxy-ibuprofène

68.5 *

ibuprofène

taux d'excrétion important (25%)

inactif

Bendz et al., 2005

données écotoxicologiques

carboxy-ibuprofène

100 *

ibuprofène

taux d'excrétion important (37%)

inactif

Bendz et al., 2005

données écotoxicologiques

acétylsulfaméthoxazole

229

sulfaméthoxazole

taux d'excrétion important (60%)

inactif

Ashton et al., 2004

données écotoxicologiques

14-OH-clarithromycine

52

clarithromycine

actif, synergie d'action avec le composé parent

actif, synergie d'action avec le composé parent

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

norfluoxétine

24

fluoxétine

actif, taux d'excrétion important (28%)

activité comparable au composé parent

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

desméthylvenlafaxine

90

venlafaxine

actif, taux d'excrétion important (30%)

activité comparable au composé parent

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

OH-métronidazole

234

métronidazole

actif, taux d'excrétion important (28%)

activité de 30 à 50% du composé parent

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

dérivé ß-hydroxy-acide de la simvastatine

ND

simvastatine

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

2-OH-atorvastatine

ND

atorvastatine

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

4-OH-atorvastatine

ND

atorvastatine

métabolite actif de la prodrogue

responsable de l'activité

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

taux d'excrétion important actif, activité analgésique (60%)

Tableau 41 : Liste des métabolites retenus comme prioritaires. * et ** les valeurs de PEC tiennent compte des taux d’abattement dans les STEP (* pour Bendz et al., 2005 et ** pour Stumpf et al., 1999).

152

La piperacilline, également retenue sur la liste de priorisation n’est pas non plus retrouvée dans le milieu aquatique, cette molécule peut donc être écartée de la liste de priorisation. A l’inverse, le gemfibrozil (fibrate) a été détecté dans les effluents de STEP et les eaux de surface. Ce composé a également été détecté dans la région Marseillaise (Budzinski et Togola 2006). Nous ne disposions pas des tonnages de consommation pour cette molécule et nous n’avons donc pas calculé de PEC. Le gemfibrozil est de moins en moins utilisé en France comparativement aux autres fibrates (fénofibrate, bézafibrate), mais est pourtant encore détecté dans les eaux. Il s’avère intéressant d’évaluer sa persistance dans le milieu aquatique ; cette molécule est finalement inscrite sur la liste définitive.

molécule

moyenne des concentrations mesurées Valeur Valeur (en ng/l) classe de PEC rendement de PEC classe chimique thérapeutique effluent de eau de Seine eau de Seine (en ng/l) STEP ** (en ng/l) * *** STEP (Orly) (Ivry)

bézafibrate fibrates fénofibrate hypolipémiants gemfibrozil simvastatine statine acide fénofibrique métabolite carbamazépine anticonvulsivant diazepam anxiolytique benzodiazépine ibuprofène kétoprofène AINS arylcarboxyliques naproxène diclofénac aténolol bisoprolol antiβ-bloquants propranolol hypertenseurs sotalol métoprolol amoxicilline aminopénicilline azithromycine clarithromycine macrolides erythromycine roxithromycine spiramycine ciprofloxacine antibiotiques fluoroquinolones ofloxacine doxycycline cyclines tetracycline sulfaméthoxazole sulfamide triméthoprime benzyl-pyrimidine vancomycine glycopeptide pipéracilline uréïdopénicilline

840

31

48

476

0,72

133

310

ND

25

20

> 0,1

ND ND

147

7

13

NA

0,69

ND

ND

ND

NA

ND

ND

1260

37

118

1148

0,82

207

1020

32

80

NA

0,19

ND

ND

ND

ND

0,12

ND

ND

600

18

25

6847

0,96

274

270

ND

39

421

0,93

29

350

16

35

597

0,88

72

81

ND

61

34

0,27

25

570

12

36

419

0,52

201 ND

ND

ND

ND

29

ND

190

ND

12

68

0,22

53

870

19

63

NA

0

ND

100

ND

10

10

0,1

9

40

11

8

6847

0,29

4861

101

ND

5

46,5

0,43

27

117

2

8

62

0,69

19

350

10

25

NA

0,42

ND

50

ND

3

39

0,51

19

50

2

4

NA

0,94

ND

101

ND

6

139

0,62

53

177

ND

5

94

0,4

56

73

ND

ND

103

0,06

97 ND

66

ND

ND

NA

0,39

205

11

21

153

0,64

55

72

3

3

38

0,51

19

ND

ND

ND

21

1

0

ND

ND

ND

102

ND

ND

Tableau 42 : Comparaison des valeurs de PEC déterminées pour les composés prioritaires avec des valeurs mesurées en sortie de STEP et dans les eaux de surface de la région Parisienne (Paffoni et al., 2006) * : valeurs de PEC 2B déterminées selon la méthodologie présentée dans le rapport. ** : taux d’abattement dans les STEP rapportés par Paffoni et al. (2006). *** : Valeurs de PEC 2B raffinées par les taux d’abattement dans les STEP.

153

Le sotalol est un β-bloquant pour lequel nous n’avons pas obtenu de données de consommation. L’étude de Paffoni et al. suggère que les taux d’abattement dans les STEP pour cette molécule sont nuls. Par ailleurs, c’est le sotalol qui présente les concentrations mesurées les plus élevées. Nous rajoutons donc cette molécule sur la liste de priorisation. VI.3. Validité de la liste de priorisation et de la démarche 42 composés parents sont retenus sur la liste finale. Sur l’ensemble de ces composés, 22 ont déjà été détectés dans les effluents de STEP ou les eaux de surface dans des travaux antérieurs réalisés dans des pays autres que la France (Hirsch et al., 1999 ; Ternes 1998 ; Ashton et al., 2004 ; Zuccato et al., 2005 ; Bendz et al., 2006). Par ailleurs Zuccato et al. (2005) avaient sélectionné 22 composés prioritaires. Sur ces 22 molécules, 14 ont été détectées dans l’environnement aquatique (eaux de surface et effluents de STEP) et 12 (sur les 14) sont présents dans notre liste de priorisation. Seule l’amoxicilline que nous considérons comme un composé prioritaire n’est retrouvée qu’à des concentrations très faibles dans les effluents de STEP et pas dans les eaux de surface dans l’étude de Zuccato. Par ailleurs, Zuccato avait sélectionné deux molécules qui n’ont pas été retrouvées dans l’environnement : l’enalapril et le diazepam. En ce qui concerne le diazepam, nous avions prédit que ses concentrations seraient très faibles voir nulles dans l’environnement aquatique. La liste de priorisation est également cohérente avec les molécules recherchées et détectées en Région Parisienne par Paffoni et al., 2006. VI.4. Limites de la démarche de priorisation La démarche utilisée ici dépend en premier lieu du paramètre exposition, pondéré par des paramètres écotoxicologiques et pharmacologiques. Un certain nombre d’essais écotoxicologiques doivent être menés afin d’évaluer la toxicité des molécules pharmaceutiques proposées, et de permettre une évaluation détaillée du risque ciblé sur les organismes aquatiques. Cette liste donne des composés considérés comme prioritaires mais ne permet pas de les hiérarchiser entre eux. Il est important de considérer que dans cette liste de priorisation, nous avons retenu des composés considérés individuellement. Cependant il est important de conserver à l’esprit que dans l’environnement, les composés sont présents en tant que mélanges et sont donc susceptibles d’agir ensemble. Des composés qui présentent le même mode d’action et qui peuvent être présents dans l’environnement à des concentrations assez élevées comme par exemple les antibiotiques (macrolides, cépahlosporines…) et les AINS de type aryl-carboxylique (ibuprofène, kétoprofène, naproxène, diclofénac) sont susceptibles d’agir de manière additive voire synergique. Des essais de laboratoires, considérant des mélanges de composés présentant des modes d’action similaires devraient être mis en place afin d’évaluer leurs effets pour des concentrations cohérentes avec les mesures environnementales. La liste présentée ici devra être confrontée aux possibilités analytiques, ce qui limitera probablement le nombre de molécules pouvant être recherchées dans l’environnement. La liste de molécules prioritaires établie tient compte des données disponibles à l’heure actuelle. Elle pourra et devra être revue en fonction de nouvelles données, notamment de données écotoxicologiques. Par ailleurs, les valeurs de PEC sur lesquelles est basé le premier classement devraient-être revues en fonction des taux d’abattement dans les STEP, lorsque le jeu de données sera plus important. Enfin, des incertitudes résident dans les paramètres utilisés dans la démarche par expertise, concernant les mécanismes d’action et les effets secondaires, l’utilisation de la DDD et la pertinence du Kow :

154

¾

¾

¾

Les hypothèses posées sur les mécanismes d’action et les effets secondaires restent pour la plupart théoriques : le tableau 34 montre que les effets médiés par des récepteurs homologues peuvent être différents entre les mammifères et les organismes aquatiques. L’utilisation de la DDD et sa pertinence dans la mesure de l’activité d’une molécule doivent être mieux évalués. Par ailleurs, le recours à la DDD implique que les récepteurs de la molécule soient présents dans l’organisme considéré. L’utilisation du Kow pour évaluer la bioaccumulation doit être discutée : la plupart des molécules pharmaceutiques sont des substances ionisables et le Kow n’est peut-être pas le meilleur descripteur de liphophilie et de bioaccumulation dans ce cas (Tolls 2001 ; Fent et al., 2006 ; Wells 2006). L’utilisation du Dow (Kow corrigé par le pKa pour les espèces ionisables) est à évaluer.

Le manque le plus important aux niveau des données concerne le devenir dans l’environnement : ¾

¾

¾

¾

¾

Tout d’abord les données de dégradation dans les STEP, qu’il serait important d’inclure à la démarche. Par exemple, l’acide valproïque a été retenu notamment sur sa valeur de PEC or une étude récente (Yu et al., 2006) suggère que ce composé aurait un taux d’abattement très important (> 90%), mais ce résultat doit être confirmé. Au niveau des demi-vies dans l’environnement et des différents phénomènes de dégradation (photodégradation, biodégradation…), les données sont très limitées. Elles représentent pourtant un point essentiel à prendre en compte dans une évaluation du risque. Par exemple, Zuccato et al. (2005) suggère que l’amoxicilline serait très rapidement dégradée dans les eaux de surface. De plus, les phénomènes de dégradation peuvent générer de nouveaux métabolites dont la toxicité peut parfois être plus grande que celle des composés parents (Della greca et al., 2004). Au niveau des sources de contamination, nous avons retenu uniquement la contamination liée aux rejets humains et qui correspond à une pollution diffuse du milieu. D’autres sources comme les usines de fabrication et de conditionnement devraient être évaluées. Par ailleurs, concernant la source humaine, les PECs calculées donnent une valeur moyenne sur l’année, or il est probable qu’il y ait des différences de consommation sur une année (par exemple une augmentation de la consommation des antibiotiques en hiver) qui entraîne des pics de contamination à certaines périodes Enfin, la distribution des molécules dans l’environnement : sorption au sédiment et aux matières en suspension, bioaccumulation dans les organismes sont des données qui restent inconnues.

VII. Liste finale de priorisation La liste finale de molécules prioritaires à rechercher dans les eaux de surface, proposée pour les médicaments autres que les anticancéreux et les médicaments hormonaux est rappellée ici :

Composés parents

Métabolites

•

acide valproïque (anticonvulsivant)

•

acide salicylique

•

allopurinol (antigoutteux)

•

acide fénofibrique

•

amiodarone (antiarythmique)

•

périndoprilate

•

amoxicilline (antibiotique)

•

déméthyltramadol

•

amphotéricine B (antifongique)

•

hydroxy-ibuprofène

•

aténolol (β-bloquant)

•

carboxy-ibuprofène

155

Composés parents

Métabolites

•

bézafibrate (hypolipémiant)

•

acétylsulfaméthoxazole

•

buflomédil (anti-ischémique)

•

14-hydroxy-clarithromycine

•

carbamazépine (anti-convulsivant)

•

norfluoxétine

•

ceftriaxone (antibiotique)

•

desméthyltramadol

•

ciprofloxacine (antibiotique)

•

hydroxy-métronidazole

•

clarithromycine (antibiotique)

•

dérivé β-hydroxy-acide de la simvastatine

•

cyamemazine (antipsychotique)

•

2-hydroxy-atorvastatine

•

diclofénac (anti-inflammatoire)

•

4-hydroxy-atorvastatine

•

disométine (flavonoïde)

•

doxycycline (antibiotique)

•

érythromycine (antibiotique)

•

fluoxétine (antidépresseur)

•

fosfomycine (antibiotique)

•

furosémide (diurétique)

•

gemfibrozil (hypolipémiant)

•

hydrochlorothiazide (diurétique)

•

ibuprofène (anti-inflammatoire)

•

kétoprofène (anti-inflammatoire)

•

losartan (anti-hypertenseur)

•

metformine (antidiabétique)

•

métronidazole (antiparasitaire)

•

naftidrofuryl (anti-ischémique)

•

naproxène (anti-inflammatoire)

•

ofloxacine (antibiotique)

•

oxazepam (anxiolytique)

•

paracétamol (analgésique)

•

pravastatine (hypolipémiant)

•

prednisolone (glucocorticoïde)

•

pristinamycine (antibiotique)

•

propranolol (β-bloquant)

•

ranitidine (anti-ulcéreux)

•

sertraline (antidépresseur)

•

sotalol (β-bloquant)

•

sulfaméthoxazole (antibiotique)

•

tramadol (analgésique)

•

triméthoprime (antibiotique)

156

Anticancéreux cytostatiques

157

158

Introduction, récupération des données de consommation pour les anticancéreux cytostatiques I. Introduction, les anticancéreux de type cytotoxique ou antinéoplasiques Les médicaments anticancéreux peuvent représenter un risque spécifique pour l’environnement en raison de leurs propriétés carcinogènes, mutagènes et tératogènes. Par ailleurs ils présentent un mécanisme d’action bien différent des autres molécules pharmaceutiques dans la mesure où ils sont développés pour détruire des cellules. Selon la classe ATC, on peut diviser les anticancéreux en deux grands groupes : les molécules appartenant à la classe L01, regroupés sous le nom de cytotoxiques ou antinéoplasiques et les molécules appartenant à la classe L02 qui sont des anti-hormones et apparentés, plus spécifiquement utilisés dans le traitement des cancers hormono-dépendants. Dans ce chapitre, nous ne traiterons que des molécules appartenant à la classe L01, les composés de la classe L02 ayant été abordés dans le chapitre sur les médicaments hormonaux. Les agents antinéoplasiques de la classe L01 sont regroupés en 6 groupes en fonction de leur de leur classe chimique. On retrouve les agents alkylants (qui agissent en formant des liaisons covalentes avec l’ADN et en bloquant sa réplication), les antimétabolites (qui bloquent ou altèrent des voies métaboliques impliquées dans la synthèse de l’ADN), les alcaloïdes végétaux (poisons du fuseau mitotique) et les autres substances naturelles, les antibiotiques cytotoxiques (qui bloquent la division cellulaire) et apparentés, et les autres substances n’appartenant à aucune des classes précédentes. Pour les molécules de type antinéoplasiques, nous avons pu récupérer des données de consommation au niveau national (AFSSAPS) et au niveau local. Les données écotoxicologiques sont très rares. Ce chapitre va essentiellement traiter de l’aspect exposition et des différents points d’entrée des anticancéreux dans l’environnement, avec notamment une étude de cas pour l’agglomération Lyonnaise grâce aux données du CLB. Les molécules prioritaires qui seront dégagées de cette étude seront donc essentiellement choisies en fonction du paramètre exposition.

II. Quantités de médicaments antinéoplasiques consommés en France, molécules utilisées, différentes sources de données II.1. Données de consommation au niveau national Par l’intermédiaire de l’AFSSAPS, nous avons pu établir les quantités de médicaments anticancéreux (classe ATC L01) consommés en France pour l’année 2004. Les molécules utilisées, leur classe ATC ainsi que le tonnage correspondant sont présentées dans le tableau 43. Les molécules sur fond gris sont celles qui sont uniquement réservées à usage hospitalier (RSH). Seulement 3 molécules sont consommées à plus d’une tonne par an, il s’agit de l’hydroxycarbamide, de la capecitabine et de l’imatinib. La quantité d’hydroxycarbamide consommée est très importante et les données de consommation pour cette molécule nécessitent d’être confirmées. Si l’on étudie la répartition de la consommation à l’officine et à l’hôpital, on constate qu’en terme de quantité, 81% des agents antinéoplasiques sont consommés à l’hôpital si l’on ne tient pas compte de l’hydroxycarbamide. Cette proportion tombe à 47% si l’on tient compte de cette molécule. D’une manière générale, les antinéoplasiques sont consommés à des quantités très inférieures à celles des médicaments couramment délivrés en officine de ville (IRS, antibiotiques, antihypertenseurs…). Les PECs aquatiques pour ces molécules seront donc a priori faibles.

159

MOLECULE

CLASSE CHIMIQUE

HYDROXYCARBAMIDE

CLASSE ATC

TOTAL (mg)

L01XX05

5 756 670 000

CAPECITABINE

analogue de la pyrimidine (antimétabolite)

L01BC06

2 620 986 000

FLUOROURACILE

analogue de la pyrimidine (antimétabolite)

L01BC02

1 690 241 900

L01XX28

583 680 000

moutarde à l'azote

L01XX11

388 376 800

analogue de la pyrimidine

L01BC05

339 214 400

alcaloïde végétal, dérivé de la podophyllotoxine

L01CB01

332840000

CYCLOPHOSPHAMIDE

analogue de moutarde à l'azote

L01AA01

281 842 000

IFOSFAMIDE

analogue de moutarde à l'azote

L01AA06

121 382 000

analogue de l'acude folique (antimétabolite)

L01BA01

117 626 570

analogue de la pyrimidine (antimétabolite)

L01BC01

117 412 600

analogue de la purine (antimétabolite)

L01BB02

102 041 250

L01XX23

95 900 000

dérivé du platine

L01XA02

64 379 800

agent alkylant

L01AX02

63 062 250

L01XX19

33 894 120

IMATINIB ESTRAMUSTINE PHOSPHATE GEMCITABINE ETOPOSIDE

METHOTREXATE CYTARABINE MERCAPTOPURINE MITOTANE CARBOPLATINE PIPOBROMAN IRINOTECAN RITUXIMAB

anticorps monoclonal

L01XC02

32 521 900

agent alkylant

L01AX03

29 229 600

alcaloïde végétal (taxane)

L01CD01

27 288 557

dérivé du platine

L01XA03

20 342 350

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB03

18 801 180

agent alkylant

L01AX04

18 654 000

CISPLATINE

dérivé du platine

L01XA01

17 306 555

PROCARBAZINE CHLORHYDRATE

méthylhydrazine

L01XB01

16 475 000

alcaloïde végétal (taxane)

L01CD02

16 411 860

L01XC03

15 052 500

TEMOZOLOMIDE PACLITAXEL OXALIPLATINE EPIRUBICINE CHLORHYDRATE DACARBAZINE

DOCETAXEL TRASTUZUMAB

anticorps monoclonal

L01XX25

8 242 500

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB01

7 940 050

nitroso-urée

L01AD04

7 433 000

anticorps monoclonal

L01XC06

7 383 300

moutarde à l'azote

L01AA02

6 651 420

vinca-alcaloïdes et analogues

L01CA04

6 292 240

analogue de moutarde à l'azote

L01AA03

3 795 600

L01XX03

3 212 500

BEXAROTENE DOXORUBICINE CHLORHYDRATE STREPTOZOCINE CETUXIMAB CHLORAMBUCIL VINORELBINE MELPHALAN ALTRETAMINE FLUDARABINE PHOSPHATE

analogue de la purine (antimétabolite)

L01BB05

3 127 900

MITOMYCINE C

antibiotique cytotoxique

L01DC03

2 044 260

THIOGUANINE

analogue de la purine (antimétabolite)

L01BB03

1 933 000

L01XX14

1 842 000

TRETINOINE FOTEMUSTINE CARMUSTINE

nitroso-urée

DAUNORUBICINE

1 458 912

L01AD01

1 414 485

L01XX16

1 026 700

analogue de l'acide folique (antimétabolite)

L01BA04

918 000

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB02

772 300

nitroso-urée

MITOGUAZONE DICHLORHYDRATE PEMETREXED

L01AD05

Tableau 43 : Quantités d’agents anticancéreux de type antinéoplasiques (L01) consommés en France en 2004 selon les données de l’AFSSAPS. Les molécules indiquées sur fond gris sont réservées à usage hospitalier (RSH). Les molécules sont classées par tonnage décroissant.

160

MOLECULE

BLEOMYCINE CHLORMETINE CHLORHYDRATE LOMUSTINE VINBLASTINE SULFATE MITOXANTRONE CHLORHYDRATE THIOTEPA

CLASSE CHIMIQUE

CLASSE ATC

antibiotique cytotoxique

L01DC01

717 885

moutarde à l'azote

L01AA05

557 280

nitroso-urée

L01AD02

374 600

vinca-alcaloïdes et analogues

L01CA01

319 700

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB07

288 485

L01AC01

205 050

L01XX01

164 000

éthylène-imine (agent alkylant)

AMSACRINE

TOTAL (mg)

BUSULFAN

alkyl-sulfonate (agent alkylant)

L01AB01

150 050

VINCRISTINE SULFATE

vinca-alcaloïdes et analogues

L01CA02

139 590

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB06

134 780

IDARUBICINE CHLORHYDRATE TOPOTECAN CHLORHYDRATE

L01XX17

99 116

vinca-alcaloïdes et analogues

L01CA03

49 203

PIRARUBICINE

antibiotique cytotoxique (anthracycline)

L01DB08

28 240

RALTITREXED

analogue de l'acide folique (antimétabolite)

L01BA03

25 436

L01XX27

24 000

analogue de la purine (antimétabolite)

L01BB04

17 840

PORFIMERE SODIQUE

utilisé en thérapie photodynamique

L01XD01

9 900

IBRITUMOMAB TIUXETAN

utilisé en thérapie photodynamique

V10XX02

78

VINDESINE SULFATE

TRIOXYDE D'ARSENIC CLADRIBINE

Tableau 43 : Quantités d’agents anticancéreux de type antinéoplasiques (L01) consommés en France en 2004 selon les données de l’AFSSAPS (suite).

II.2. Données de consommation au niveau local, données du CLB Les données de consommation fournies par le centre Léon Bérard (CLB) couvrent l’ensemble des molécules antinéoplasiques utilisées dans ce centre pour l’année 2005. Ces données sont fournies en fonction du type d’hospitalisation des patients : hospitalisation complète et hôpital de jour. Le type d’hospitalisation influe sur la voie d’entrée de ces molécules dans le compartiment aquatique. Ainsi les molécules consommées par les patients lors d’une hospitalisation complète se retrouvent directement dans les effluents d’eaux usées du CLB avant d’être diluées dans les eaux usées et de rejoindre les STEP. Les molécules consommées en hospitalisation de jour sont consommées à hauteur de 20% au CLB et sont éliminées avec les évacuations du centre ; les 80% restant sont consommés par les patients à leur domicile et se retrouvent dans les eaux usées de manière diffuse sur l’ensemble de l’agglomération Lyonnaise avant de gagner également les STEP (Jean-François Latour, communication personnelle). Il est important de considérer que le CLB, comme la plupart des établissements de soins ne dispose pas de traitement in situ des effluents. De manière approximative, les cytotoxiques consommés entre les deux types d’hospitalisation représentent environ 11 kgs annuels. Par ailleurs, on peut estimer que la consommation du CLB représente environ 20% de la consommation des hôpitaux présents sur le territoire de la COURLY (agglomération Lyonnaise). Les données de consommation du CLB sont présentées dans le tableau 44 avec les noms des spécialités correspondantes et réparties en fonction du type d’hospitalisation. Sur l’ensemble des cytotoxiques utilisés en France, tous ne sont pas utilisés dans cet établissement : seules 43 molécules sur les 60 recensées au niveau national sont employées.

161

MOLECULE

SPECIALITE

ALEMTUZUMAB

MABCAMPATH

Tonnage total hospitalisation complète 2005 (mg) 13

BLEOMYCINE

BLEOMYCINE

5 588

Tonnage total Hôpital de jour 2005 (mg)

Tonnage total CLB 2005 (mg)

60

73

8 123

13 711

BORTEZOMIB

VELCADE

0

160

160

CAPECITABINE

XELODA

4 451

270 749

275 200

CARBOPLATINE

CARBOPLATINE

142 485

274 519

417 004

CARMUSTINE

BICNU

14 719

7 185

21 904

CHLORMETINE

CARYOLYSINE

0

145

145

CISPLATINE

CISPLATINE

126 123

24 393

150 516 1 835 198

CYCLOPHOSPHAMIDE

ENDOXAN

555 778

1 279 420

CYTARABINE

ARACYTINE

684 926

6 280

691 206

DACARBAZINE

DETICENE

166 870

180 185

347 055

DACTINOMYCINE

271

0

271

1 441

770

2 211

DOCETAXEL

LYOVAC COSMEGEN CERUBIDINE + DAUNOXOME TAXOTERE

5 898

174 107

180 005

DOXORUBICINE

DOXORUBICINE ; CAELYX

63 844

146 029

209 873

EPIRUBICINE

FARMORUBICINE

3 445

14 186

17 631

ETOPOSIDE

ETOPOSIDE

348 453

22 696

371 149

DAUNORUBICINE

FLUDARABINE

FLUDARA

2 959

1 989

4 947

FLUOROURACILE

FLUOROURACILE

1 856 690

6 842 199

8 698 889

FOTEMUSTINE

MUPHORAN

1 658

7 325

8 983

GEMCITABINE

GEMZAR

390 300

1 309 020

1 699 320

IFOSFAMIDE

HOLOXAN

5 479 600

120 600

5 600 200

IRINOTECAN

CAMPTO

19 686

230 682

250 368

MELPHALAN

ALKERAN

12 787

0

12 787

METHOTREXATE

METHOTREXATE

936 726

12 990

949 716

MITOMYCINE C

AMETYCINE

0

87

87 35 060

MITOGUAZONE

METHYL-GAG

35 060

0

MITOXANTRONE

NOVANTRONE

24

376

400

OXALIPLATINE

ELOXATINE

41 528

100 254

141 782 173 339

PACLITAXEL

TAXOL

15 383

157 956

PENTOSTATINE

NIPENT

7

175

182

PERMETREXED

ALIMTA

3 500

17 413

20 913

PROCARBAZINE

NATULAN

19 830

11 452

31 282

RALITREXED

TOMUDEX

29

34

63

STREPTOZOCINE

ZANOSAR

37 250

0

37 250

TEMOZOLOMIDE

TEMODAL

0

854

854

THIOTEPA

THIOTEPA

6 894

0

6 894

TOPOTECAN

HYCAMTIN ; TOPOTECAN

36

257

293

VINBLASTINE

VELBE

1 720

2 595

4 314

VINCRISTINE

VINCRISTINE

1 091

329

1 420

VINDESINE

ELDISINE

292

277

568

VINORELBINE

NAVELBINE

11 225

20 284

31 509

Tableau 44 : Quantités d’agents anticancéreux de type antinéoplasiques (L01) consommés au Centre Léon Bérard en 2005. Les molécules sont classées par ordre alphabétique et en deux catégories en fonction du type d’hospitalisation des patients recevant un traitement anticancéreux.

162

II.3. Corrélation entre les données nationales de l’AFSSAPS et les données locales du CLB De la même manière que nous avons étudié la corrélation entre les données nationales et les données locales pour les autres classes de médicaments, nous avons étudié la corrélation entre les deux sources de données pour les médicaments anticancéreux de type cytotoxiques. Les résultats sont présentés dans les figures 21 et 22. Corrélation données CLB / données AFSSAPS (tonnage total) 25

20

15

10

5

0 0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Figure 21 : Corrélation des données pour les anticancéreux cytotoxiques Corrélations entre les données nationales de l’AFSSAPS et les données locales du CLB pour les produits utilisés au CLB. Les tonnages respectifs sont exprimés sous forme de logarithme (données AFSSAPS en ordonnée et données CLB en abscisse). La valeur du R2 observé est de 0.75.

La figure 21 montre la corrélation entre les données de l’AFSSAPS et les données du CLB. Les données sont très bien corrélées (R2 calculé de 0.75). La figure 21 compare les contributions relatives des différentes molécules et montre que l’utilisation des anticancéreux au CLB est comparable à l’utilisation nationale, à l’exception de 5 molécules : la vinblastine, la vindesine et la vincristine, moins utilisées au CLB d’une part et la mitomycine C et la capecitabine, plus utilisées par le CLB que la moyenne nationale. II.4. Conclusion sur les données de consommation d’anticancéreux cytotoxiques Nous disposons d’un jeu de données de consommation complet pour les anticancéreux de type cytostatiques. Comme dans le cas des autres classes médicamenteuses, les données nationales peuvent être utilisées pour calculer des PECs au niveau local.

163

100000

10000

1000

Contribution Léon Bérard 2005 100

contribution AFFSAPS 2004

Vindesine

Vinorelbine

Vincristine

Vinblastine

Topotecan

Thiotepa

Streptozocine

Raltitrexed

Procarbazine

Permetrexed

Paclitaxel

Oxaliplatine

Mitoxantrone

Mitomycine C

Mitoguazone

Methotrexate

Melphalan

Irinotecan

Ifosfamide

Gemcitabine

Fotemustine

Fluorouracile

Fludarabine

Etoposide

Epirubicine

Doxorubicine

Docetaxel

Daunorubicine

Dacarbazine

Cytarabine

Cyclophosph

Cisplatine

Chlormétine

Carmustine

Carboplatine

0,1

Capecitabine

Blémycine

1

Temozolomide

10

Figure 22 : Comparaison des contributions relatives des molécules selon les données nationales de l’AFSSAPS (année 2004) et les données locales du CLB (année 2005). La contribution relative correspond au pourcentage que représente la molécule par rapport au tonnage total calculé pour les molécules utilisées au CLB. L’axe des ordonnées est exprimé selon une échelle logarithmique. Pour des raisons de présentation, les valeurs des pourcentages ont été multipliées par 100.

164

Revue des données de métabolisme pour les anticancéreux de type cytotoxiques Comme précédemment pour les autres classes médicamenteuses, nous avons recherché les données de métabolisme à l’aide des bases de données citées dans le chapitre « Détermination du paramètre Fexcreta », afin de permettre une meilleur estimation des PECs. Les données de métabolisme retrouvées sont présentées dans le tableau 45. Seul un faible nombre de Fexcreta a pu être défini pour les cytotoxiques : 21 valeurs pour 60 molécules étudiées. MOLECULE

Fexcreta

Métabolites actifs

ND

ND

AMSACRINE

ND

ND

BEXAROTENE

ND

ND

ND

ND

2%

ND

CAPECITABINE

3%

5-fluorouracile (5-FU)

métabolisation en 5-FU actif

CARBOPLATINE

95%

ND

dérivé du platine

ALTRETAMINE

BLEOMYCINE

BUSULFAN

ND

ND

CETUXIMAB

ND

ND

CHLORAMBUCIL

ND

moutarde phénylacétique

ND

ND

CARMUSTINE

CHLORMETINE CHLORHYDRATE

Commentaires

100%

ND

ND

ND

CYCLOPHOSPHAMIDE

25%

moutarde phosphoramide acroléine

prodrogue

CYTARABINE

ND

ND

prodrogue

DACARBAZINE

ND

ND

DAUNORUBICINE

ND

ND

DOCETAXEL

6%

ND

> 10%

ND

CISPLATINE

CLADRIBINE

DOXORUBICINE CHLORHYDRATE

dérivé du platine

ND

ND

ND

estrone, estradiol

ETOPOSIDE

50%

ND

FLUDARABINE PHOSPHATE

ND

2-fluoro-ara-A

prodrogue

FLUOROURACILE

ND

ND

métabolisé en produits inactifs

FOTEMUSTINE

ND

ND

5%

gemcitabine triphosphate

50% (urines)

ND

EPIRUBICINE CHLORHYDRATE

ESTRAMUSTINE PHOSPHATE

GEMCITABINE

HYDROXYCARBAMIDE IBRITUMOMAB TIUXETAN

ND

ND

IDARUBICINE CHLORHYDRATE

ND

idarubicinol

12 - 68%

moutarde ifosfamide acroléine

25%

ND

IFOSFAMIDE

IMATINIB

30% sous forme d’urée

prodrogue ; le taux d'excrétion varie avec la dose

Tableau 45 : Revue des données de métabolisme pour les agents anticancéreux de type cytotoxiques. Pour chaque molécule est indiqué, le cas échéant, son taux d’excrétion sous forme inchangée et son ou ses métabolites actifs. Les molécules indiquées en gras sont celles utilisées au centre Léon Bérard. ND indique qu’aucune information n’a été retrouvée.

165

MOLECULE

Fexcreta

Métabolites actifs

Commentaires

50%

SN 38

4% du SN 38 sont excrétés dans les urines

ND

Cis-4-hydroxy-CCNU Trans-4-hydroxy-CCNU

MELPHALAN

ND

ND

7%

ND

METHOTREXATE

80%

ND

MITOGUAZONE DICHLORHYDRATE

ND

ND

MITOMYCINE C

ND

ND

ND

ND

> 7%

ND

IRINOTECAN

LOMUSTINE

MERCAPTOPURINE

MITOTANE MITOXANTRONE CHLORHYDRATE OXALIPLATINE

ND

ND

PACLITAXEL

ND

ND

PEMETREXED

90%

ND

PIPOBROMAN

ND

ND

PIRARUBICINE

ND

adriamycinol et dérivés

PORFIMERE SODIQUE

ND

ND

PROCARBAZINE CHLORHYDRATE

5%

ND

RALTITREXED

65%

dérivés glutamate ?

ND

ND

STREPTOZOCINE

20%

ND

TEMOZOLOMIDE

ND

MTIC ; dérivé carboxylique

RITUXIMAB

THIOGUANINE

ND

ND

THIOTEPA

ND

TEPA

TOPOTECAN CHLORHYDRATE

ND

ND

TRASTUZUMAB

ND

ND

TRETINOINE

ND

ND

TRIOXYDE D'ARSENIC VINBLASTINE SULFATE

ND

ND

ND

désacétylvinblastine

VINCRISTINE SULFATE

ND

ND

VINDESINE SULFATE

13%

ND

VINORELBINE

11%

désacétylvinorelbine

prodrogue

o,p'-DDE dérivé du platine

Tableau 45 : Revue des données de métabolisme pour les agents anticancéreux de type cytotoxiques (suite).

Les valeurs d’excrétion retrouvées sont très variables (de 5% à 100%). Il ressort de cette revue que les dérivés du platine (carbo et cisplatine) sont très peu métabolisés ainsi que le méthotrexate et le pemetrexed (antimétabolites analogues de l’acide folique). Parmi les métabolites d’intérêt, on retiendra essentiellement l’acroléine, métabolite de l’ifosfamide et du cyclophosphamide. Ce métabolite est toxique pour la vessie chez l’homme (Micromedex Drugdex©). L’acroléine est un produit de départ de nombreuses réactions de synthèse chimique et est utilisé hors de l’Union Européenne comme biocide (INRS 1999). L’acroléine est un mutagène faible in vitro et n’agit ni sur la fertilité parentale ni sur le développement du fœtus à des doses non toxiques pour les mères (études sur des mammifères ; INRS 1999). L’acroléine est rapportée comme toxique sur les organismes aquatiques à des concentrations comprises entre 0.02 et 2.5 mg/l (IPCS inchem 1991). Toutefois, compte tenu des concentrations en ifosfamide et cyclophosphamide, les concentrations rejetées dans le milieu en acroléine devraient être très faibles, de l’ordre du ng/l donc a priori très en dessous des concentrations toxiques.

166

Calcul des valeurs de PEC pour les anticancéreux de type cytotoxique à partir des données de l’AFSSAPS I. Introduction Grâce aux données de consommation fournies par l’AFSSAPS, il a été possible de calculer des PECs pour les agents cytotoxiques. Les données de métabolisme étant limitées, il n’a été possible que de calculer des valeurs de PEC 2A pour la majeure partie des molécules. Les quelques valeurs de Fexcreta calculées ainsi que les données de métabolisme qualitatives nous ont cependant permis d’affiner les résultats pour certaines molécules et de mieux valoriser les données de consommation.

II. Calcul des PECs selon le modèle EMEA Les PECs phase 2 ont été calculées selon le modèle EMEA (EMEA 2006). Les PECs de phase 2A ont donc été directement calculées en prenant en compte les tonnages de consommation donnés par l’AFSSAPS. Les résultats sont indiqués dans le tableau 46. On remarque que les PECs 2A sont très faibles dans la majorité des cas. Seules 4 molécules présentent des PECs supérieures à 10 ng/l, ce sont l’hydroxycarbamide, la capecitabine, le fluorouracile et l’imatinib. 11 molécules affichent des PECs comprises entre 1 et 10 ng/l, ce sont la gemcitabine, l’etoposide, le cyclophosphamide, l’ifosfamide, le méthotrexate, la cytarabine, la mercaptopurine, le mitotane, le carboplatine et le pipobroman. Toutes les autres molécules ont des PEC inférieures au ng/l. De plus, prés de la moitié des molécules anticancéreuses présentent des PEC 2A très faibles, inférieures à 0.1 ng/l. Pour le fluorouracile, les PECs pourraient être plus élevées dans la mesure ou au moins une autre molécule, la capécitabine est métabolisée en 5-fluorouracile. L’hydroxycarbamide est métabolisé en urée. Nous ne disposons pas des données complètes de métabolisme, mais les concentrations réelles pour cette molécule pourraient être très inférieures aux valeurs de PEC calculées ici.

III. Comparaison des PECs avec les valeurs mesurées dans l’environnement Seul un petit nombre de molécules anticancéreuses de type cytotoxiques ont été recherchées et retrouvées dans le milieu aquatique. Les concentrations sont généralement faibles, de l’ordre du ng/l voire en dessous des seuils de détection. Dans certains cas, ces concentrations atteignent pourtant des valeurs maximales de quelques µg/l. Les fortes concentrations sont notamment retrouvées dans les effluents hospitaliers qui sont susceptibles de représenter une voie d’entrée non négligeable des anticancéreux dans le milieu aquatique. Concernant la comparaison des valeurs calculées et des valeurs mesurées (tableau 47), si l’on tient compte du facteur de dilution de 10 entre la valeur de PEC 2A pour les eaux de surface par rapport à la valeur calculée pour les effluents de STEP, les valeurs mesurées sont cohérentes avec les valeurs calculées. Cependant, si le métabolisme et les taux d’abattement dans les STEP avaient été pris en compte dans les calculs, les valeurs calculées seraient probablement en dessous des valeurs mesurées mais a priori toujours dans le même ordre de grandeur. Seules les concentrations mesurées pour la bléomycine sont très au dessus des valeurs calculées : deux ordres de grandeur plus élevées.

167

MOLECULE

hydroxycarbamide capecitabine fluorouracile imatinib estramustine gemcitabine etoposide cyclophosphamide ifosfamide méthotrexate cytarabine mercaptopurine mitotane carboplatine pipobroman irinotecan rituximab temozolomide paclitaxel oxaliplatine epirubicine dacarbazine cisplatine procarbazine docetaxel trastuzumab bexarotene doxorubicine streptozocine cetuximab

TOTAL (mg)

5 756 670 000 2 620 986 000 1 690 241 900 583 680 000 388 376 800 339 214 400 332840000 281 842 000 121 382 000 117 626 570 117 412 600 102 041 250 95 900 000 64 379 800 63 062 250 33 894 120 32 521 900 29 229 600 27 288 557 20 342 350 18 801 180 18 654 000 17 306 555 16 475 000 16 411 860 15 052 500 8 242 500 7 940 050 7 433 000 7 383 300

PEC 2A (ng/l) 131,43 59,84 38,59 13,33 8,87 7,74 7,60 6,43 2,77 2,69 2,68 2,33 2,19 1,47 1,44 0,77 0,74 0,67 0,62 0,46 0,43 0,43 0,40 0,38 0,37 0,34 0,19 0,18 0,17 0,17

MOLECULE

chlorambucil vinorelbine melphalan altretamine fludarabine mitomycine C thioguanine tretinoïne fotemustine carmustine mitoguazone pemetrexed daunorubicine bléomycine chlormétine lomustine vinblastine mitoxanthrone thiotepa amsacrine busulfan vincristine idarubicine topotecan vindesine pirarubicine raltitrexed trioxyde d’arsenic cladribine porfimère sodique Ibritumomab tiuxetan

TOTAL (mg)

6 651 420 6 292 240 3 795 600 3 212 500 3 127 900 2 044 260 1 933 000 1 842 000 1 458 912 1 414 485 1 026 700 918 000 772 300 717 885 557 280 374 600 319 700 288 485 205 050 164 000 150 050 139 590 134 780 99 116 49 203 28 240 25 436 24 000 17 840 9 900 78

PEC 2A (ng/l) 0,15 0,14 8,67E-02 7,33E-02 7,14E-02 4,67E-02 4,41E-02 4,21E-02 3,33E-02 3,23E-02 2,34E-02 2,10E-02 1,76E-02 1,64E-02 1,27E-02 8,55E-03 7,30E-03 6,59E-03 4,68E-03 3,74E-03 3,43E-03 3,19E-03 3,08E-03 2,26E-03 1,12E-03 6,45E-04 5,81E-04 5,48E-04 4,07E-04 2,26E-04 1,79E-06

Tableau 46 : Valeurs de PEC pour les anticancéreux cytotoxiques Les valeurs de PEC sont calculées à partir des données de consommation de l’AFSSAPS et ne tiennent compte ni du métabolisme, ni du taux d’abattement dans les STEP.

molécule

cyclophosphamide

ifosfamide méthotrexate bléomycine fluorouracile

concentration (ng/l)

échantillon eau de surface eau de surface effluent de STEP eau de surface effluent d'hôpital influent de STEP effluent de STEP influent de STEP effluent de STEP effluent d'hôpital effluent de STEP effluent de STEP eau de surface eau de surface influent de STEP eau de surface effluent d'hôpital

références

< LOQ - 64,8 Moldovan 2006 ND * Metcalfe et al., 2003 0,6 (md) Zuccato et al., 2005 ND 20 - 4500 Steger-Hartmann et al., 1997 ND - 143 ND - 17 ND ** Kanda et al., 2003 ND ** ND - 1914 (md = 109) Kümerer et al., 1997 ND - 40 ND (md) - 2900 (max) Ternes 1998 ND (md) - 20 (max) ND Zuccato et al., 2005 15,8 (m) Aherne et al., 1990 8,5 (m) 20000 - 122000 Mahnik et al., 2004

Tableau 47 : Concentrations en agents anticancéreux retrouvées dans divers échantillons d’effluents hospitaliers, de STEP et d’eaux de surface m : moyenne. md : médiane. ND : non détecté. LOQ : limite de quantification. LOD : limite de détection. * LOD = 0.5. ** LOD et LOQ = 23 ng/l.

168

IV. Conclusion sur l’exposition environnementale par les anticancéreux Les concentrations attendues dans le milieu aquatique sont très faibles, ce qui est confirmé par les valeurs mesurées dans l’environnement. Beaucoup de molécules (les trois-quart) affichent des PECs inférieures au ng/l. Compte tenu du fait que ni le métabolisme ni les taux d’abattement dans les STEP ne sont pris en compte dans le calcul de ces valeurs, les concentrations réelles dans le milieu sont susceptibles d’être encore plus faibles. D’un point de vue exposition, le risque lié à la majorité des molécules anticancéreuses est limité. Les concentrations mesurées dans les effluents de STEP (à l’exception de la valeur maximale relevée par Ternes 1998) et dans les eaux de surface sont très faibles. Les concentrations peuvent cependant atteindre des niveaux plus importants dans les effluents hospitaliers, quelques µg/l. Dans ce cas, l’exposition pourrait être suffisante pour poser un risque à proximité immédiate des rejets des hôpitaux. Si les rejets des établissements hospitaliers et des centres anticancéreux représentent des points d’entrée spécifiques pour les anticancéreux dans les eaux usées (égouts), le principal point d’entrée des anticancéreux dans les eaux de surface (rivières) reste la STEP. En effet, il semble que les établissements hospitaliers ne disposent pas de traitement in situ de leurs eaux usées ; de plus il sont raccordés aux égouts et aux STEP de la même manière que le sont les habitations particulières. Enfin, la modification des protocoles de traitement anticancéreux, avec de plus en plus de traitement ambulatoires (où les patients peuvent être traités à leur domicile) et le nombre important de molécules délivrés dans les officines de ville font que les effluents domestiques peuvent également contenir des traces de molécules anticancéreuses. La STEP reste donc a priori le point privilégié d’entrée des anticancéreux dans les eaux de surface pour les agglomérations.

169

Priorisation préliminaire des molécules anticancéreuses I. Revue des données écotoxicologiques Les données écotoxicologiques sur les organismes aquatiques sont extrêmement limitées pour les anticancéreux. La revue de Fent et al. (2006) sur l’écotoxicologie des composés pharmaceutiques au demeurant très complète ne rapporte qu’une donnée de toxicité aiguë pour un composé : le méthotrexate. Un rapport réalisé par plusieurs équipes Danoises (Agence Danoise) ne rapporte que très peu de données difficilement exploitables : seulement treize valeurs aiguës dont trois QSAR (toutes les valeurs sont supérieures au mg/l), et une valeur chronique pour seulement 1 composé. Les données écotoxicologiques sont rapportées dans le tableau 48 qui est tiré du rapport de l’Agence Danoise. molécule

méthotrexate

organisme

critère

endpoint

concentration (mg/l)

Vibrio fischerii

luminescence

CE 50

1220

Scenedesmus subspicatus

croissance

Tetrahymena pyriformis Daphnia magna

immobilisation

Brachydanio rerio

fluorouracile

CE 50 72 h

260

CE 50 48 h

45

CE 50 48 h

> 1000

CE 50 96 h

3

références

Henschel et al., 1997

Xenopus laevis

croissance

CE 50 96 h

0,015

Bantle et al., 1994

Vibrio fischerii

luminescence

CE 10

0,014

Backhaus et al., 1999

Pimephales promelas

croissance

LOEC 120 h

20

De young et al., 1996

Tableau 48 : Valeurs d’écotoxicité retrouvées pour les anticancéreux cytotoxiques (d’après Agence Danoise)

Les données écotoxicologiques sont inexploitables pour dériver des PNECs. Pour ce faire, il serait nécessaire de réaliser des essais chroniques d’exposition aux molécules anticancéreuses pour évaluer les effets à long terme de ces composés. C’est d’ailleurs uniquement ce risque qui est à envisager et non un risque lié à la toxicité aiguë, compte tenu du profil pharmacologique des molécules et des concentrations attendues dans le milieu aquatique. Les essais pourraient être réalisés sur les molécules les plus consommées et/ou détectées dans les eaux de surface aux concentrations les plus importantes.

II. Priorisation préliminaires des anticancéreux cytostatiques Les données écotoxicologiques étant limitées, nous ne pouvons recourir à une démarche de type quotient de risque. Par ailleurs, compte tenu des propriétés spécifiques et des mécanismes d’action de ces molécules, il n’est pas non plus possible de recourir à une priorisation par expertise, du type de celle utilisée pour les autres classes thérapeutiques. Enfin, le nombre de données disponibles est trop limité pour entamer une priorisation par score. Par conséquent, nous ne pouvons proposer ici qu’une priorisation préliminaire des molécules basée sur l’exposition et les données de métabolisme disponibles. Les PECs calculées à partir des données de consommation fournies par l’AFSSAPS montrent qu’un nombre important de molécules affichent des PEC inférieures à 1 ng/l. Ces molécules sont exclues a priori de la liste de priorisation. Les PECs calculées surestiment en effet les concentrations réelles dans l’environnement dans la mesure ou ni le métabolisme ni les taux d’abattement dans les STEP ne sont pris en compte. Il faut toutefois considérer que l’on ne sait rien des possibles effets d’exposition chronique des organismes aquatiques à de très faibles niveaux de concentration aux anticancéreux.

170

Concernant les molécules avec une PEC supérieure à 1 ng/l, il est plus difficile de conclure. La revue des données de consommation et de métabolisme permet de dégager les remarques suivantes : L’hydroxycarbamide (hydroxyurée) est le composé qui présente la PEC la plus élevée. Les quantités consommées rapportées par l’AFSSAPS apparaissent toutefois très élevées et il sera nécessaire de les confirmer. Les données de métabolisme (www.bccabcer.bc.ca) rapportent que 50% de l’hydroxycarbamide sont éliminés inchangés dans les urines, ce qui donne une PEC d’environ 65 ng/l. Cette molécule reste donc a priori celle présentant les concentrations les plus importantes dans le milieu, nous la considérons donc comme un composé prioritaire. La capecitabine est la seconde molécule utilisée en terme de quantité. Les données de métabolisme (BCB ; Micromedex drugdex©) indiquent que 95% de la dose est éliminée dans les urines et seulement 3% sous forme inchangée. La plupart des métabolites sont inactifs à l’exception du 5-fluorouracile qui est également utilisé comme anticancéreux. Compte tenu de sa forte métabolisation, ce composé n’est pas retenu comme prioritaire. Le fluorouracile est le troisième composé en terme de quantité. Les données de métabolisme (Micromedex drugdex©) indiquent que la majeure partie de la dose est éliminée via les poumons (60 à 80%), les données indiquent également que la majeur partie du fluorouracile est éliminée sous forme de produits inactifs sans préciser s’il existe des conjugués glucuronides. Les concentrations dans les eaux de surface pourraient donc être très faibles. La capecitabine étant partiellement transformée en fluorouracile, cela pourrait à l’inverse contribuer à augmenter les niveaux de concentrations. On ne dispose pas de concentrations mesurées dans les eaux de surface pour vérifier les hypothèses émises ici. Par conséquent, nous décidons d’inclure le fluorouracile dans la liste de priorisation. Sa présence dans le milieu aquatique (rivières) devant être confirmée. L’imatinib est le quatrième composé consommé en terme de quantité au niveau national. Les données de métabolisme (BCB) indiquent qu’environ 25% de la molécule sont retrouvés inchangés dans les urines, ce qui conduit à une PEC d’environ 4.5 ng/l. La PEC est faible mais elle est toutefois supérieur au ng/l. Nous conservons cette molécule comme prioritaire. Comme précédemment, il sera nécessaire de confirmer sa présence dans l’environnement. Le cyclophosphamide et l’ifosfamide ont déjà été retrouvées dans les eaux de surface. Les PECs tenant compte du métabolisme pour ces deux molécules sont de l’ordre des valeurs retrouvées dans les eaux de surface, de l’ordre de 3 ng/l pour le cyclophosphamide et 2 ng/l pour l’ifosfamide. Ces deux molécules ayant déjà été retrouvées dans l’environnement, nous les considérons comme prioritaires. Le méthotrexate est très peu métabolisé : 60 à 80% de la molécule sont excrétés inchangés dans les urines, ce qui conduit à une PEC approximative de 1.8 ng/l. Cependant Zuccato et al. (2005) n’ont pas retrouvé de méthotrexate dans les eaux de surface en Italie. En France, aucune étude d’occurrence n’a été menée. Nous ne pouvons pas conclure sur cette molécule. La gemcitabine est fortement métabolisée en dérivé ne présentant pas d’activité, seul 5% de cette molécule sont excrétés sous forme inchangée dans les urines. La PEC de cette molécule étant donc inférieure au ng/l, nous ne considérons pas cette molécule comme prioritaire. L’etoposide est un alcaloïde végétal. Les données de métabolisme (Micromedex drugdex©) indiquent que jusqu’à la moitié de la dose administrée peut-être excrétée dans les urines sous forme inchangée, ce qui conduit à une PEC d’environ 3 ng/l. Nous considérons cette molécule comme prioritaire.

171

La mercaptopurine n’est excrétée qu’à hauteur de 7% sous forme inchangée dans les urines. Les autres métabolites sont rapportés comme étant inactifs (Micromedex drugdex©). Les concentrations attendues étant inférieures au ng/l, nous ne retenons pas cette molécule comme prioritaire. Pour la cytarabine, le mitotane, le pipobroman et l’estramustine, les données de métabolisme sont trop limitées pour permettre de conclure.

III. Conclusion sur la priorisation des molécules anticancéreuses La liste finale de molécules anticancéreuses à inscrire sur la liste des molécules à rechercher est donnée dans le tableau 49 avec les valeurs de PEC correspondantes. Cette liste ne doit être considérée que comme une liste indicative dans la mesure où aucune donnée écotoxicologique n’est disponible. Des mesures doivent être effectuées afin de confirmer la présence de ces molécules dans l’environnement aquatique. Par ailleurs, il serait nécessaire d’évaluer les concentrations en cytotoxiques dans les effluents des établissements hospitaliers et d’évaluer l’impact sur les bactéries présentes dans les eaux usées et à proximité immédiate de ces rejets.

molécule

classe d'anticancéreux

Valeur de PEC (en ng/l) *

besoins immédiats

hydroxycarbamide

-

133

vérifier la consommation à l'officine / confirmer la présence environnementale

fluorouracile

antimétabolite

ND

imatinib

inhibiteur des protéines kinases

ND

cyclophosphamide

agent alkylant

ND

ifosfamide

agent alkylant

207

etoposide

alcaloïde végétal

ND

confirmer la présence environnementale, développer des essais écotoxicologiques chroniques

Tableau 49 : Molécules anticancéreuses retenues comme prioritaires. * Valeurs de PEC 2A.

172

ème

III partie Discussion générale et conclusion

173

174

Discussion sur les listes de priorisation

I. Hormones stéroïdes Comme il l’a été décrit dans le chapitre correspondant, nous n’avons pas cherché pour les médicaments hormonaux à établir une liste de molécules prioritaires proprement dite, mais nous avons réalisé une revue des connaissances sur ce type de médicaments. Il en ressort que la très grande majorité des études s’est focalisée sur les estrogènes suite à la problématique soulevée par les perturbateurs endocriniens. Le risque pour cette classe de molécules et donc bien connu et documenté. Concernant les estrogènes, l’éthinylestradiol ressort logiquement comme un composé prioritaire à surveiller. Au niveau des progestatifs, les données sont limitées et nous n’avons pas pu calculer de valeurs de PEC représentatives dans la mesure où les données de métabolisme ne sont pas disponibles. Les rares valeurs mesurées dans les effluents de STEP et dans les sédiments rapportent des niveaux de concentrations faibles. Pourtant un certain nombre de questions se pose au sujet de cette classe de composés : ¾

¾ ¾ ¾

Kolodziej et al. (2003) ont montré que de très faibles concentrations (3 ng/l) en progestatifs (17,20-β-progestérone) peuvent induire des modifications du comportement et des fonctions de reproduction chez le poisson. Il faut par conséquent étudier l’impact de ces molécules sur les autres organismes aquatiques. 18 molécules sont utilisées en France comme progestatifs, l’impact cumulé de cette contamination sur les écosystèmes aquatiques peut ne pas être négligeable. Concernant la contamination des eaux par la progestérone, il serait intéressant de connaître la contribution des rejets animaux liés aux élevages de batterie. Comme il n’est pas possible d’établir des PECs cohérentes avec la réalité environnementale pour ces composés, nous proposons de partir sur une première liste prospective, composée des molécules les plus utilisées en terme de tonnage et/ou en terme de nombre de DDD (voir tableaux 19 et 20). Les molécules retenues sont les suivantes : progestérone, dydrogestérone, chlormadinone, nomegestrel, drospirenone, norethisterone et levonorgestrel.

Pour les androgènes, il n’est pas possible de conclure, les données sont trop limitées, mais la question de l’impact de ces molécules sur le milieu aquatique doit être soulevée. Pour les molécules de type anti-hormones utilisées dans les cancers hormonaux-dépendant, nous ne pouvons pas conclure dans la mesure où nous n’avons pas pu disposer des données de consommation. Dans un premier temps, le tamoxifène qui a déjà été retrouvé dans le milieu aquatique peut-être recherché. Il sera nécessaire d’évaluer les PECs de ces molécules qui appartiennent à la classe ATC L02 (anticancéreux de type anti-hormonaux), en récupérant les données de consommation correspondantes. Les molécules de cette classe présentant clairement un risque de perturbation endocrinienne, il est nécessaire d’évaluer les niveaux d’exposition, d’identifier les sources de rejets principales et d’évaluer les concentrations effectives sur les organismes aquatiques.

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II. Anticancéreux Une liste préliminaire pour les anticancéreux de type cytotoxiques basée sur l’exposition à pu être déterminée grâce aux données fournies par l’AFSSAPS et par le Centre Léon Bérard. Les concentrations attendues dans les milieux sont faibles et sont cohérentes avec les quelques valeurs mesurées retrouvées dans l’environnement. La liste de priorisation préliminaire pour ces molécules est la suivante : hydroxycarbamide (sous réserve de la justesse des données de consommation fournies par l’AFSSAPS pour cette molécule), imatinib, fluorouracile, cyclophosphamide, ifosfamide et étoposide. Les informations obtenues sur les rejets du CLB indiquent que contrairement à ce qui avait été supposé au départ, le point d’entrée principal des anticancéreux dans les eaux de surface reste la STEP dans la mesure où d’une part, les établissements hospitaliers sont raccordés aux STEP d’une agglomération au même titre que les foyers domestiques, et que d’autre part, l’essentiel des traitements anticancéreux est désormais pris au domicile des patients. Les données écotoxicologiques sur les anticancéreux sont inexistantes et il est nécessaire d’évaluer les effets d’une exposition à long terme sur des organismes aquatiques, et notamment face à un mélange de plusieurs anticancéreux à des concentrations d’expositions réalistes vis-à-vis des niveaux attendus dans l’environnement.

III. Autres classes de médicaments Pour les autres médicaments, il a été possible de réaliser des listes de molécules à surveiller en priorité. La première démarche de type quotient de risque n’a pas permis de classer toutes les 115 molécules de la liste initiale à cause d’un manque de données écotoxicologiques. Néanmoins, cette démarche a fait ressortir l’amoxicilline et la clarithromycine comme composés prioritaires ainsi que le propranolol comme composé potentiellement à risque. A contrario, La démarche par expertise proposée dans ce rapport a permis de traiter l’ensemble des 115 molécules pour lesquelles des données de consommation avaient été récupérées grâce à l’AFSSAPS. Cette démarche a permis d’utiliser l’ensemble des données disponibles et de contourner dans une certaine limité le problème de leur hétérogénéité. La liste de priorisation obtenue propose un nombre encore élevé de composés (une quarantaine) ainsi que des métabolites d’intérêts. La comparaison des molécules retenues dans notre liste prioritaire avec celles établies dans des travaux antérieurs (Zuccato et al., 2005 ; Carlsson et al., 2005), ainsi que le fait que la moitié des composés proposés ont déjà été détectés dans l’environnement supporte la validité de la démarche proposée. La comparaison des PECs avec des données mesurées dans le milieu aquatique Français (Paffoni et al., 2006) a également montré que les valeurs prédites étaient cohérentes pour la majorité des molécules à l’exception de l’amoxicilline, de la vancomycine, de la pipéracilline et des cyclines. Les importantes différences pour ces molécules viennent du fait que les données d’abattement dans les STEP et plus particulièrement les données de comportement dans l’environnement qui sont très limitées, n’ont pas été prises en compte dans les calculs de PEC effectués dans ce travail. La liste préliminaire de composés à surveiller est rappelée ici, avec les réserves liées au comportement dans les STEP et dans l’environnement :

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Acide valproïque (abattement important dans les STEP possible) ; allopurinol ; amiodarone (possibilité de sorption sur les boues et sur les matières en suspension, possibilité de métabolisation importante en déséthyl-amiodarone) ; amoxicilline (dégradation rapide dans les eaux possible) ; amphotéricine B ; aténolol ; bézafibrate ; buflomédil ; carbamazépine ; ceftriaxone ; ciprofloxacine ; clarithromycine ; cyamemazine ; diclofénac ; diosmétine ; doxycycline (possibilité de complexation avec des particules) ; érythromycine ; fluoxétine ; fosfomycine ; furosemide ; hydrochlorothiazide ; gemfibrozil ; ibuprofène ; valsartan ; metformine ; métronidazole ; naftidrofuryl ; naproxène ; ofloxacine ; oxazepam ; paracétamol ; pravastatine ; prednisone ; pristinamycine ; propranolol ; ranitidine ; sertraline ; sotalol ; sulfaméthoxazole ; tramadol ; triméthoprime. Pour les métabolites, nous proposons de prendre en compte : l’acide salicylique, l’acide fénofibrique, le périndoprilate ; le déméthyltramadol ; l’hydroxy et le carboxy-ibuprofène ; l’acétylsulfaméthoxazole ; la 14-hydroxy-clarithromycine ; la norfluoxétine ; la desméthylvenlafaxine ; l’hydroxymétronidazole, les métabolites de la simvastatine ; la 2hydroxy et 4-hydroxy atorvastatine. Dans un premier temps, par souci de limiter le nombre de molécules à rechercher et en prenant en compte les réserves émises, on peut écarter la tétracycline, le tramadol et les métabolites de la simvastatine et de l’atorvastatine. Malgré son probable faible temps de demi-vie, nous conservons l’amoxicilline en raison de son importante toxicité sur les cyanobactéries.

IV. Prise en compte des aspects analytiques Les listes de priorisation proposées ici ne tiennent pas compte des contraintes analytiques comme l’existence ou non de techniques analytiques permettant de doser une molécule ou la faisabilité de mise en place d’une nouvelle technique de dosage. Les listes de priorisation devront donc être revues par des équipes de chimistes et sont susceptibles d’être modifiées en fonction des moyens disponibles. Par ailleurs, le coût analytique n’a pas non plus été pris en compte.

V. Informations complémentaires nécessaires V.1. Affiner l’estimation de l’exposition Le point de départ de nos listes de priorisation est le facteur « exposition » : c’est également le point de départ de la méthodologie de l’EMEA. On part du principe que plus un composé est susceptible de se retrouver dans l’environnement, plus il est à même de représenter un risque pour les écosystèmes aquatiques. Ce paramètre est celui qui a pu être traité de la manière la plus approfondie dans ce rapport. Il reste toutefois certaines lacunes qu’il sera bon de compléter : ¾

Pour les hormones, les données de métabolisme sont limitées, et il serait nécessaire de les rechercher de manière approfondie, afin de pouvoir améliorer l’estimation des quantités d’hormones présentes dans l’environnement, notamment pour les progestatifs.

¾

Pour les anticancéreux, seules des données parcellaires sur le métabolisme ont pu être récoltées. Toutefois, compte tenu des très faibles concentrations attendues dans le milieu, la connaissance plus approfondie du métabolisme et des taux d’excrétion n’est pas indispensable pour le moment. Il est d’abord nécessaire de se focaliser sur les effets toxiques de ces molécules.

177

¾

Pour les autres médicaments (ATBs, IRS, antihypertenseurs…), le facteur exposition a été déterminé de manière plus précise et les PECs estimées sont cohérentes avec les valeurs mesurées dans l’environnement. Il reste cependant à inclure un facteur important dans la détermination de ce facteur exposition : les valeurs des taux d’abattement dans les STEP : en effet, les données ne sont disponibles que pour un faible nombre de composés. Par conséquent des études portant sur les taux d’abattement dans les STEP devraient être réalisées rapidement afin de préciser le facteur exposition.

¾

En général et quelque soit les médicaments, les données de comportement dans l’environnement (demi-vie, temps d’hydrolyse, de photolyse…) sont très restreintes et il sera nécessaire à terme de compléter les données sur ce sujet (voir le chapitre suivant pour un commentaire plus détaillé).

V.2. Prendre en compte des spécificités locales Le calcul des PECs pourra et devra être affiné en remplaçant les valeurs par défaut de certains facteurs, comme le facteur de dilution ou la quantité d’eaux usées consommées par habitant, par des valeurs reflétant les spécificités du bassin local, ce qui permettra de donner une meilleure estimation des PECs locales. Les facteurs dilution et quantité d’eaux usées peuvent influer de manière importante sur les résultats. V.3. Prendre en compte toutes les voies d’entrée des médicaments à usage humain dans le milieu aquatique Nous n’avons pris en compte dans notre travail que les excrétions humaines et les avons considérées comme la seule voie d’entrée des médicaments dans le milieu. Cependant d’autres sources de contamination sont à considérer et notamment celle représentée par les usines de fabrication et de conditionnement. Ces usines de conditionnement, soumises à des règles de contrôle moins strictes pourraient représenter des « points chauds » de contamination des eaux de surface, surtout si elles ne possèdent pas de système dédié de traitement et d’épuration des eaux. Elles pourraient conduire à une contamination localisée plus importante que l’estimation globale réalisée dans ce travail. V.4. Revoir la détermination de l’effet pour les médicaments L’évaluation de l’effet pour la priorisation et l’évaluation du risque des médicaments présente beaucoup d’incertitudes et de limites dans les connaissances. On peut retirer de la revue des données les remarques suivantes : ¾

Le jeu de données écotoxicologiques est très limité, il faut faire un effort important pour le compléter.

¾

On peut s’interroger sur la validité des essais proposés pour évaluer les médicaments (voir le chapitre suivant pour des commentaires plus détaillés).

¾

Le recours aux données pharmacologiques pourrait permettre de cibler des essais écotoxicologiques pertinents. L’utilité des données pharmacologiques dans un contexte environnemental doit être évalué (voir le chapitre suivant).

178

¾

Une bonne connaissance des médicaments et de leurs différentes propriétés pharmacodynamiques et cinétiques reste nécessaire afin d’orienter de manière cohérente la surveillance dans les milieux et le développement d’études écotoxicologiques.

¾

Les effets des mélanges de médicaments ne sont que très peu étudiés, pourtant le risque lié aux mélanges et aux interactions reste la principale question à se poser lorsque l’on veut évaluer le risque environnemental d’une substance chimique.

VI. Substances médicamenteuses non traitées dans ce rapport L’ensemble des molécules utilisées en France n’a pas pu être traité dans ce rapport, concernant les molécules à surveiller dans les eaux de surface, deux groupes de substances n’ont pas été traités de manière approfondie dans le travail effectué et sont discutés ici. VI.1. Les antiseptiques et désinfectants Les antiseptiques et les désinfectants sont des produits très largement utilisés, au niveau hospitalier mais également dans les foyers domestiques, soit en tant que tels, soit comme composants de produits cosmétiques (mousses à raser par exemple). Ces composés appartiennent à différents classes chimiques et possèdent des spectres d’action variés (bactéricides, bactériostatiques, fongicides…). Parmi les classes chimiques les plus utilisées, on retrouve les alcools, les biguanides (chlorexhidine), les halogènes (dérivés iodés), les ammoniums quaternaires, les carbanilides, les phénols (triclosan). Le triclosan a été retrouvé dans des effluents de STEP et des eaux de surface (Kolpin et al., 2002 ; Bendz et al., 2005). Certaines de ces molécules sont très actives sur les micro-organismes et leur large emploi pourrait contribuer à la contamination du milieu aquatique. Il serait également nécessaire d’évaluer les concentrations et les effets de ces molécules dans le milieu aquatique. VI.2. Les produits de contraste iodés Les produits de contraste iodés sont des molécules organiques destinées à un usage diagnostique uniquement. Ils sont administrés aux patients afin d’opacifier certaines régions de l’organisme de manière à améliorer le contraste des radiographies. On compte une dizaine de molécules utilisées en France. Nous ne disposons pas des données de consommation pour ces molécules mais des mesures de concentrations effectuées en région Parisienne (Paffoni et al., 2006) montrent que ces molécules sont retrouvées dans les eaux de surface entre 30 et 450 ng/l mais aussi dans les eaux potables à hauteur de plusieurs dizaines de ng/l. Ces molécules ont également été retrouvées dans d’autres pays que la France et sont rapportées comme étant très persistantes dans l’environnement (Fent et al., 2006). Ces molécules, dont on ne sait rien de l’effet sur les organismes aquatiques devraient également être recherchées dans l’environnement aquatique.

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VII. Contamination de l’environnement par les médicaments vétérinaires

Les médicaments vétérinaires pourraient représenter une source non négligeable de contamination des milieux aquatiques, notamment les antibiotiques et les anti-parasitaires, les hormones de croissance et les divers produits immunologiques. Le profil de consommation pour ces produits est différent de celles des médicaments à usage humain : les médicaments vétérinaires destinés à traiter du bétail sont utilisés en grandes quantités, sans rapport avec celles utilisées en médecine humaine. Par ailleurs, les voies de traitement sont différentes : voie topique plus répandue pour le traitement des animaux, traitement via l’eau pour les piscicultures. Les voies d’entrée sont également différentes puisqu’une partie non négligeable des médicaments vétérinaires va contaminer le sol environnant d’un élevage, la contamination des eaux de surface se faisant alors par lessivage des sols, et celles des nappes phréatiques par percolation. Au niveau réglementaire, l’EMEA a proposé une démarche d’évaluation du risque pour le produits vétérinaires (VICH 2000, 2004). Ce document est antérieur à celui destiné aux médicaments à usage humain et plus abouti. Plusieurs projets d’étude de l’exposition, de l’impact, et de la priorisation des médicaments à usage vétérinaire ont été mis en place en Europe, notamment en Angleterre (Capleton et al., 2006 ; Boxall et al., 2003). Au plan Européen, le projet ERApharm possède un volet étudiant le transport et le devenir des médicaments vétérinaires dans le sol avec notamment des approches in situ en Allemagne et en Espagne. Au niveau du calcul de PEC, pour certaines familles de composés et notamment les antibiotiques et les antiparasitaires, les médicaments vétérinaires pourraient modifier les valeurs finales en contribuant à la pollution des eaux de surface. Au niveau Français, il serait nécessaire de réaliser une étude et une priorisation des médicaments à usage vétérinaire comparable à celle réalisée ici (consommation, métabolisme), en y incluant la composante transport et de préciser les PECs.

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Perspectives de recherche sur les données écotoxicologiques, toxicologiques et pharmacologiques I. Données écotoxicologiques I.1. Limites des données Un des principaux points qui ressort de la revue des données écotoxicologiques concerne leur rareté. Il serait ainsi nécessaire de réaliser des tests complémentaires pour un grand nombre de molécules et plus particulièrement des essais chroniques. Comme il n’est pas possible de réaliser des essais sur l’ensemble des molécules existantes, il semble judicieux de réaliser des tests écotoxicologiques en prenant comme produits d’études les molécules proposées dans la liste de priorisation. Dans l’environnement, les substances pharmaceutiques se retrouvent en tant que mélange. Un des principaux effet potentiel à étudier est donc la toxicité des mélanges de molécules pharmaceutiques sur les organismes aquatiques. Les molécules appartenant à la même classe thérapeutique et agissant via le même mode d’action sont susceptibles d’agir de manière additive. Par ailleurs, en thérapeutique humaine, le problème des interactions médicamenteuses est pris en compte car certaines associations peuvent se révéler dangereuses pour l’homme. Ces phénomènes d’interaction devraient également être considérés dans l’évaluation de la toxicité des substances pharmaceutique sur les organismes aquatiques : il serait nécessaire d’évaluer la toxicité de mélanges de molécules retrouvées dans l’environnement et connues pour interagir entre elles. Enfin, l’interaction des médicaments avec les autres polluants environnementaux (métaux, polluants hydrophobes) devrait également être étudiée. I.2. La question des tests et des organismes utilisés Compte tenu du mode d’action très spécifique et varié des médicaments, la batterie de tests écotoxicologiques pour évaluer les dangers sur les organismes non cibles doit être adaptée (comme par exemple l’utilisation des cyanobactéries pour les antibiotiques). La batterie utilisée devrait assurer que les cibles moléculaires et biochimiques des médicaments sont représentés chez les organismes d’essais. Dans tous les cas, des mesures sur les fonctions physiologiques majeures pour la survie des populations (croissance et reproduction) devraient être évaluées, en particulier sur les invertébrés.

II. Données toxicologiques Pour les composés pharmaceutiques dont les aspects pharmacologiques et toxicologiques sont par nature étudiés de manière exhaustive, il est relativement aisé de retrouver des données de toxicité aiguë. Fraysse et Garric (2005) ont suggéré que dans le cas des β-bloquants, les données de toxicité aiguë déterminées chez la souris pouvaient être de bon indicateurs de la toxicité aiguë chez les organismes non cibles comme les crustacés. Une étude de la corrélation entre la toxicité aiguë chez les mammifères et chez les organismes aquatiques, pourrait représenter un moyen de prédire la toxicité aiguë chez les organismes non-cibles en évitant le recours au tests d’écotoxicité.

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Le cas des données de toxicité et d’effets à long terme est plus complexe dans la mesure où les données sont plus difficilement accessibles. Cette piste reste a priori une des plus intéressante. Dans un premier temps il serait intéressant d’étudier les relations entre toxicologie chronique mammifères / organismes aquatiques (telles que les données sur la toxicité spécifique d’organe, les effets secondaires…) sur un petit nombre de composés appartenant à une famille thérapeutique choisie comme modèle, et pour lesquels les données écotoxicologiques sont disponibles en nombre suffisant.

III. Perspectives de recherches sur les données pharmacologiques et cinétiques III.1. Données pharmacologiques Seiler (2002) a discuté de la possible relation entre les propriétés pharmacodynamiques des molécules pharmaceutiques et les effets écotoxicologiques : les propriétés pharmacocinétiques et pharmacologiques, les mécanismes d’action et les concentrations plasmatiques thérapeutiques d’un composés pharmaceutique sont connues et il est tentant de chercher à extrapoler ces données pour évaluer le risque de ces molécules sur les espèces non cibles. Cependant, des effets pharmacologiques recherchés chez l’homme, peuvent entraîner des effets différents chez les organismes aquatiques et par ailleurs, des effets négligeables (ou considérés comme tels chez l’homme) peuvent à l’inverse avoir des conséquences significatives chez les organismes aquatiques (Seiler, 2002 ; Fent et al., 2006). Quelques axes de recherches sont évoqués : la recherche dans l’organisme de structures, d’enzymes ou de récepteurs comparables à ceux des mammifères. La recherche des processus biologiques médiés par ces structures et qui peuvent être différents entre les espèces. Les prostaglandines par exemple jouent un rôle dans l’inflammation chez l’homme tandis que chez les oiseaux elles jouent un rôle dans la formation de la coquille des œufs (Lundholm, 1997, cité par Seiler 2002), ce qui est très éloigné des principaux effets attendus chez l’homme. Il a été montré (Fong et al., 1998) que la fluvoxamine utilisé comme antidépresseur chez l’homme (inhibiteur de la recapture de la sérotonine) induit la parturition chez Sphaerium striatum, alors que chez l’homme cette molécule est utilisée comme antidépresseur. Dans ce cas toutefois, il faut également rappeler que les IRS peuvent exercer des effets indésirables (peu fréquents) sur le système génito-urinaire (éjaculation retardée, anorgasmie, gallactorrhée) chez l’homme. Schwaiger et al. (2004) ont montré que le diclofénac (anti-inflammatoire) entraînait chez le poisson (O. mykiss) des atteintes rénales comparables à celles observées chez des mammifères ou des humains traités par ce composé. Pour Länge et Dietrich (2002), l’étude de ces données pharmacologiques et des modes d’action spécifiques des molécules pharmaceutiques serait un point de départ pertinent et nécessaire avant de débuter tout projet d’évaluation de risque. Ces auteurs attirent particulièrement l’attention sur les données concernant les concentrations plasmatiques et leur relation avec les réponses toxiques et pharmacologiques, ainsi que l’information concernant les mécanismes de métabolisation et d’excrétion. Les données disponibles sur les effets in vitro et in vivo des composés pharmaceutiques peuvent, selon les auteurs, servir à orienter le choix des tests d’écotoxicologie. Länge et Dietrich proposent donc d’ajouter aux stratégies classiques d’évaluation du risque la prise en compte des données de pharmacologie et d’étudier dans un premier temps les relations entre les effets toxiques observés chez les organismes non cibles (et leurs mécanismes d’action) et les effets toxiques observés chez les mammifères. De plus ils proposent d’évaluer les tests d’écotoxicité utilisés, en fonction de la présence (ou de l’absence) chez les organismes tests d’enzymes, de récepteurs… comparables à ceux des mammifères.

182

Il semble aussi nécessaire de tenir compte des données de toxicité aiguë et chronique ainsi que des mécanismes de toxicité spécifiques (génotoxicité, mutagénicité, perturbations hormonales…) observés chez les mammifères durant les phases de tests du médicament ; ces informations étant théoriquement accessibles. Les dossiers d’AMM particulièrement, compilant l’ensemble de ces données, pourraient servir de sources d’informations conséquentes. III.2. Données pharmacocinétiques Il existe également un grand nombre de données de pharmacocinétiques qui décrivent le comportement des médicaments dans l’organisme : la biodisponibilité, la demi-vie d’élimination (temps de résidence du composé dans l’organisme humain), le taux de fixation aux protéines plasmatiques, le taux de métabolisation, le volume apparent de distribution (qui estime la capacité d’un médicament à se distribuer dans l’organisme)… Ces paramètres sont aisément accessibles et pourraient être mis en relation avec les paramètres de comportement d’une molécule dans l’environnement. Une étude portant sur l’excrétion et l’écotoxicité des composés pharmaceutiques a été réalisée par Jjemba (2006). Cet auteur a étudié plusieurs paramètres caractéristiques des substances pharmaceutiques (biodisponibilité, Kow, pKa, structure des molécules, taux de métabolisation et d’excrétion) et a recherché des corrélations entre eux. L’auteur rappelle que les résultats sont obtenus à partir d’un faible nombre de composés, les hypothèses ci-dessous sont donc à confirmer, mais permettent de discuter sur l’orientation des recherches et la sélection des paramètres pertinents à effectuer. ¾

¾

¾

¾

Les composés faiblement excrétés (donc fortement métabolisés) présenteraient une faible dégradation dans l’environnement (faible corrélation négative : r = -0.5 ; n = 13 ; P = 0.08). La solubilité dans l’eau des composés n’est corrélée à aucun des paramètres suivants : biodisponibilité, concentration dans l’environnement, taux d’excrétion du composé parent. Il y a une faible corrélation positive entre la biodisponibilité d’un médicament (fraction du composé actif parvenant aux sites d’action) et les quantités de composé parent excrété (r = 0.35 ; n = 59 ; P = 0.01). Le Kow ET le pKa ne sont corrélés ni avec la biodisponibilité dans les organismes cibles, les concentrations relevées dans l’environnement ou la fraction de composé parent excrété.

Selon Jjemba, la biodisponibilité, qui est la fraction du composé absorbé qui arrive au niveau du compartiment central (le sang), le temps d’exposition (des organismes non cibles) et la dégradabilité des composés, sont des paramètres importants à considérer. Une autre étude plus récente (Williams et al., 2006), établit un parallèle entre le volume apparent de distribution Vd et le coefficient de partition Kd (partition entre eau et sédiment). Le Vd est un volume virtuel qui estime la distribution d’une molécule dans l’organisme : un Vd faible indique que la molécule reste essentiellement dans le compartiment plasmatique ; un Vd élevé indique que la molécule se distribue largement aux différents organes ou se lie de manière importante aux tissus. Le Vd n’indique pas en quelles proportions ni vers quels organes la molécule est distribuée. De son côté, le Kd mesure la capacité d’adsorption d’une molécule sur une phase solide. Ces deux paramètres peuvent donc être mis en parallèle, d’autant qu’ils peuvent être affectés par des paramètres identiques : pH, pKa, Kow, poids moléculaire et de facteurs que l’on peut mettre en parallèle : protéines plasmatiques et compartiment lipidique pour l’organisme humain ; matières en suspension et carbone organique pour le compartiment aquatique dans l’environnement…

183

Ces auteurs ont évalué la corrélation entre Vd et Kd. Ils ont déterminé des valeurs de Kd pour un certain nombre de molécules et trouvent un coefficient de corrélation R2 compris entre 0.62 et 0.72 et concluent que le Vd pourrait être un indicateur valable du Kd. Si ces résultats sont confirmés, le Vd pourrait être utilisé pour estimer la sorption des composés pharmaceutiques et leur distribution dans l’environnement. Par ailleurs, dans un même ordre d’idée, la liaison des composés pharmaceutiques aux protéines plasmatiques dans le sang pourrait-être mise en parallèle avec l’adsorption des molécules pharmaceutiques dans le milieu aquatique sur les matières en suspension. Les phénomènes de liaison aux protéines plasmatiques dépendent beaucoup des caractéristiques acido-basiques et de la charge de la molécule, or il est possible que les phénomènes d’adsorption aux sédiments ou aux matières en suspension soient gouvernées par le même type d’interaction. Il pourrait être intéressant de rechercher une corrélation entre ces deux paramètres. D’une manière générale, l’étude des relations entre les paramètres pharmacocinétiques et les paramètres de comportement dans l’environnement est une voie de recherche intéressante. Bien que pour le moment, les hypothèses qui sous-tendent ces relations ne soient pas vérifiées, les premiers résultats observés plaident pour l’utilité des paramètres pharmacocinétiques pour estimer le comportement des médicaments dans l’environnement. L’établissement de relations entre ces groupes de paramètres pourrait permettre de gagner un temps précieux dans l’évaluation du risque des médicaments, en permettant l’utilisation de données déjà mesurés et pour la majorité librement accessibles.

184

Conclusion I. Priorisation des substances médicamenteuses à usage humain dans les eaux de surface Une démarche de priorisation pour les substances médicamenteuses a été réalisée pour environ 200 molécules, ce qui couvre un éventail large de composés. Plusieurs démarches ont été mises en œuvre en fonction des classes de molécules et des données disponibles. La liste de molécules prioritaires établies est rappelée dans le tableau 50 suivant. L’exposition, déterminée par des calculs de PECs dérivés du modèle EMEA, est le volet le mieux renseigné dans ces démarches, notamment grâce aux données de consommation et de métabolisme disponibles. Le volet effet, en raison d’un manque de données important n’a pu être établi en dérivant des PNECs à partir de données de toxicité sur des organismes aquatiques. Dans le cas des anticancéreux de type cytostatique et des substances agissant sur les fonctions hormonales, les listes de priorisation sont avant tout basées sur les tonnages de consommation. Pour les autres substances médicamenteuses étudiées, les données d’effet disponibles on été collectées afin de construire des critères de sélection basés sur des mécanismes d’action et de toxicité observés chez des mammifères. Certains des mécanismes sélectionnés sont connus pour provoquer des effets biologiques chez les organismes aquatiques mais pour la plupart, l’effet n’est que suspecté et doit être confirmé. molécule

classe chimique ou usage thérapeutique

besoins immédiats

anticancéreux cytostatiques

hydroxycarbamide

vérifier la consommation à l'officine / confirmer la présence environnementale

-

fluorouracile

antimétabolite

imatinib

inhibiteur des protéines kinases

cyclophosphamide

agent alkylant

ifosfamide

agent alkylant

etoposide

alcaloïde végétal

éthinylestradiol

estrogène synthétique

progestérone

progestatif naturel

confirmer la présence environnementale, développer des essais écotoxicologiques chroniques

médicaments hormonaux et anti-hormonaux

dydrogestérone chlormadinone nomegestrel drospirénone

progestatifs synthétiques

confirmer la présence environnementale, développer des essais écotoxicologiques chroniques et évaluer l'effet combiné des progestatifs

anticancéreux

confirmer la présence environnementale

norethistérone levonorgestrel tamoxifène

autres médicaments

acide valproïque

anticonvulsivant

confirmer sa présence dans le milieu

allopurinol

antigoutteux

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

amiodarone

antiarythmique

confirmer sa présence dans le milieu, à rechercher dans le sédiment et les matières en suspension ?

amoxicilline amphotéricine B

ATB pénicilline antifongique

données écotoxicologiques chez le poisson confirmer sa présence dans le milieu

Tableau 50 : Liste finale des molécules retenues comme prioritaires pour le milieu aquatique ATB : antibiotique ; ATH : anti-hypertenseur ; AINS : anti-inflammatoire non stéroïdien.

185

molécule

classe chimique ou usage thérapeutique

aténolol bézafibrate

ATH Beta-bloquant fibrate

buflomédil

anti-ischémique

carbamazepine

anticonvulsivant

ceftriaxone

ATB céphalosporine

ciprofloxacine clarithromycine

ATB fluoroquinolone ATB macrolide

cyamémazine

neuroleptique

diclofénac

AINS arylcarboxylique

diosmétine

flavonoïde

doxycycline érythromycine fluoxétine fosfomycine furosémide gemfibrozil hydrochlorothiazide ibuprofène kétoprofène

ATB cycline ATB macrolide antidépresseur IRS ATB phosphonique diurétique fibrate diurétique AINS arylcarboxylique AINS arylcarboxylique

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu, ou celle de la diosmétine ; évaluer son potentiel estrogénique à rechercher dans les MES, possibilité de complexation confirmer sa présence dans le milieu données écotoxicologiques sur le poisson confirmer sa présence dans le milieu données écotoxicologiques sur poisson évaluer sa rémannence données écotoxicologiques données écotoxicologiques données écotoxicologiques

losartan (ou valsartan de la même classe)

ATH sartan

confirmer sa présence dans le milieu

antidiabétique antiparasitaire anti-ischémique AINS arylcarboxylique

données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu confirmer sa présence dans le milieu données écotoxicologiques sur poisson

benzodiazépine analgésique statine glucocorticoïde ATB ATH Beta-bloquant anti-ulcéreux antidépresseur IRS ATH Beta-bloquant ATB sulfamide analgésique ATB benzyl-pyrimidine

données écotoxicologiques données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu confirmer sa présence dans le milieu confirmer sa présence dans le milieu

metformine métronidazole naftidrofuryl naproxène ofloxacine oxazepam paracétamol pravastatine prednisolone pristinamycine propranolol ranitidine sertraline sotalol sulfaméthoxazole tramadol triméthoprime

besoins immédiats données écotoxicologiques données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques données écotoxicologiques

données écotoxicologiques données écotoxicologiques sur poissons et algues données écotoxicologiques essais écotoxicologiques avec le triméthoprime données écotoxicologiques essais écotoxicologiques avec le sulfaméthoxazole

Tableau 50 : Liste des molécules retenues comme prioritaires pour le milieu aquatique (suite).

186

molécule

classe chimique ou usage thérapeutique

besoins immédiats

métabolites

acide salicylique acide fénofibrique périndoprilate déméthyltramadol hydroxy-ibuprofène carboxy-ibuprofène acétylsulfaméthoxazole 14-OH-clarithromycine norfluoxétine desméthylvenlafaxine OH-métronidazole

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques données écotoxicologiques données écotoxicologiques données écotoxicologiques

confirmer sa présence dans le milieu / données écotoxicologiques

dérivé ß-hydroxy-acide de la simvastatine 2-OH-atorvastatine 4-OH-atorvastatine

Tableau 50 : Liste des molécules retenues comme prioritaires pour le milieu aquatique (suite).

II. Organismes contactés, collaborations, perspectives de collaborations ultérieures Les contacts avec l’AFSSAPS nous ont permis de récupérer un nombre important de données de consommation sans lesquelles nous aurions été dans l’impossibilité d’effectuer le travail de priorisation réalisé ici. L’AFSSAPS possède une base de donnée complète des ventes de médicaments sur la France. Ces ventes représentent les consommations au niveau national. Les données de l’AFSSAPS sont confidentielles car elles donnent le nombre d’unités vendues pour une spécialité pharmaceutique donnée. Néanmoins, une fois ces données transformées en tonnage de principe actif (molécule active), peuvent être utilisées. L’AFSSAPS, de par sa position centrale au niveau du médicament à l’échelon Français devrait être intégré en tant qu’acteur de l’évaluation de l’impact environnemental des médicaments. Les répartiteurs sont plus éloignés de la problématique et ne sont pas concernés directement. A notre niveau, seul un répartiteur a gracieusement accepté de traiter nos demandes : Alliance-Santé pour la Région Rhône-Alpes. Le contact et la collaboration avec ces organismes pourrait être un plus dans la collecte de données au niveau régional. La CPAM a également accepté de collaborer avec nous et nous a fourni par l’intermédiaire de son service « Traitement statistique et gestion du risque » des données de consommation pour l’agglomération Lyonnaise. La CPAM étant un organisme public, des collaborations ponctuelles ou à long terme pourraient être envisagées via des accords officiels. Au niveau local, nous avons également pris contact avec le centre anti-cancéreux Léon Bérard. Le pharmacien responsable de la pharmacie centrale du CLB du centre a accepté de nous fournir des données de consommations et de répartition des médicaments utilisés. Il pourrait être intéressant de travailler en relation avec le CLB pour réaliser une étude de cas plus approfondie des rejets et des impacts des anticancéreux sur l’agglomération Lyonnaise.

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III. L’évaluation environnementale des médicaments, quelle gestion du risque ? Il n’est évidemment pas possible de limiter l’usage d’un médicament, même si celui-ci présente un risque pour l’environnement. La procédure de l’EMEA (2006) propose quelques indications et mesures de précautions d’utilisation à adjoindre aux notices ou à faire figurer sur les boîtes de médicaments ; comme une indication informative des risques potentiels pour l’environnement ou des conseils engageant les patients et les professionnels de santé à mieux stocker les médicaments ainsi qu’à mieux gérer les déchets. Ces mesures visent à limiter les rejets de médicaments dans les eaux. Sans attendre la mise en place de tels labels, une information des patients et des professionnels de santé (médecins et pharmaciens) sur l’existence d’un questionnement sur l’impact des résidus de médicaments sur l’environnement pourrait contribuer à limiter les rejets dans l’environnement. Au niveau des hôpitaux, l’idéal serait la mise en place de traitements des effluents dédiés. Ceci nécessitant un investissement important pour l’hôpital, il semble d’abord nécessaire d’évaluer de manière plus précise les dangers liés aux effluents hospitaliers : évaluation des quantités rejetées, de la toxicité des effluents, de leur mutagénicité… Une étude portant sur un ou deux sites pilotes : un centre anti-cancéreux et une structure hospitalière « classique » pourrait apporter des informations intéressantes pour l’évaluation puis le traitement éventuel des effluents d’hôpitaux. Les STEP représentant la dernière barrière entre les eaux usées et le rejet dans les rivières mais également un des principaux point d’entrée des médicaments dans les eaux de surface, des efforts devraient être mis en œuvre afin d’améliorer les traitements et la qualité des eaux rejetées.

IV. Conclusions et orientations des recherches Les perspectives de recherches sur les médicaments peuvent schématiquement s’orienter autour de trois axes : IV.1. Toxicologie environnementale Concernant l’évaluation des effets toxiques des médicaments sur l’environnement, il ressort les orientations suivantes : ¾

¾

¾ ¾

¾

Les antibiotiques représentent un risque pour les micro-organismes, comme le révèlent les études sur les cyanobactéries. Il faut mieux évaluer le risque pour cette classe de médicaments. Les hormones restent des composés prioritaires. La question des progestatifs doit être prise en compte et l’occurrence et les effets de ces molécules sur les écosystèmes aquatiques évalués de manière approfondie. Il faut augmenter le jeu de données écotoxicologiques sur les familles chimiques et thérapeutiques qui n’ont pas été (ou trop peu) étudiées. Le risque principal des médicaments est un risque sur le long terme, les effets des médicaments considérés seuls pourraient être limités mais ils sont susceptibles de perturber l’homéostasie des organismes et de les rendre plus sensibles à la présence d’autres polluants environnementaux. Il est important de considérer la question de la contamination par les substances médicamenteuses sous l’angle des mélanges. Il conviendrait également de prendre en compte les interactions entre médicaments afin de mieux évaluer le risque lié à la présence des médicaments dans les eaux de surface.

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IV.2. Chimie environnementale ¾ ¾ ¾

¾

¾

Les sources de contamination locales (usines de fabrication et/ou de conditionnement) sont à considérer et à évaluer. La fréquence et la distribution des rejets de médicaments au niveau des STEP sur une année sont à évaluer afin de prévoir des pics potentiels de contamination. La contribution à la pollution et le profil de contamination des effluents hospitaliers doivent être évalués, notamment au niveau des rejets d’anti-infectieux et d’anticancéreux. Les données concernant la rémanence et les mécanismes de dégradation des médicaments dans l’environnement sont extrêmement limitées et un effort doit être porté sur ce point. Par ailleurs, un effort doit également être porté sur la distribution des médicaments dans l’environnement : sorption sur les matières en suspension, dans le sédiment, accumulation dans les organismes.

IV.3. Evaluation du risque ¾

¾ ¾

¾

Les relations structure-activité des médicaments (classes chimiques) devraient être évaluées, tant pour la toxicité que pour le comportement dans l’environnement. Ceci pourrait permettre à terme de mieux estimer les paramètres exposition et toxicité. Les critères et les espèces utilisées dans les tests standards servant à l’évaluation du risque devraient être réévalués dans le cas des médicaments. Les paramètres physico-chimiques de références et notamment le Kow doivent être réévalués dans la mesure ou la majorité des médicaments sont des composés ionisables et hydrophiles. Il est important d’évaluer l’utilité des données toxicologiques, pharmacologiques et cinétiques contenues dans les dossiers d’AMM pour des considérations environnementales : si ces données s’avèrent exploitables, elles pourraient faire gagner beaucoup de temps dans l’évaluation du risque des médicaments.

189

IV.4. Sciences humaines, perception et gestion du risque La contamination des milieux par les médicaments est un problème complexe à traiter dans la mesure où il engage divers organismes, industriels et consommateurs dont les intérêts sont divergents. Une diminution des consommations de médicaments au niveau Français serait un plus pour l’environnement (la France est le pays Europééen où l’on consomme le plus de médicaments. Mais cette question ne peut pas être traitée par les professionnels de l’environnement. Un premier pas dans la bonne gestion de cette problématique serait l’entente et la collaboration entre les différentes agences publiques et services responsables de la santé publique (AFSSAPS, AFSSA, hôpitaux), de l’environnement (AFSSET, Agences de l’Eau, DRIRE…) puis dans un second temps une collaboration active avec les industriels d’une part et les professionnels de santé (médecins et pharmaciens) d’autre part.

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207

208

Remerciements La réalisation de ce travail a bénéficié de la précieuse collaboration de plusieurs personnes, que nous remercions pour leur grande disponibilité. •

AFSSAPS : Dr. Anne CASTOT, Alice ROULEAU et Philippe CAVALIE

•

CPAM : Laurent ELLUL

•

Alliance-Santé Rhône-Alpes Patrick PACAUD, directeur,

•

UMR 5180 Sciences Analytiques Université Lyon 1 – CNRS : Pr. P. LANTERI et M. J.Y GAUVRIT.

•

Centre anticancéreux Léon Bérard , M. Jean-François LATOUR, pharmacien

•

Centre d’information et de Documentation de la Pharmacie Centrale (CDIP) des hôpitaux de Lyon, Mme C. KAUSCH-BARETTO,

•

M. le Doyen de la faculté de pharmacie de Lyon (Pr. J.F. LOCHER)

209

210

Annexes

211

212

ANNEXE A REVUE DES DONNEES DE METABOLISME POUR LES MEDICAMENTS

213

214

Tableau A. Revue des taux d’excrétion pour les composes pharmaceutiques. ND indique qu’une valeur de Fexcreta n’a pas pu être calculée. Le taux de métabolites conjugués se rapport aux métabolites glucuroconjugués. MTD, MDX and BCB se rapportent aux sources consultées, MTD pour Martindale, MDX pour Micromedex et BCB pour la Banque Claude Bernard. parent molecule

unchanged molecule rates

conjugated molecule rates

Fexcreta

active metabolites

inactive metabolites

comments

free amine of acebutolol

56% of an oral dose are recovered in the faeces, on this portion, half is acebutolol and half is diacetolol (MDX)

Beta-blockers acebutolol

29% (urines) 28% (faeces)

57%

atenolol

40 - 50% (urines) 50% (faeces)

100%

50% of the drug is not absorbed and is excreted directly in faeces (MDX)

betaxolol

10 - 15% (urines)

15%

Renal excretion accounts for 80% (MTD)

bisoprolol

50 à 60% (urines)

60%

An additional 50% are recovered in urine as inactive metabolic byproducts (MDX)

carvedilol

ND

ND

metoprolol

5% (urines)

5%

95% eliminated as inactive metabolites (BCB)

nadolol

100%

100%

Nadolol is not metabolised (BCB, MTD)

oxprenolol

3%

95%

98%

Extensively metabolized in the liver to at least 5 metabolites by direct O-glucuronidation (BCB)

propranolol

3-4%

15-20%

24%

sotalol

66 - 90% (urines)

90%

timolol

10-20% (urines)

20%

diacetolol

desmethylcarvedilol 4 OH carvedilol 5-OH-phenyl-carvedilol

4-OH propranolol

Calcium channel blockers amlodipine

10% (urine)

10%

pyridine derivatives

may be higher, existence of faeces excretion

nicardipine

negligible

1%

pyridine analog

Major metabolites that appear in urine are glucuronide conjugates of alcohol metabolites The vasodilating potency of all metabolites is less than 1% of the parent drug. (MDX)

Angiotensin receptor antagonists losartan

3 – 5% (urines)

ND

valsartan

7 – 13% (urines) 83% (faeces)

96%

perindopril

3 - 10% (urines)

10%

perindoprilat

ramipril

2%

2%

ramiprilat (urine)

amiodarone

Negligible in urine

60% of the dose is excreted in faeces (no data on unchanged molecule rates) (BCB)

5-carboxylic acid valeryl-4-OHvalsartan ACE inhibitors

no data on excretion rates of perindopril glucuronide diketopiperazine derivatives

Antiarytmic ND

N-desethylamiodarone

Very little urinary excretion. Major route : faeces via bile (BCB)

Radiopaque compounds iopamidol

100%

100%

not metabolised (MTD, BCB)

iopromide

100%

100%

not metabolised (MTD, BCB)

cetirizine

70% (urines)

70%

loratadine

ND

ND

desloratadine

ND

ND

Anti-histaminics (antiallergics)

desloratadine

Limited data Limited data

215

Tableau A (suite) parent molecule

unchanged molecule rates

conjugated molecule rates

Fexcreta

active metabolites

inactive metabolites

comments

Antibiotics amoxicillin

70-80% (urines) 5-10% (bile)

90%

azithromycin

50% (bile)

50%

12% excreted unchanged in urine when intraveinous administration (MDX)

cefpodoxime

80%

80%

Absorbed as cefpodoxime paroxetil cefpodoxime is weakly metabolized (BCB)

ceftriaxone

50-60% (urines) 40-50% (faeces) assumed active

100%

Ceftriaxone is minimally metabolised (BCB)

ciprofloxacin

40-50% (urine)

50%

oxociprofloxacin sulfociprofloxacin

clarithromycin

18,4 – 30% (urines)

30%

14-OH-clarithromycin

doxycyclin

40% (urines) 32 % (faeces)

72%

enoxacin

60% (urines)

60%

erythromycin

2 -5% (urine) high doses in bile

100% (worst case)

Excreted and concentrated in unchanged form in the bile and faeces (BCB, MDX)

flumequine

10%

10%

No data on glucuronide conjugates rates

fosfomycine

100%

100%

Not metabolised (Biam)

lincomycin

ND

ND

No reliable data

lomefloxacin

65% (urines) 10% (faeces)

9%

Ciprofloxacin is metabolized in the liver to at least 4 active metabolite (MTD) 18% unchanged in urines (BCB) at steady state, 30% excreted unchanged in urine (MDX)

oxoenoxacin

85%

Lomefloxacin is minimally metabolised (BCB) 60 to 65 % of norfloxacine is excreted via faeces part of this excretion is under active form. absorption by digestive tract is only 35 to 40% (BCB, MDX)

unknown metabolites 5 to 8%

oxo-norfloxacin, ethylenediamine norfloxacin

norfloxacin

26-32% (urines) 60-65% (faeces)

100%

ofloxacin

65-98,5%

100%

piperacillin

100%

100%

Not metabolised (BCB)

pristinamycin

ND

ND

No existing data on biotransformation (BCB)

rifampicin

4 –18% (BCB) 15 – 30% (MDX)

30%

desmethylnorfloxacin

deacetylrifampicine

Excretion in urine is dose-dependant (MTD) N-desmethyl and More than half of the drug is excreted unchanged N-didesmethyl (BCB) derivative 80 to 100% of a dose is excreted in urine, of which about 60% in the form of the acetyl derivative, with the reminder as unchanged drug and glucuronide (MTD)

roxithromycin

50%

50%

sulfamethoxazole

40% (unchanged and glucuronide)

40%

teicolpanin

100%

100%

trimethoprime

50% (urines)

50%

No identified metabolites (BCB)

vancomycin

100%

100%

vancomycin is not metabolised in the organism (BCB)

N-acetyl sulfamethoxazole

Anti-hyperglycaemics metformine

100%

100%

glibenclamide

negligible

1% (default value)

No identified metabolite, excretd unchanged in urine (BCB)

Anti-ischaemics buflomedil

25%

25%

Limited data

naftidrofuryl

ND

ND

No metabolism data

trimetazidine

ND

ND

No metabolism data

216

Tableau A (suite) conjugated molecule rates

parent molecule

unchanged molecule rates

amphotericin B

100% (no absorption)

100%

fluconazole

80% (urines)

80%

metronidazole

18% (urines)

18%

Fexcreta

active metabolites

inactive metabolites

comments

Antifungals Not absorbed, exert a local action

Antiprotozoal OH-metronidazole Antidepressants 1% (urines)

citalopram

26% (urines)

escitalopram

8% (urines)

fluoxetine

2.5 - 5% (urines)

fluvoxamine

ND

ND

imipramine

5% (urines)

ND

desipramine 2-OH-desipramine

mianserin

ND

ND

desmethylmianserin

paroxetine

2% (urines) 1% (faeces)

3%

sertraline

12-14% (faeces)

14%

tianeptine

8% (urines) 1% (faeces)

9%

Pentanoïc acid derivative

venlafaxine

1 - 10% (urines)

10%

O-desmethyl venlafaxine

levodopa

ND

ND

Limited data

trihexyphenidyle

ND

ND

Limited data

tropatepine

ND

ND

14%

ND

nortriptyline

40%

didesmethylcitalopram citalopram-N-oxide demethylcitalopram

Approximatively 50% of a dose is demethylated to nortriptyline (MDX)

amitriptyline

propionic acid metabolite

8% 5,2%

10%

Metabolism data values from Dalgaard and Larsen 1999 All 3 metabolites are less selective and less potent than the parent compound (MDX) Limited data

norfluoxetine At least 9 metabolites, two major metabolites have no pharmacological activity (BCB) 80% of conjugated metabolites, no more details

Approximately 64% of a dose appears in the urine and 36 % in faeces ; mainly as metabolites (MTD) desmethylsertraline alcohol and oxime (almost inactive in vivo metabolites in animals)

No unchanged drug is excreted in urine (MDX) Extensively metabolised (Beta oxidation and Ndemethylation)

Antiparkinsonism drugs

Limited data Diuretics

furosemide

about 60% (urines)

hydrochlorothiazide

95%

40% (see comments)

Evidence suggests that the ester-glucuronide is the only or at least the only significant metabolite (MDX)

100% 95% Antigout

allopurinol

8 – 12% (urines)

12%

oxypurinol Anti-ulcer drugs

omeprazole

negligible

pantoprazole

negligible

ranitidine

1% (default value) 1% (default value)

30 - 50%

50%

zolpidem

negligible

1% (default value)

zopiclone

4 - 5%

5%

OH-sulfone OH-sulfide No renal excretion of unchanged drug (MTD) desmethyl ranitidine Hypnotics No active metabolites (MDX) N-oxide metabolite

217

zopiclone

Tableau A (suite) parent molecule

unchanged molecule rates

conjugated molecule rates

Fexcreta

active metabolites

1%

OH-alprazolam (half activity)

inactive metabolites

comments

Anxiolytics alprazolam

negligible

bromazepam

1 - 3%

clorazepate dipotassium

negligible

diazepam

< 0,1%

3% 1% (default value) 1% (default value)

hydroxyzine < 10%

nordazepam

< 1%

oxazepam

10%

prazepam

1 - 3%

75%

see paragraph 3.2 on oxazepam

oxazepam

see paragraph 3.2 on oxazepam

85% 1%

90%

oxazepam

cetirizine (no data on excretion rates)

ND

lorazepam

Benzophenone metabolite

oxazepam

see paragraph 3.2 on oxazepam 90% of oxazepam is eliminated as a glucuronide conjugate (BCB)

100% desmethyldiazepam oxazepam

3%

Glucocorticoids betamethasone

ND

ND

dexamethasone

ND

ND

prednisolone

ND

ND

prednisone

ND

ND

Limited data, should be negligible for glucocorticoids except for prednisolone (see comments in paragraph 3.3) prednisolone

Anti-inflammatory drugs / analgesics aspirin

ND

dextropropoxyphene

0.8 - 4,5%

ND

salicylic acid

5%

norpropoxyphene

limited data

diclofenac

negligible

5-10% (urines) 5% (bile)

ibuprofen

10%

15%

25%

ketoprofen

10%

65 - 75%

85%

Hydroxylated metabolite

naproxen

70% (free and conjugated)

70%

6-desmethylnaproxen

paracetamol

1 - 4%

84%

piroxicam

5 to 10%

10%

tramadol

30% (urines)

30%

60 to 80%

15%

Aromatic OH-metabolite hydroxy-ibuprofen carboxy-ibuprofen

Data from drugs.com, available at www.drugs.com No data were found on activity of ibuprofen hydroxy and carboxy metabolites

O-demethylated metabolite Blood lipid lowering agents

ND

2 and 4 hydroxy metabolites active

atorvastatin

ND

bezafibrate

40%

clofibrate

negligible

1% (default value)

clofibric acid

fenofibrate

Considered negligible

1% (default value)

fenofibric acid

gemfibrozil

< 2%

pravastatin

simvastatin

Bezafibrate is eliminated through urine as unchanged form or as glucuronide (BCB) 60% eliminated in urine as hydroxyl or conjugated metabolites (MDX).

60% of 100% conjugates and (conservative OH metabolites value)

70% (all metabolites considered as glucuronide)

Limited data

No unchanged fenofibrate in plasma (MTD)

72%

About 70% of a dose is excreted in urine, mainly as glucuronide conjugates of gemfibrozil and its metabolites (MTD)

ND

ND

The primary metabolites of pravastatin are the 3alpha-hydroxy isomer and the 3-alpha, 5-beta, 6beta trihydroxy metabolite; neither has activity of consequence (MDX)

ND

ND

Beta-hydroxyacid

218

Limited data

Tableau A (suite) parent molecule

unchanged molecule rates

conjugated molecule rates

Fexcreta

active metabolites

inactive metabolites

comments

Thyroid hormone levothyroxin

ND

May be negligible due to extensive metabolism (see comments in paragraph 3.3)

ND Antiepileptics

carbamazepine

3% (urines)

ND

phenobarbital

25% (urines)

25%

sodium valproate

3% (urines)

diosmin

ND

ND

troxerurin

ND

ND

50%

10,11-epoxide metabolite p-hydroxyphenobarbital

53%

Existence of glucuronide metabolites (no further details were found) Proportion of unchanged drug increases with urinary pH (MTD) 2 metabolites of unknown activity

Flavonoïds No data on excretion rates No data on excretion rates Others acetylcystein

ND

ND

baclofen

70-80% (urine)

80%

carbocistein

ND

ND

domperidone

0.4% (urines) 6% (faeces)

7%

loperamide

50% (faeces)

metoclopramide

30% (urines)

30%

ondansetron

5 - 10% (urines)

10%

No precision

No metabolism data

No metabolism data

50%

May be higher, existence of glucuronides aminoacetic acid

May be higher, existence of glucuronides Major route of metabolisation : hydroxylation followed by conjugation (MDX)

219

Tableau B : Revue des taux d’excrétion pour les metabolites actifs. Les métabolites sont triés par ordre alphabétique des composés parents ND indique qu’aucune valeur de Fexcret n’a pu être déterminée ; Dextro : dexrtopropoxyphène ; * indique une prodrogue. Active metabolite

unchanged molecule rates

diacetolol

22% (urines) 28% (faeces)

conjugated molecule rates

Fexcreta

Parent compound

Pharmacological activity

50%

acebutolol

Equipotent to parent compound

oxypurinol

8 –12% (urines)

ND

allopurinol

Less active than parent compound

N-desethylamiodarone

ND

ND

amiodarone

Equipotent as sodium channel blocker less active as antagonist of the calcium channel

nortryptiline

ND

ND

amitriptyline

Active, no further details

salicylic acid

ND

ND

aspirin *

Active, responsible for the pharmacological effect

2-hydroxy-atorvastatin

ND

ND

atorvastatin *

Active, responsible for the pharmacological effect

4-hydroxy-atorvastatin

ND

ND

atorvastatin *

Active, responsible for the pharmacological effect

β-acid metabolite

5% (urines)

5%

baclofen

Active, no further details

10,11-epoxy metabolite

ND

ND

carbamazepine

Active, partially responsible for carbamazepine intoxication

desmethylcarvedilol

ND

ND

carvedilol

2.5 times more potent in rabbits

4-OH-phenylcarvedilol

ND

ND

carvedilol

13 times more potent in rabbits

ND

22% (all metabolites)

ciprofloxacin

Some metabolites may have an antibacterial activity More active on certain bacterial strains (H influenza), synergistic action with clarithromycine

4 different metabolites 14-OH-clarithromycin clofibric acid norpropoxyphene fenofibric acid norfluoxetine

15% (urines)

15%

clarithromycin

99% (urines)

99%

clofibrate *

Active, responsible for the pharmacological effect

25%

dextro

Substantially less central-nervous-system depressant effect than dextro but a greater local anaesthetic effect

60%

fenofibrate *

Active, responsible for the pharmacological effect

20%

fluoxetine

Equipotent to parent compound

20 – 25% free or conjugated (urines) 60% free or conjugated (urines) 10% (urines)

9.5% (urines)

cetirizine

ND

ND

hydroxyzine

Active, used as patent medicine

2-OH-ibuprofen

25% (urines)

25%

Ibuprofen

No data on pharmacological activity

carboxy-ibuprofen

37% (urines)

37%

Ibuprofen

No data on pharmacological activity

desipramine

6% (urines)

6%

imipramine

Equipotent to parent compound

OH-metronidazole

24-28% (urines)

28%

metronidazole

Between 30 and 50% of the metronidazole activity

desmethylnaproxen

28% (urines)

28%

naproxen

May be pharmacologicaly inactive

unidentified metabolites

8% (urines)

8%

norfloxacin

Some metabolites may have an antibacterial activity

perindoprilat

38% (urines)

38%

perindopril *

Active, responsible for the pharmacological effect

4-OH-propranolol

ND

ND

propranolol

Equipotent to parent compound

ramiprilat

12% (urines)

12%

ramipril *

6 times more active than ramipril

about 50%

rifampicin

Equipotent to parent compound

sulfamethox

No antibacterial activity

25-O-deacetylrifampicin

About 50% excreted through biliary route

acetylsulfamethoxazole

60% (urines)

60%

demethyltramadol

60% (urines)

60%

tramadol

Active, analgesic effect, no further details

O-desmethylvenlafaxine

30% (urines)

30%

venlafaxine

Active, no further details

15%

zopiclone

Less active than parent compound

100%

diazepam

Zopiclone-N-oxide

oxazepam

100% (urines)

ND

100%

clorazepate

100%

nordazepam

ND

prazepam

220

Active, used as a patent anxiolytic (see comments in paragraph 3.2)

ANNEXE B REVUE DETAILLEE DES COMPOSES PHARMACEUTIQUES SELON LA PRIORISATION PAR EXPERTISE

221

222

I. Première phase : classification selon les PECs

Le tableau A (reprise du tableau 38) présente les différentes classes de molécules établies sur la base des valeurs de PEC. Six classes ont ainsi été établies. L’existence des classes IB et IIB est liée à l’absence de certaines données de métabolisme. Ces deux classes ont été constituées car il nous a semblé important dans notre cas de faire ressortir les incertitudes liées au manque de données. Seule la classe IA est retenue comme liste de priorisation préliminaire : elle contient des molécules présentant à la fois un fort tonnage de consommation et une métabolisation limitée (donc une PEC élevée). La classe IV correspond aux molécules exclues de la liste de priorisation à cause de leur faible tonnage de consommation, la classe III aux molécules qui subissent un métabolisme important, ce qui indépendamment du tonnage de consommation conduit à des valeurs de PEC très faibles. La classe II correspond à des molécules potentiellement à risque pour l’environnement. Ce raisonnement se base seulement sur l’aspect exposition et ne prend pas en compte l’activité pharmacologique et la toxicité des molécules sur les organismes aquatiques. Le choix de la seule classe IA comme liste de priorisation préliminaire s’explique de manière pragmatique : d’abord par la nécessité de limiter le nombre de molécules à surveiller dans l’environnement, ensuite par le fait qu’il est plus aisé d’inclure de nouvelles molécules à la liste de priorisation sur la base des connaissances acquises que d’exclure des molécules de cette liste.

II. Deuxième phase : revue de la classification au cas par cas, inclusion ou exclusion de molécules à la liste prioritaire en fonction de critères écotoxicologiques et pharmacologiques On ne peut se limiter pour la liste de priorisation aux seules molécules appartenant à la classe IA, cette liste étant seulement basée sur un critère d’exposition, on risque de laisser passer des molécules dangereuses pour l’environnement ou de retenir des molécules sans danger. Ce premier résultat doit être revu par l’étude des données écotoxicologiques et pharmacologiques des molécules. D’une manière générale, on a inclu par défaut tous les antibiotiques sur la liste de priorisation : bien que ne disposant pas de données écotoxicologiques sur l’ensemble des antibiotiques traités ici, les données existantes montrent une toxicité importante de ces molécules sur les algues bleues. Par ailleurs, tous les antidépresseurs de type IRS, en raison de leur activité sérotoninergique, la sérotonine jouerait un rôle dans le développement et les fonction des reproduction des certains invertébrés (Fong 1998), sont inclus d’office sur la liste de priorisation. Les données présentées ici sont détaillées composé par composé. Il s’agit d’une version détaillée de la démarche présentée dans le chapitre « Priorisation par démarche d’expertise». L’utilisation et la hiérarchie des paramètres utilisés est rappelée ici : ¾ ¾

¾

les données écotoxicologiques restant les données d’effet les plus pertinentes, elles sont considérées comme les plus importantes hiérarchiquement. Les données pharmacologiques sont considérées comme moins importantes hiérarchiquement que les données écotoxicologiques puisqu’elles ne sont pas construites sur la base d’études standardisées portant sur les organismes aquatiques. Parmi les données pharmacologiques, on considère que le mécanisme d’action apporte plus d’information que les autres données pharmacologiques dans la mesure où certains effets toxiques en relation avec un mécanisme d’action spécifique ont déjà été mis en évidence (voir tableau 34).

223

¾

¾

¾

¾

La donnée « inducteur ou inhibiteur enzymatique » et « inducteur ou inhibiteur de la Pgp » sont placées au même niveau hiérarchique mais considérées moins importantes que les données « mécanisme d’action ». En effet, les effets à long terme d’une perturbation du cytochrome P-450 ou de la P-gp sont encore obscurs et aucun effet toxique réel n’a encore été mis en évidence. La donnée « effet secondaire / toxicité d’organe » est hiérarchiquement en dessous des autres dans la mesure ou l’extrapolation de tels effets observés chez les mammifères chez les organismes aquatiques n’est que théorique. La donnée Kow qui permet d’estimer le potentiel de bioaccumulation est considérée en dernier ressort pour les raisons suivantes : un nombre important de molécules pharmaceutiques présente des valeurs de log Kow < 3, ce qui limite les possibilités de discrimination des molécules. Par ailleurs, il existe une incertitude sur la pertinence de ce paramètre pour les substances pharmaceutiques. La donnée « carcinogène » n’est considérée que comme donnée additionelle et n’est prise en compte que si la molécule est considérée comme prioritaire en focntion des paramètres précédents.

Lorsque plusieurs informations sont disponibles, on se base sur l’information la plus importante hiérarchiquement à moins qu’une évaluation d’expert fasse ressortir l’importance d’une information plus basse dans la hiérarchie (faible écotoxicité observée mais possibilité d’effet perturbateur endocrinien par exemple). Les paramètres « écotoxicité » et « mécanisme d’action » sont les seuls qui soient considérés comme suffisants pour déclarer une molécule comme prioritaire lorsqu’il sont considérés seuls. Pour qu’une molécule soit considérée comme prioritaire avec les autres paramètres, il faut qu’elle en combine au moins deux (par exemple un Kow > 4.5 et une activité inhibitrice du P-450). NB : Concernant les informations portant sur la caricnogénicité des molécules. Les études positives sont généralement observées sur le rat qui est une espèce plus sensible que les autres pour développer ce genre de pathologie. Aucune des molécules traitées dans cette démarche n’est reconnue comme carcinogène chez l’homme. Par ailleurs, le développement de pathologie de type carcinome ne s’observe pour certaines molécules qu’à des doses journalières très supérieures à celle recommandées chez l’homme. La représentativité et la signification environnementale de telles études est par conséquent limitée. II.1. Molécules de la classe IA de la classification préliminaire A priori, toutes les molécules inscrites sur cette liste restent dans notre liste de priorisation. Dans ce paragraphe, nous discutons les molécules de cette classe de manière succincte. L’acide valproïque (valproate de sodium) est un anticonvulsivant dont le mécanisme d’action est complexe (effet gabamimétique, antagoniste du glutamate et inhibition des canaux sodiques voltage-dépendants). C’est également un inhibiteur de plusieurs isoformes du cyt P-450. Il est consommé de manière importante en France et la PEC 2B estimée est élevée : 1357 ng/l. On ne dispose pas de données écotoxicologiques sur ce composé, par conséquent il serait nécessaire de réaliser une batterie de tests standards. Toutefois, la présence de ce composé dans l’environnement aquatique doit être confirmée : une étude récente de Yu et al. (2006) suggère que les taux d’abattement dans les STEP seraient très élevés (> 99%). Par conséquent, l’acide valproïque pourrait se retrouver en concentrations limitées dans l’environnement.

224

La fosfomycine est un antibiotique de type phosphonique avec deux usages spécifiques. Utilisée sous forme de sel de trométamol, elle est destinée à traiter les infections urinaires. Sous forme de sel de sodium, elle est d’usage réservé aux hôpitaux et caractérisée par une absence de résorption digestive. Elle est toujours utilisée en association avec d’autres antibiotiques pour traiter des infections à germes multi-résistants. On ne dispose d’aucune donnée écotoxicologique sur cette molécule. La doxycycline est un antibiotique de la classe des cyclines. On ne dispose sur cet antibiotique que d’une seule donnée écotoxicologique sur le macrophyte L. gibba (Brain et al., 2004). Il est nécessaire de réaliser des tests écotoxicologiques standardisés pour cette molécule. L’allopurinol est un inhibiteur de l’enzyme xanthine-oxidase qui catalyse la formation d’acide urique. C’est un antigoutteux. On ne dispose d’aucune donnée écotoxicologique à son sujet. Classe IV

Classe III

Classe IIB

Classe IIA

Classe IB

molécules exclues a priori de la liste de priorisation

molécules retenues dans la liste préliminaire de priorisation PEC phase 2A inférieure à 10 ng/l

PEC phase 2B inférieure à 10 ng/l

alprazolam betaméthasone buprénoprhine carvedilol clonazepam escitalopram halopéridol ipratropium levothyroxine lopéramide midazolam nordazepam ondansetron oxprénolol tropatépine teicoplanine terbutaline trihexyphénidyle tropatépine

amlodipine bromazepam clorazepate diazepam dompéridone fluoxétine glibenclamide métoclopramide nicardipine oméprazole pantoprazole paroxétine perindopril piroxicam prazepam ramipril rifampicine tianeptine zolpidem zopiclone

Classe IA molécules retenues dans la liste préliminaire de priorisation

PEC phase 2A PEC phases 2A inférieure à 100 10 ng/l < PEC 2A supérieure à 100 PEC phases 2A et 2B ng/l , pas de < 100 ng/l et PEC ng/l, supérieures à 100 ng/l données de 2B > 10ng/l pas de données de métabolisme métabolisme fluvoxamine hydrocortisone levomépromazine loratadine loxapine méthylprednisolone miansérine prednisolone prednisone

azithromycine baclofène bisoprolol ceftazidime cétirizine citalopram clarithromycine dextropropoxyphène diclofénac fluconazole josamycine lorazepam métoprolol nadolol ofloxacine phénobarbital propranolol roxythromycine sertraline tazobactam triméthoprime vancomycine

acétylcystéine acide clavulanique amiodarone aspirine atorvastatine benfluorex carbamazepine carbocistéine cyamémazine diosmine fénofibrate heptaminol hydroxyzine levodopa naftidrofuryl pravastatine pristinamycine trimébutine trimétazidine troxérutine simvastatine

acide valproïque allopurinol amoxicilline amphotéricine B aténolol bézafibrate buflomédil cefpodoxime ceftriaxone ciprofloxacine doxycycline fosfomycine furosémide ibuprofène kétoprofène metformine métronidazole naproxène oxazepam paracétamol pipéracilline ranitidine sulfaméthoxazole tramadol

Tableau A : Classification pragmatique des molécules pharmaceutiques en fonction de leurs valeurs de PEC. La classe IA (la plus à droite) est celle retenue comme liste de priorisation initiale.

Le bézafibrate est un fibrate utilisé dans le traitement de l’hypercholestérolémie en inhibant la biosynthèse du cholestérol et des triglycérides. Les fibrates peuvent se lier au récepteur de prolifération des péroxysomes (PPAR) (Staels et al., 1998). Une exposition chronique aux fibrates entraîne des lésions hépatiques chez le rat (Qu et al., 2001).

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Des PPARs ont été retrouvés chez plusieurs espèces de poissons (Fent et al., 2006) et seraient impliqués dans divers mécanismes encore mal élucidés. Les données écotoxicologiques sur les fibrates sont limitées. On ne dispose pas de données chroniques sur le bézafibrate. On dispose de quelques données chroniques sur le clofibrate et le fénofibrate, malheureusement, ces deux molécules sont des prodrogues et ont peu de chances de se retrouver dans le milieu aquatique. L’amphotéricine B est un antimycotique qui agit de manière locale : elle n’est pratiquement pas absorbée par le tractus digestif. Là encore, il est nécessaire de confirmer sa présence dans le milieu aquatique et de réaliser des essais écotoxicologiques. L’amoxicilline est un antibiotique de la classe des pénicillines. C’est l’antibiotique le plus utilisé en France en termes de quantités. Cette molécule présente une toxicité très importante sur les cyanophytes mais limitée sur les invertébrés (Andreozzi et al., 2004 ; Garric et al., 2006). Sa forte toxicité ainsi que sa forte PEC en font un composé prioritaire. Il sera cependant nécessaire de confirmer les niveaux attendus dans l’environnement : Zuccato et al. (2005) suggèrent que cette molécule pourrait être dégradée rapidement dans l’environnement. La cefpodoxime et la ceftriaxone sont des antibiotiques de la classe des céphalosprines. Ces molécules sont traitées dans le paragraphe III.5. Le buflomédil est un vasodilatateur périphérique qui possède un effet α-adrénolytique nonspécifique. Compte tenu de l’absence de données écotoxicologiques et du peu de données pharmacologiques disponibles, on ne peut pas conclure sur le risque présenté par ce composé. Le sulfaméthoxazole est un antibiotique de type sulfamide et présente un forte toxicité sur les cyanophytes. Il est susceptible d’agir de manière synergique avec le triméthoprime. Par ailleurs, les sulfamides sont connus pour être les antibiotiques provoquant les réactions allergiques les plus fréquentes et parmi les plus importantes. Des tests écotoxicologiques supplémentaires (notamment évaluant la synergie d’action avec le triméthoprime) sont nécessaires. Le furosémide est un diurétique de type sulfamide. Il est très peu métabolisé. Les études à long terme chez le rat rapportent qu’il est carcinogène chez cette espèce. Le furosémide n’est pas rapporté comme étant carcinogène chez l’homme. Les données écotoxicologiques chroniques pour cette molécule rapportent qu’il est très peu toxique sur les algues, et que sa toxicité sur les invertébrés aquatiques (test sur la reproduction de B. calyciflorus et D. magna) est limitée avec des valeurs de toxicité de l’ordre de la centaine de µg/l (Isidori et al., 2006). La metformine est un anti-diabétique oral de type biguanide qui agit à trois niveaux : en réduisant la production hépatique de glucose en inhibant la néoglucogenèse et la glycogénolyse ; au niveau musculaire en augmentant la sensibilité à l'insuline en favorisant la captation et l'utilisation périphérique du glucose ; enfin, elle agit en retardant l'absorption intestinale du glucose. On ne dispose pour cette molécule que de données écotoxicologiques aiguës. Il serait nécessaire de réaliser des tests chroniques. L’oxazepam est une benzodiazépine utilisée comme anxiolytique. A priori, ce serait la principale benzodiazépine susceptible d’être détectée dans l’environnement. On ne dispose d’aucune donnée écotoxicologique pour cette molécule. Le tramadol est un antalgique d’action centrale, c’est un agoniste pur des récepteurs morphiniques. On ne dispose d’aucune donnée d’écotoxicité sur cette molécule. L’intérêt de sa recherche dans l’environnement est discutée dans le paragraphe consacré aux métabolites. La ciprofloxacine est discutée dans le paragraphe III.5.

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Ibuprofène, naproxène et kétoprofène sont des AINS. Ils sont discutés de manière plus approfondie dans le paragraphe III. 6. L’aténolol est discuté dans le paragraphe III.1 se rapportant aux β-bloquants. II.2. Molécules de la classe IB de la classification préliminaire La diosmine et la troxérutine sont des flavonoïdes d’origine végétale utilisés dans le traitement de l’insuffisance veineuse et du syndrome dits des « jambes lourdes » (pathologie bénigne). Ces composés présentent des propriétés de type vitaminique P. Ce sont des flavonoïdes appartenant à la classe des flavonols. Les flavonoïdes pourraient présenter des propriétés estrogèniques et pourraient notamment intervenir en tant que modulateurs des enzymes impliquées dans le métabolisme des estrogènes (Basly et Lavier, 2005). La diosmétine est la forme déglycosylée de la diosmine ; elle présente une analogie structurale avec la quercétine. La quercétine pourrait interférer avec le métabolisme des estrogènes. La quercétine pourrait inhiber l’estrone sulfatase (les résultats sont contradictoires) et inhibe in vitro l’estrone sulfotransférase (Basly et Lavier, 2005). Par ailleurs, la diosmétine et la diosmine sont des agonistes in vitro du récepteur AhR (arylhydrocarbone) et excercent une activité inductrice du cyt-P 450 1A1 (Ciolino et al., 1998). Concernant le métabolisme de la diosminé et de la diosmétine, on ne dispose que de données très limitées chez l’humain. Une étude effectuée chez le rat suggère que la diosmétine est rapidement glucuroconjuguée avec la formation d’au moins 4 métabolites conjugués de la diosmétine (Boutin et al., 1993). La diosmine et la diosmétine pourraient-être excrétée sous forme de glucuroconjugués de manière importante chez l’homme, entraînant des niveaux de contamination des eaux significatifs. La diosmine et plus particulièrement la forme déglycosylée (diosmétine) pourrait donc être une molécule prioritaire et nous l’incluons sur la liste. Il est cependant nécessaire de déterminer les niveaux de concentration dans les eaux et d’évaluer sa toxicité chronique sur les organismes aquatiques. La troxérutine est également un flavonol, mais compte tenu de sa structure chimique, elle pourrait ne pas présenter de risque particulier (Jean-Philippe Basly, communication personnelle). Par conséquent, nous n’incluons pas cette molécule sur la liste de priorisation. La carbocistéine et l’acétylcystéine sont utilisés comme fluidifiants bronchiques et expectorants. Ces deux molécules ne présentent pas de mécanisme d’action remarquable. Leurs effets secondaires sont très limités ainsi que leur toxicité (sur les mammifères et l’homme). Leur log Kow est de plus de valeur négative caractérisant un très forte hydrophilie. Ces molécules peuvent être exclues de la liste de priorisation. L’heptaminol est une molécule utilisée comme anti-hypotenseur car elle présente une activité sympathomimétique modérée. Son activité pharmacologique et le bénéfice thérapeutique de cette molécule restent discutés. Il ne présente pas de mécanisme d’action remarquable, de toxicité d’organe ou d’effet secondaire remarquable. Par conséquent on ne l’inclue pas sur la liste finale. La trimébutine est un antagoniste enképhalinergique périphérique utilisé dans le traitement symptomatique des douleurs intestinales. Elle agit en modifiant la motricité intestinale. On ne dispose pas de données d’écotoxicologie sur cette molécule. Son mécanisme d’action n’est pas a priori remarquable. Ses contre-indications et ses effets secondaires sont très limités. Son Kow est inférieur à 4. Nous n’incluons pas cette molécule sur la liste prioritaire. L’hydroxyzine est une molécule utilisée comme anxiolytique, elle est partiellement métabolisée en cétirizine qui est utilisées comme anti-allergique. La PEC 2A surestime donc les concentrations attendues dans l’environnement. Elle présent des effets anti-histaminiques H1 et anticholinergiques et des effets indésirables qui sont limités à l’activité pharmacologique de la molécule (somnolence, céphalées, fatigue). Son Kow est faible. On peut par conséquent exclure cette molécule de la liste de priorisation.

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L’acide clavulanique est un inhibiteur des β-lactamases. Ce composé est utilisé en association avec un antibiotique de type β-lactamine : l’amoxicilline, afin d’augmenter son efficacité. De par son activité, ce composé est plus à même d’exercer un risque indirect en contribuant à sélectionner des bactéries résistantes qu’un risque direct sur les écosystèmes. Le développement de résistances chez les bactéries étant un phénomène complexe et la connaissance des concentrations en acide clavulanique n’apportera pas nécessairement d’information décisive sur ce point. D’un point de vue écotoxicologique, il pourrait être intéressant de tester la toxicité de ces composés sur des invertébrés et des algues, seuls mais surtout en association avec l’antibiotique correspondant de manière à étudier l’interaction des molécules sur les effets toxiques. Concernant son inclusion à la liste de priorisation, on ne peut pas conclure. Le benfluorex est utilisé comme traitement adjuvant dans l’hypercholestérolémie et l’hypertryglycéridémie. Les produits les plus actifs et les plus utilisés dans cette pathologie restant les fibrates et les statines. Il ne possède pas de mécanisme d’action remarquable : diminution de l’absorption intestinale des triglycérides et diminution de l’activité de la lipase pancréatique. Ses effets secondaires sont limités (les effets secondaires préoccupants ayant une faible fréquence d’apparition). Il présente toutefois un Kow de 4.6 et par conséquent on pourrait l’inclure sur la liste de priorisation. Cependant dans le cas du benfluorex, nous pensons qu’il serait plus judicieux de porter l’attention sur les fibrates et les statines qui présentent des mécanismes d’actions, des effets secondaires et des valeurs de Kow plus importants. Finalement nous considérons le benfluorex exclu de la liste de priorisation au profit des statines et des fibrates. La trimétazidine et le naftidrofuryl sont des molécules employées comme anti-ischémiques et utilisés dans des indications variées. Elles sont utilisées pour traiter la même pathologie (même classe thérapeutique) mais n’appartiennent pas à la même classe chimique : elles possèdent des mécanismes d’action différents. La trimétazidine agit en préservant le métabolisme énergétique des cellules exposées à une hypoxie en empêchant la diminution du taux intracellulaire d’ATP (BCB 2006), sans modifier la fréquence cardiaque ou la pression artérielle. Le naftidrofuryl possède une activité 5HT-2 bloquante : il s’oppose aux effets vasoconstricteurs et proaggrégants de la sérotonine. La PEC de phase 2A est plus importante pour le naftidrofuryl et par ailleurs, cette molécule agit sur des récepteurs d’un neurotransmetteur. De plus, la trimétazidine présente un Kow très faible (0.63, estimé) et inférieur à celui du naftidrofuryl (4.37, estimé). Par conséquent, en tenant compte du mécanisme d’action (action sur des récepteurs de la sérotonine, possibilité théorique de perturbation endocrinienne chez les invertébrés) et des concentrations théoriques dans l’environnement (PEC plus élevées), on retiendra le naftidrofuryl dans un premier temps sur la liste de priorisation. L’amiodarone est une molécule utilisée comme anti-arythmique. Sa PEC 2A est supérieure à 100 ng/l. On ne dispose pas de données suffisantes sur son métabolisme donc il n’est pas possible de déterminer une PEC 2B. On ne dispose pas de données écotoxicologiques sur cette molécule. L’amiodarone agit de plusieurs manières sur le cœur, notamment par un effet bradycardisant (ralentissement du cœur) et au travers de propriétés antiadrénergiques sur les récepteurs α et β. Un des principaux effets secondaires de cette molécule est l’apparition de troubles de la thyroïde qui sont liés à la présence d’atomes d’iode dans la molécule, ces troubles (notamment l’hyperthyroïdie) pouvant durer plusieurs mois après l’arrêt du traitement. Par ailleurs, l’amiodarone présente un Kow très élevé de 7.57 (source chemIDplus) et sa demi-vie dans l’organisme peut être très élevé (20 à 100 jours, source BCB). Enfin, l’amiodarone est un inhibiteur de plusieurs isoformes du cytochrome P-450. Au vu de l’importance de la valeur du log Kow et à cause des effets secondaires potentiels liés à l’apport d’iode, nous incluons cette molécule sur notre liste de priorisation. Compte tenu de son log Kow très important, l’amiodarone est susceptible de s’adsorber aux boues de STEP et aux matières en suspension ou au sédiment, il est probable que les concentrations dissoutes soient très faibles voires nulles. La cyamémazine est discutée plus loin, au paragraphe III.7 avec les autres neuroleptiques.

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Le fénofibrate, l’aspirine, le levodopa, l’atorvastatine et la simvastatine sont des prodrogues, ils sont traités dans le paragraphe IV. La pravastatine est la seule statine de notre sélection qui ne soit pas une prodrogue. Les statines sont des hypolipémiants qui agissent par inhibition de l’enzyme HMG-CoA réductase impliquée dans les premières étapes de la synthèse du cholestérol. Les molécules de la classe des statines sont par ailleurs très utilisées en France. On ne dispose pas d’étude écotoxicologique sur cette molécule ni de sa valeur de Kow. Cependant, les statines pourraient affecter la synthèse d’hormone juvénile chez les insectes (Debernard et al., 1994 ; Li et al., 2003). La pravastatine, comme les autres statines est responsable d’effets secondaires touchant les muscles striés : arthralgie, myalgie, crampes musculaires et augmentation des CPK (enzyme utilisée comme marqueur d’atteintes musculaires). Par ailleurs, la pravastatine est carcinogène chez le rat (Snyder et Green 2001). Cette molécule provoque des adénomes hépatiques chez le rat après une exposition à long terme (Drugs.com 2006). A priori il semble nécessaire au vu des données disponibles d’inclure cette molécule sur la liste, des essais écotoxicologiques restent nécessaires. Concernant son inclusion finale à la liste de priorisation, elle est discutée plus loin avec les autres statines (paragraphe IV). La carbamazépine est un anti-épileptique qui a été détecté dans l’estuaire de Seine à des concentrations avoisinant les 90 ng/l (Budzinski et Togola 2006). On dispose d’un certain nombre de données écotoxicologiques, notamment sur les invertébrés. Toutes les valeurs de NOEC sont supérieures à la valeur seuil de 10 µg/l. Le mécanisme d’action de cette molécule ne nous renseigne pas sur son éventuel risque pour les écosystèmes aquatiques. La carbamazépine est un inducteur du cytochrome P-450. Son Kow est faible (2.45). Elle est également rapportée comme carcinogène chez le rat (Snyder et Greene 2001). Enfin, les résultats de l’étude de Budzinski et Togola suggèrent que la carbamazépine est un composé persistant dans l’environnement cette molécule doit être incluse à la liste de priorisation. La pristinamycine, antibiotique est incluse directement à la liste de priorisation. II.3. Molécules des classes IIA et IIB Les classes IIA et IIB du tableau A contiennent un nombre important d’antibiotiques (8 molécules sur 31). Ils présentent des propriétés antibactériennes et sont a priori très toxiques sur les algues de type cyanophyte. Nous les incluons à la liste de priorisation. Le choix final pour les antibiotiques est discuté plus loin. Les IRS présents dans ces deux classes sont également inclus à la liste de priorisation. Le choix final des antibiotiques et des IRS est discuté dans le paragraphe III.2. Le diclofénac est un AINS qui agit par inhibition de la synthèse des prostaglandines. En tant qu’AINS, le diclofénac présente des effets secondaires sur le rein avec possibilité de survenue d’insuffisance rénale aiguë (IRA). Des atteintes rénales organiques pouvant se traduire par une IRA, comme des cas isolés de néphrite interstitielle, de nécrose tubulaire aiguë, de syndrome néphrotique, de nécrose papillaire ont été rapportés (BCB 2006). Des études (Triebskorn et al., 2004 et Schwaiger et al., 2004) ont montré que des expositions à de faibles concentrations en diclofénac dissous (5 µg/l) provoquaient des altérations histopathologiques et cytologiques au niveau du rein et des branchies. D’autre part l’étude de Oaks et al. (2004) suggère que l’accumulation du diclofénac et l’apparition d’IRA chez des vautours seraient la cause de la diminution des populations chez ces oiseaux. Le diclofénac présente un Kow de 4.51 et est donc susceptible de se bioaccumuler. Par conséquent, nous incluons ce composé sur noter liste de priorisation. On retrouve dans les classes IIA et IIB un certain nombre de glucocorticoïdes. Ces molécules sont des anti-inflammatoires de type stéroïdien qui sont utilisés dans un nombre important de pathologies. Il présentent des effets immunosuppresseurs à fortes doses. Nous incluons tous ces composés sur la liste de priorisation. Le choix des glucocorticoïdes finalement retenus sur la liste finale est discuté plus loin (paragraphe III.3.).

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Le dextropropoxyphène est un antalgique dérivé des opiacés utilisé en association avec le paracétamol. Le dextropropoxyphène est un antalgique central de type morphinique. On ne dispose pas de données écotoxicologiques permettant de conclure quand à ses effets sur les organismes aquatiques. Son Kow est inférieur à 4.5. Compte tenu des critères invoqués dans notre démarche de priorisation, nous n’incluons pas ce composé sur noter liste prioritaire. Il serait cependant nécessaire de réaliser d’autres tests écotoxicologiques. Le phénobarbital est utilisé dans le traitement de l’épilepsie. Ce composés est un inducteur reconnu du cytochrome P-450. On ne dispose pas de données écotoxicologiques. Excepté son caractère inducteur du cyt P-450 il ne présente pas de mécanisme d’action et d’effets secondaires notables. Il présente par ailleurs un faible Kow (1.47), nous n’incluons pas ce composé sur la liste de priorisation. La loratadine est un antihistaminique d’action longue, spécifique des récepteurs HT1 et utilisé comme anti-allergique. On ne dispose pas de données d’écotoxicologie. Son Kow est important (5.2) et par conséquent cette molécule pourrait être incluse sur la liste de priorisation. Toutefois, les données de métabolisme bien qu’incomplètes rapportent une métabolisation importante, notamment en un métabolite actif la desloratadine, également utilisée comme anti-allergique. Il est difficile de conclure pour cette molécule. Une mesure des concentrations en loratadine et desloratadine permettrait d’évaluer les niveaux d’exposition dans le milieu. Le fluconazole est un agent anti-mycotique de la classe des triazoles qui inhibe la synthèse de l’ergostérol d’origine fongique. Cette molécules est discutée au paragraphe III.8 sur les antifongiques azolés. Le tazobactam est un inhibiteur des β-lactamases bactériennes (comme l’acide clavulanique). Ce composé est utilisé en association avec un antibiotique de type β-lactamine : la pipéracilline afin d’augmenter son efficacité. Certaines bactéries synthétisent en effet des β-lactamases qui dégradent les beta-lactamines avant qu’elles aient pu exercer leur activité. Ce composé ne présente a priori pas un risque direct pour les organismes non-cibles l’environnement mais sa présence dans l’environnement pourrait contribuer à la sélection de bactéries multi-résistantes aux antibiotiques. Comme dans le cas de l’acide clavulanique, on ne peut pas conclure. La miansérine est un antidépresseur tétracyclique qui agit en augmentant la libération de noradrénaline au niveau synaptique. On ne dispose d’aucune donnée écotoxicologique, physicochimique ou métabolique permettant de conclure pour cette molécule. Sa PEC phase 2A étant faible (55 ng/l) et ne tenant compte ni du métabolisme ni des éventuels taux d’abattement dans les STEP, on peut considérer que les concentrations dans le milieu seront faibles. Nous n’incluons pas cette molécule sur notre liste prioritaire. Le baclofène est utilisé comme myorelaxant. C’est un analogue de l’acide Gamma-aminobutyrique (GABA). On ne dispose pas de données écotoxiologiques sur ce composé. Les propriétés pharmacologiques de ce composé ne permettent pas de conclure quand à son inclusion sur la liste de priorisation. Le triméthoprime est un antibiotique qui est utilisé dans 99% des cas en association avec le sulfaméthoxazole, cet effet de synergie est à lui seul une raison pour l’inscrire sur la liste de priorisation. Des tests écotoxicologiques sont nécessaires pour évaluer la toxicité du mélange de ces deux composés. Pour la levomépromazine (inhibiteur enzymatique) et la loxapine (antipsychotiques), comme dans le cas de la cyamémazine, nous n’avons aucune donnée nous permettant de conclure. Les antihypertenseurs de type β-bloquants (bisoprolol, métoprolol, nadolol et propranolol) sont discutés dans le paragraphe III.1.

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II.4. Molécules des classes III et IV Compte tenu des très faibles valeurs de PEC pour ces composés (et qui ne tiennent pas compte des taux d’abattement dans les STEP), nous considérons les molécules inscrites sur ces deux listes comme définitivement exclues de la liste de priorisation à l’exception de neuf molécules. Il s’agit de la rifampicine et de la teicoplanine (ATB), de la fluoxétine, de la paroxétine et de l’escitalopram (IRS), de la levothyroxine (analogue de la thyroxine, hormone thyroïdienne), de la betamethasone (glucocorticoïde), de la nicardipine, du ramipril et du périndopril (prodrogues) qui doivent être discutées de manière plus approfondie. La levothyroxine est un analogue de la thyroxine (hormone thyroïdienne), de par son activité pharmacologique, elle devrait être inclue dans la liste de priorisation. Nous avons vu dans la partie consacrée au métabolisme que les concentrations de principe actif excrétées sont a priori négligeables, des prélèvements in situ pourraient confirmer son absence dans les milieux aquatiques et conduire à son exclusion de la liste. Nous considérons cette molécule exclue de la liste de priorisation. La rifampicine est un antibiotique spécifiquement utilisé comme anti-tuberculeux. Nous ne disposons d’aucune donnée d’écotoxicité sur cette molécule. La rifampicine est également un inducteur du cytochrome P-450. A priori, comme il s’agit d’un antibiotique, elle devrait être inclue sur la liste de priorisation. De plus, elle est rapportée comme présentant des propriétés immunosupressives chez divers mamifères et sur les lymphocytes in vitro (Drugs.com, 2006). Enfin, elle peut entraîner des irrégularités du cycle menstruel chez la femme en cas d’administration porlongée. Cependant, au vu de très faibles valeurs de PEC (moins de 10 ng/l), nous considérons qu’il est plus justifié de porter l’attention sur d’autres antibiotiques qui sont présents en concentrations plus élevées dans les milieux. Nous n’incluons pas cette molécule sur la liste de priorisation. Il serait cependant justifié de réailser des essais écotoxicologiques sur cet antibiotique. La nicardipine est une molécule anti-hypertensive de la classe des inhibiteurs calciques et dérivée de la dihydropyridine. On ne dispose d’aucune données écotoxicologique sur cette molécule. La nicardipine est rapportée provoquer à long terme chez le rat une chute des niveaux en thyroxine (T4) par augmentation des niveaux plasmatiques de TSH chez le rat. Cet effet n’a pas été observé chez la souris et n’a jamais été rapporté chez l’homme. Compte tenu de sa très faible valeur de PEC et considérant que les effets sur la thyroïde n’ont été observés que chez le rat, nous n’incluons pas cette molécule sur la liste de priorisation. Les IRS sont traités dans le paragraphe III.2 et ramipril et perindopril avec les prodrogues, dans le paragraphe IV. La bétaméthasone est traitée en III.3. avec les autres glucocoticoïdes et les ATB en III.5.

III. Troisième phase : Choix de molécules prioritaires au sein d’une même famille thérapeutique III.1.Cas des β-bloquants Dans l’ensemble du tableau A, on trouve 5 β-bloquants : carvédilol, propranolol, métoprolol, bisoprolol et nadolol. Seul l’aténolol est a priori retenu dans la liste de priorisation (classe IA). On ne dispose pas de données d’écotoxicologie chroniques pour le comparer avec les autres congénères. Les autres molécules de cette famille ne sont a priori pas incluses dans notre liste prioritaire. Les données écotoxicologiques concernant le métoprolol et le nadolol sont très limitées et celles sur le bisoprolol et le carvédilol sont inexistantes. Le propranolol est le composé le plus toxique parmi tous les β-bloquants qui ont été testés. De plus son quotient de risque PEC/PNEC est proche de 1 (en tenant compte de la valeur de NOEC la plus faible retrouvée). Comparée au métoprolol, sa toxicité est plus forte (Dzialowski et al. 2006).

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Il est difficile de calculer des ratios PEC/toxicité chronique pour les β-bloquants dans la mesure où les valeurs d’écotoxicité sont hétérogènes (études, conditions et critères différents). En prenant en compte l’étude de Dzialowski et al., on peut cependant calculer des ratios PEC/LOEC (résultats de l’étude exprimés en valeur de LOEC) pour le propranolol et le métoprolol, on obtient des valeurs respectives de 154 et de 0.8. De plus, le propranolol est le seul β-bloquant à provoquer des perturbations au niveau thyroïdien. Enfin le propranolol présente une NOEC chronique inférieure à 10 µg/l sur un cladocère (Ferrari et al., 2004). Par conséquent, on retient le propranolol dans la liste de priorisation. Compte tenu de la faible toxicité du métoprolol et de sa faible valeur de PEC 2B, on peut le considérer exclu de la liste ; de même pour le bisoprolol et le nadolol. Le carvédilol présente des propriétés pharmacologiques particulières et il est réservé à usage hospitalier. Au vu des faibles concentrations attendues dans l’environnement, on peut le laisser en dehors de la liste de priorisation. Il sera cependant intéressant de tester les toxicités relatives des différents β-bloquants dans des essais chroniques de laboratoire, notamment sur d’autres organismes aquatiques comme les poissons : les considérations sur la toxicité pour le bisoprolol, le carvedilol et le nadolol sont hypothétiques et doivent être vérifiées. Par ailleurs, le jeu de données disponibles sur les β-bloquants est hétérogène et limite les conclusions. III.2. Cas des antidépresseurs de type IRS Sertraline, fluoxétine, fluvoxamine, paroxétine, citalopram et escitalopram sont des molécules appartenant à la classe des antidépresseurs de type sérotoninergique (IRS). Leurs propriétés pharmacologiques devraient les faire toutes inclure à la liste de priorisation. La fluoxétine, la fluvoxamine, la sertraline, la paroxétine et le citalopram sont rapportés comme étant des inhibiteurs du cytochrome P-450 à des degrés différents. Le citalopram, la fluoxétine et la sertraline sont carcinogènes chez le rat. Pour le citalopram et la sertraline, l’augmentation de l’incidence de cancers est observée pour des doses journalières comprises entre 1 et 4 fois la dose journalière maximale humaine relative (Snyder et Greene 2001 ; Drugs.com 2006). Une étude de Henry et al. (2004) a étudié les effets de plusieurs IRS chez C. dubia. Il ressort de cette étude que la sertraline est le composé le plus toxique suivi par la fluoxétine, le citalopram est le composé le moins toxique. La sertraline est également l’IRS qui présente l’activité inhibitrice la plus élevée (Hyttel 1993). Par conséquent le choix d’une molécule prioritaire au sein de cette classe se porte sur la sertraline. Si l’on calcule les ratios PEC 2B/NOEC à partir de cette étude, on obtient les valeurs suivantes, sertraline : 2222 ; fluoxétine : 96 ; paroxétine : 18.2 et citalopram : 40. Pour la fluvoxamine, on ne dispose pas de valeur de PEC 2B, si on utilise la valeur de PEC 2A, on obtient un ratio égal à 70. Compte tenu de ces résultats et de la valeur très important du ratio pour la sertraline, on inclue la sertraline sur la liste de priorisation. Par ailleurs, c’est la sertraline qui présente le Kow le plus élevé (valeur calculée de 5.29) et qui présente donc le risque de bioaccumulation le plus important. Pour la fluoxétine, une étude (FDA-CDER 1996) rapporte une très faible valeur de NOEC de 1 µg/l sur une algue verte, on inclura donc également la fluoxétine à la liste de priorisation. Enfin il faut noter que c’est sur cette molécule que l’on possède le jeu de données écotoxicologiques le plus important (toutes classes de molécules confondues). III.3. Cas des glucocorticoïdes Les corticoïdes présentent également une activité pharmacologique particulière (effet immunosupresseur à fortes doses), dans la partie consacrée au métabolisme des corticoïdes nous avons vu qu’il pourrait être judicieux de se pencher sur le devenir de la prednisolone (seule molécule de cette famille à pouvoir être excrétée à des concentrations non négligeables), nous incluons donc cette molécule à la liste de priorisation.

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Si les concentrations dans l’environnement sont significatives, il sera important d’étudier les effets d’une exposition à long terme d’organismes à un corticoïde. Les corticoïdes pouvant influer sur le système immunitaire, il serait intéressant d’étudier les effets d’une exposition aux corticoïdes en association avec un autre agent chimique ou biologique. III.4. Cas des antibiotiques de type macrolides Parmi les antibiotiques, on retrouve également quatre molécules appartenant à la classe thérapeutique des macrolides dans la classe IIA : josamycine, clarithromycine, roxithromycine et azithromycine. Les macrolides sont des inhibiteurs enzymatiques, et notamment du cytochrome P-450 reconnus. Au niveau des valeurs de PEC calculées, elles sont de l’ordre de 60 ng/l pour la clarithromycine et la josamycine et de 46 ng/l pour l’azithromycine et de 39 ng/l pour la roxithromycine. Nous ne disposons par contre pas de valeurs de PEC pour l’érythromycine, un autre macrolide déjà retrouvé dans l’environnement. Concernant les niveaux d’exposition aux macrolides, Zuccato et al. (2005) ont détecté et mesuré la clarithromycine et l’érythromycine dans le milieu aquatique (de 1.6 ng/l à 20.3 ng/l pour la clarithromycine et de 3.2 à 15.9 ng/l pour l’érythromycine). Wiegel et al. (2004) ont également recherché ces deux composés et ont relevé des concentrations variant entre < 30 et 40 ng/l pour la clarithromycine et 30 à 70 ng/l pour l’érythromycine. Une étude de Mc Ardell et al. (2003) portant sur 6 macrolides n’a retrouvé qu’un produit de dégradation de l’érythromycine, la roxithromycine et la clarithromycine. Les données écotoxicologiques rapportée par Eguchi et al. (2004) suggèrent que l’érythromycine est un des antibiotiques les plus toxiques sur les algues (cyanophytes et chlorophytes). Isidori et al. (2005a) a étudié les effets toxiques de 6 antibiotiques (érythromycine, clarithromycine, lincomycine, oxytétracycline, ofloxacine et sulfaméthoxazole) sur différentes espèces d’organismes aquatiques (algue P. subcapitata, rotifère B. calyciflorus et cladocère C. dubia). Cette étude montre que l’érythromycine est un des composés les plus toxiques chez les trois espèces testées. La clarithromycine est le composé le moins toxique des six sur C. dubia et B. calyciflorus mais le plus toxique sur l’algue (10 fois plus toxique que l’érythromycine). Si l’on compare les DDDs, érythromycine et josamycine ont une DDD de 2000 mg, contre 500 mg pour la clarithromycine et 300 pour l’azithromycine. Les ratios PEC/DDD montrent des valeurs semblables sauf pour la josamycine (ratio plus faible). Les valeurs de Kow sont sensiblement égales (sauf pour l’azithromycine pour laquelle aucune valeur de Kow n’a été retrouvée). A propos de l’érythromycine, les études d’occurrence dans l’environnement sont contadictoires : Hirsch et al., 1999 rapportent que l’érythromycine perd rapidement une molécule d’eau à pH 7. Dans leur étude, ils rapportent n’avoir retrouvé que le produit de dégradation (dehydrated erythromycin) dans le milieu et pas le produit parent. McArdell et al. (2003) rapportent les mêmes résultats. A l’opposé, Ashton et al. (2004) et Zuccato et al. (2005) ont retrouvé de l’érythromycine dans le milieu aquatique et les effluents de STEP. Les médianes de concentrations étant inférieures à la limite de détection dans l’étude de Ashton (mais avec un maximum dans les effluents de 1850 ng/l). Ces deux études ne précisent pas s’il s’agit de l’érythromycine ou d’un produit de dégradation. En conclusion pour les macrolides, nous incluons la clarithromycine et l’érythromycine à notre liste de priorisation. Par ailleurs, compte tenu des données existantes sur l’érythromycine, nous considérons qu’il pourrait être nécessaire d’évaluer sa présence dans les milieux et celle de son produit de dégradation : la déhydro-érythromycine. Au niveau écotoxicologique, comme on ne dispose que de peu de données sur l’érythromycine et la clarithromycine, il serait intéressant de réaliser d’autres tests d’écotoxicité sur des organismes standards et sur des cyanophytes pour comparer les effets de différents macrolides afin de compléter les résultats rapportés par Eguchi et Isidori.

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III.5. Autres antibiotiques La vancomycine et la teicoplanine sont des ATBs de la famille des glycopeptides, d’utilisation réservée aux hôpitaux. Les deux molécules ne sont pas métabolisées et présentent des PEC 2B respectives de 20 et 3 ng/l. Ces deux molécules présentent des spectres d’activité comparables. On ne dispose ni de données écotoxicologiques ni de valeurs de Kow. Leurs DDD respectives sont différentes, avec une DDD de 2000 mg pour la vancomycine et de 400 mg pour la teicoplanine, ce qui conduit à des ratios PEC/DDD comparables. Il n’apparaît pas nécessaire de conserver les deux molécules sur la liste aussi nous choisissons d’inclure la vancomycine, car sa PEC est plus élevée. Il serait nécessaire de réaliser des essais écotoxicologiques sur au moins un de ces deux composés afin d’évaluer leur toxicité. La ceftriaxone, la ceftazidime et le cefpodoxime sont des antibiotiques de la classe des céphalosporines. Ces molécules présentent des modes d’action et des spectres d’activité comparables, seule la voie d’administration diffère : les deux premières molécules sont caractérisées par une absence de résorption digestive, contrairement à la cefpodoxime. On ne peut pas trier ces molécules en fonction de leur mécanisme d’action. On ne dispose pas non plus de valeurs de Kow. Concernant les PEC 2B, la ceftriaxone présente la valeur la plus élevée à 311 ng/l suivie par la cefpodoxime 172 ng/l ; la ceftazidime affiche une PEC de seulement 48 ng/l. Concernant l’activité des molécules, c’est le cefpodoxime qui présente la DDD la plus faible : 400 mg contre 3000 mg pour la ceftazidime. Si l’on calcule les ratios PEC 2B / DDD, on obtient les valeurs suivantes : 0.016 pour la ceftazidime, 0.15 pour la ceftriaxone et 0.43 pour le cefpodoxime. Finalement, on ne retiendra pas sur la liste de priorisation la ceftazidime (PEC faible). Concernant les deux autres molécules, on devrait les retenir sur notre liste de molécules prioritaires (elles font d’ailleurs partie de la classe de PEC IA). Dans un premier temps cependant, il est possible de ne se préoccuper que d’une des deux molécules. Nous retenons donc la ceftriaxone qui présente la PEC la plus élevée. L’ofloxacine et la ciprofloxacine appartiennent à la classe des fluoroquinolones. Les concentrations attendues dans les eaux de surface sont de 140 ng/l pour la ciprofloxacine et de 94 ng/l pour l’ofloxacine. On dispose de données écotoxicologiques pour ces deux molécules mais elles sont hétérogènes et ne permettent pas d’émettre des conclusions définitives. Les résultats de l’étude de Robinson et al. (2005) ne montrent pas de différences significatives entre la ciprofloxacine et l’ofloxacine : l’ofloxacine est légèrement plus toxique sur le cyanophyte M. aeruginosa et un peu moins toxique sur l’algue verte P. subcapitata. Sur le macrophyte L. minor, l’ofloxacine est en revanche plus toxique (CE50 de 126 ng/l contre 203 pour la ciprofloxacine). L’étude de Brain et al. (2004) portant sur un macrophyte ne montre pas non plus de différence de toxicité. Au vu des valeurs de toxicité rapportées par Robinson et des PEC estimées, les deux fluoroquinolones sont susceptibles de poser un risque pour les organismes aquatiques (cyanobactéries et certains macrophytes). Les valeurs de Kow sont très faibles pour les deux composés. Nous incluons donc les deux à la liste de priorisation. III.6. Cas des anti-inflammatoires de type « aryl-carboxyliques » Dans notre liste de priorisation, on retrouve trois AINS appartenant à la même classe thérapeutique (ibuprofène, naproxène et kétoprofène) et présentant des mécanismes d’action comparables : inhibition des cyclo-oxygénase 1 et 2 qui produisent des prostaglandines. Les prostaglandines joueraient un rôle dans le développement du Danio rerio (Cha et al., 2005). Par ailleurs la synthèse de prostaglandines dépendante des Cox jouerait un rôle important dans l’ovulation des poissons (Mercure et Van der Kraak, 2005). Concernant les données d’écotoxicité disponibles, elles ne permettent pas de faire un choix parmi les trois AINS : données hétérogènes pour le naproxène et l’ibuprofène et pas de données pour le kétoprofène.

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Au niveau des valeurs de PEC, et si l’on tient compte des taux d’abattement dans les STEPs (voir tableau 14 pour les références), on obtient des fourchettes de valeur variant de 54 à 850 ng/l pour l’ibuprofène, de 93 à 328 ng/l pour le naproxène et de 96 à 147 ng/l pour le kétoprofène. La distribution plus important des valeurs pour l’ibuprofène provient de l’utilisation des données de Castiglioni et al., 2006 qui a étudié les variations des taux d’abattement en fonction des saisons (voir tableau 14). Enfin, les valeurs de Kow sont sensiblement égales pour le naproxène et le kétoprofène (de l’ordre de 3.1) et plus importante pour l’ibuprofène (3.9). on conserve donc l’ibuprofène sur la liste de priorisation. Pour les deux autres composés, on ne peut pas conclure. Comme tous deux étaient inclus sur la liste préliminaire de priorisation, nous décidons de les conserver tous les deux. III.7. Cas des antipsychotiques : loxapine, levomépromazine et cyamémazine Ces trois molécules présentent un effet antidopaminergique. La levomepromazine et la cyamémazine possèdent également des propriétés antihistaminiques (à l'origine d'une sédation, en général recherchée en clinique), adrénolytiques et anticholinergiques marquées. On ne dispose d’aucune donnée écotoxicologique pour ces trois composés, ni de données de Kow. Les DDD pour les trois molécules sont équivalentes. Parmi les effets indésirables de ces molécules, on trouve des perturbations au niveau endocrinien et métabolique : altération de la sécrétion de prolactine, d’hormone de croissance et de thyrotrophine par antagonisme des récepteurs dopaminergiques D2 (Martindale, 2002). Dans ces conditions il semble intéressant de réaliser des essais écotoxicologiques sur au moins une molécule de type antipsychotique. Pour ce qui est de la priorisation, nous ne pouvons considérer que les valeurs de PEC 2A, puisque nous n’avons pas retrouvé de données de métabolisme. Nous incluons donc la cyamemazine dans la liste de priorisation. III.8. Cas des antifongiques azolés : On retrouve parmi les antifongiques azolés deux principales classes chimiques : les antifongiques imidazolés et les antifongiques triazolés. Les antifongiques triazolés (fluconazole, itraconazole, voriconazole) sont destinés à traiter des affections internes (candidose, aspergillose ou cryptococcose) et les imidazolés (bifonazole, miconazole, clotrimazole, éconazole et kétoconazole) sont plus spécialement destinés à traiter des affections externes, à l’exception du kétoconazole qui peut-être administré pour traiter des affections internes. Les antifongiques azolés sont rapportés comme étant des inhibiteurs du cytochrome P-450 et de la paraglycoprotéine-P. Par ailleurs, les antifongiques azolés inhibent in vitro l’enzyme aromatase qui catalyse la transformation des androgènes en estrogènes (Trösken et al., 2004, 2006 ; Ankley et al., 2005 ; Sanderson et al., 2002). Les résultats des études de Trösken et al. (2004 et 2006) montrent que certaines molécules sont des inhibiteurs in vitro puissants de cette enzyme ; les antifongiques de type imidazole (bifonazole, miconazole, clotrimazole et dans une moindre mesure kétoconazole) présentant une activité inhibitrice plus importante que leurs congénères de type triazoles (itraconazole, fluconazole et voriconazole). Par ailleurs, la revue des effets secondaires montre pour le kétoconazole (administré par voie orale) des effets (rares) sur les fonctions de reproduction de type gynécomastie, troubles de la libido et diminution transitoire des taux de testostérone. Aucun de ces effets n’est observé avec les antifongiques triazolés. La mise en parallèle de ces effets secondaires avec l’activité anti-aromatase suggère que les antifongiques de type imidazole sont a priori plus préoccupant que ceux de type triazolés. III.8.1. Antifongiques triazolés : Seul le fluconazole fait partie de notre liste de travail. Selon l’étude de Trösken et al., 2004, ce composé ne serait pas un inhibiteur puissant de l’aromatase.

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En tenant compte de ses faibles valeurs de PEC calculées et de son activité limitée sur l’aromatase, nous décidons de ne pas inclure ce composé de la liste de priorisation. L’itraconazole et le voriconazole sont utilisés de manière plus restreinte et sont réservés aux hôpitaux ; de plus leur activité inhibitrice de l’aromatase semble être limitée (Trösken et al., 2004), nous considérons également ces deux molécule exclues de la liste de priorisation. A priori, les antifongiques triazolés ne pourraient présenter qu’un risque limité pour l’environnement aquatique ; cette affirmation restant à confirmer. III.8.2. Antifongiques imidazolés : Pour les molécules de cette famille, nous ne disposons de données de consommation que pour l’éconazole. Le bifonazole et le miconazole sont les molécules les plus inhibitrices de l’aromatase (Trösken et al., 2004). Le kétoconazole présente une activité moindre mais il est susceptible d’être utilisé en plus grandes quantités. L’éconazole reste a priori le produit le plus utilisé avec environ 22 tonnes délivrées en officines et aux hôpitaux (AFSSAPS 2006), mais nous ne disposons pas de données sur son potentiel inhibiteur de l’aromatase. Il serait nécessaire de récupérer les tonnages de consommation pour les divers antifongiques de type imidazole pour estimer les quantités rejetées dans l’environnement. En croisant les quantités utilisées avec l’activité aromatase, on pourrait sélectionner une ou deux molécules prioritaires. Toutefois, la majeure partie de ces molécules étant administrée par voie cutanée, il ne sera pas aisé d’évaluer des valeurs de PEC correctes pour le milieu aquatique. Nous ne pouvons pas conclure pour le moment quand au choix d’une molécule prioritaire parmi les antifongiques imidazolés mais ces composés pourraient représenter un risque pour l’environnement aquatique.

IV. Prise en compte des prodrogues Les composés qui sont des prodrogues sont souvent dépourvus d’activité pharmacologique, et c’est le métabolite actif qui est responsable de l’activité pharmacologique. Par ailleurs, la métabolisation des prodrogues en métabolite actif est intense et les taux d’excrétion du composé parent sont souvent limités, par conséquent il faudra rechercher le métabolite actif dans l’environnement. La pravastatine, la simvastatine et l’atorvastatine sont des statines utilisées dans l’hypercholestérolémie et l’hypertryglycéridémie. Seule la pravastatine n’est pas une prodrogue et peut rester sur la liste de priorisation. Les deux autres molécules sont très largement métabolisées et il conviendrait de rechercher leurs métabolites actifs dans l’environnement : cependant les données sur le métabolisme de ces molécules sont limitées. On ne dispose pas de données écotoxicologiques sur cette classe de molécules, néanmoins, au vu de ce qui a été discuté précédemment pour la pravastatine, il semble nécessaire d’évaluer les niveaux d’exposition de ces molécules dans le milieu aquatique et d’évaluer leur toxicité pour les organismes aquatiques. Dans un premier temps, pour des raisons pratiques (coût et facilité d’approvisionnement), il est possible de se limiter à la recherche de la pravastatine (seul composé à ne pas être une prodrogue). Le fénofibrate est utilisé pour la même indication thérapeutique que les statines. C’est une prodrogue très largement métabolisée en acide fénofibrique actif. Il n’y a pas de données écotoxicologiques disponibles pour cette molécule. La classe des fibrates présente des effets secondaires notables : des possibilités d’atteinte musculaire pouvant évoluer en rhabdomyolyse (destruction des cellules musculaires). Par ailleurs, l’administration à long terme de fénofibrate chez le rat entraîne l’apparition de cancers du foie et du pancréas pour des doses journalières équivalentes à 1 à 6 fois la dose journalière humaine. L’acide fénofibrique doit être ajouté à la liste de priorisation. Périndoprilate et ramiprilate sont les métabolites actifs du périndopril et du ramipril, utilisés dans le traitement de l’hypertension.

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Ces molécules agissent en inhibant l’enzyme de conversion qui transforme l’angiotensine I en angiotensine II ; l’angiotensine II est impliquée dans la vasoconstriction mais également dans la sécrétion de l’aldostérone par le cortex surrénalien. On ne possède aucune donnée écotoxicologique sur ces molécules, ni de valeurs de Kow. Compte tenu du mécanisme d’action, il semble justifié de réaliser des test écotoxicologiques et de rechercher la présence de ces molécules dans le milieu aquatique. A priori le périndoprilate présente une PEC supérieure à celle du ramiprilate. Dans un premier temps, on pourrait ne rechercher que le périndoprilate. L’aspirine (acide acétylsalicylique) peut également être considérée comme une prodrogue, le métabolite actif étant l’acide salicylique. Budzinski et Togola (2006) ont détecté de l’aspirine dans la Calanque de Cortiou en France. Il convient donc de rechercher ces deux molécules dans l’environnement. Il faudrait également compléter le jeu de données écotoxicologiques (algues, invertébrés, poissons). Le levodopa est un précurseur de la dopamine utilisé dans le traitement de la maladie de Parkinson. Le levodopa est excrété sous forme de métabolites de la dopamine. A priori, les concentrations de cette molécule seront négligeable (voire nulles) dans l’environnement. On peut laisser ce composé en dehors de la liste de priorisation.

V. Prise en compte des métabolites Certaines molécules pharmaceutiques sont métabolisées en métabolites doués d’une activité pharmacologique et/ou qui peuvent être excrétés dans des proportions égales ou supérieures à celles du composé parent. Par conséquent, il faut s’intéresser à la présence dans l’environnement de ces métabolites. La norfluoxétine est un métabolite de la fluoxétine qui possède la même activité pharmacologique. Ce métabolite et la fluoxétine pourraient agir de manière additive aux niveau de leurs effets sur les organismes non-cibles, par conséquent il faudrait rechercher ce métabolite dans l’environnement. L’hydroxy-métronidazole est le métabolite principal du métronidazole, son activité pharmacologique est comprise entre 30 et 50% de celle du composé parent. Ce métabolite pourrait agir de manière additive avec le composé parent et doit être recherché dans l’environnement. Le déméthyltramadol est un métabolite actif du tramadol qui est théoriquement excrété de manière plus importante dans le milieu, sa valeur de PEC attendue est de 355 ng/l. Ce composé doit être inclus à la liste de priorisation. Les taux d’excrétion du déméthyltramadol étant supérieurs à ceux du composé parent, on pourrait se limiter à rechercher ce métabolite et pas le composé parent. Acétylsulfaméthoxazole, carboxy-ibuprofène et hydroxy-ibuprofène sont les métabolites respectifs du sulfaméthoxazole et de l’ibuprofène. Ces composés ne présentent a priori pas d’activité pharmacologique significative, cependant ils ont été détectés dans le milieu aquatique (Ashton et al., 2004 ; Bendz et al., 2005). Ces métabolites sont donc inclus sur la liste prioritaire. Il serait nécessaire de réaliser des tests écotoxicologiques pour évaluer l’impact de ces métabolites sur les organismes aquatiques. L’hydroxy-métronidazole est le métabolite principal du métronidazole, son activité pharmacologique est comprise entre 30 et 50% de celle du composé parent. Ce métabolite pourrait agir de manière additive avec le composé parent et doit être recherché dans l’environnement. Le norpropoxyphène est un métabolite du dextropropoxyphène. Son activité dépressive du système nerveux central est négligeable mais il présente un effet anesthésique local plus important.

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Nous avons exclu le dextropropoxyphène de la liste de priorisation, nous n’incluons pas son métabolite. La 14-OH-clarithromycine est un métabolite actif de la clarithromycine, plus actif sur certaines souches bactériennes et qui agit de manière synergique avec le composé parent. Au vu de ces données il convient d’ajouter ce métabolite à la liste de priorisation.

VI. Cas des molécules non retenues sur des listes de PEC : Molécules dont les données de consommation n’ont pas été fournies par l’AFSSAPS Pour certaines molécules ; les données de consommation n’ont pas été fournies par l’AFSSAPS. Cependant au vu de certains travaux antérieurs ou dans un intérêt prospectif, d’autres molécules devraient être incluses à la liste. VI.1. Molécules pour lesquelles aucune PEC n’a été calculée : L’hydrochlorothiazide est un diurétique de type thiazidique qui est utilisé en association dans de nombreuses spécialités pharmaceutiques. Il a été détecté par Zuccato et al. (2005) dans le milieu aquatique en Italie à des concentrations élevées (médiane de 440 ng/l dans des effluents de STEP et concentration de 256 ng/l dans la rivière Lambro). De par sa large utilisation en France, il est très probable que cette molécule soit un contaminant non négligeable du milieu aquatique. Il est donc ajouté à la liste de priorisation. L’inclusion de l’érythromycine à la liste a été discutée au paragraphe III.4. VI.2. Molécules pour lesquelles une PEC a été estimée à partir des données de consommation « Alliance-Santé » et CPAM Comme il existe une bonne corrélation entre les données nationales fournies par l’AFSSAPS et les données fournies par la CPAM et Alliance-Santé, nous avons pu estimer les PECs pour un certain nombre de composés supplémentaires. Ces valeurs de PEC ne doivent pas être considérées comme justes car on rajoute une incertitude en extrapolant des données locales et régionales en données nationales. Ces PECs extrapolées nous donnent néanmoins un ordre de grandeur valable des valeurs de PEC attendues dans le milieu. Le tableau B indique les valeurs de PEC 2A et éventuellement 2B des nouveaux composés ainsi inclus. Le losartan est un représentant de la classe des antagonistes des récepteurs de l’angiotensine (ARA). Ces molécules sont très utilisées en France. Au niveau des données de consommation, nous ne disposons que des données fournies par Alliance-Santé La PEC 2A estimée est de 334 ng/l. On ne dispose pas de données complètes sur son métabolisme. Il se place donc dans la classe de PEC IB. Le losartan possède un Kow de 4. On ne dispose que de très peu de données écotoxicologiques sur ce composé il n’est pas toxique sue les algues vertes (FDA-CDER 1996). Le valsartan est un autre ARA, on ne dispose pas de données de consommation mais au niveau des taux d’excrétion, il pourrait être excrété à hauteur de 95% sous forme inchangée. Il serait intéressant de rechercher l’une ou l’autre de ces molécules dans le milieu aquatique afin d’évaluer une probable contamination des milieux. De plus, il faudrait réaliser des tests écotoxicologiques afin d’étudier la toxicité de ces composés chez les invertébrés et le poisson.

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Usage thérapeutique

Composé

Mécanisme d’action

Principal métabolite dérivé acide carboxylique (inactif)

Sources des Tonnage à données l’officine (mg) *

Classe de PEC

fluindione

anticoagulant

antivitamine K

-

venlafaxine

antidépresseur

antidépresseur

desméthylvenlafaxine (active, Fexcreta = 0.3)

Alliance CPAM Alliance CPAM Alliance CPAM

losartan

antihypertenseur

-

Alliance

14638931775

334

ND

ND

IB

-

CPAM

39696111973

906

ND

ND

IB

-

CPAM CPAM

35235734964 17287059406

804 394

ND ND

ND ND

IB IB

rhéine (active)

CPAM

12186001979

278

ND

ND

IB

aucun

CPAM

3003112679

68

ND c

68

IIB

-

CPAM

1391234203

51

ND

ND

IIB

clopidogrel a

phloroglucinol b

piascledine quinine benzoate

inhibiteur de l’agrégation plaquettaire

douleurs du tube digestif arthrose

antagoniste des récepteurs de l’angiotensine antispasmodique musculotrope

crampes musculaires

diacérhéine

arthrose

acide alendronique

traitement de l’ostéoporose

desloratadine d

anti-allergique

dérivé anthraquinonique à activité antiinflammatoire modérée biphosphonate, réduction de la résorption osseuse anti-histaminique H1

20329261196 30740525991 4429773944 5814828459 13245648441 15126257656

Estimation Estimation PEC 2A Fexcreta PEC 2B (ng/l) (ng/l) 464 ND ND 701 101 ND ND 132 302 30 0.1 345 34

IB IB IIA

Tableau B : Valeurs de PEC 2A et 2B pour les molécules dont les données de consommation ont été fournies par la CPAM et Alliance-Santé. * tonnage délivré à l’officine à partir des données Alliance ou CPAM. a : prodrogue. b : la piasclédine est une marque déposée, le principe actif est constitué d’insaponifiables d’huile de soja et d’avocat. c : l’acide alendronique est très peu résorbé au niveau digestif : la biodisponibilité est de 0.7%. d : la desloratadine est également le métabolite de la loratadine.

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La venlafaxine est un antidépresseur pour lequel nous disposons des données de Alliance-Santé. En tenant compte de son taux d’excrétion qui est faible, on obtient une PEC 2B qui situe ce composé dans la classe III de la classification : PEC 2B de est faible : 30 ng/l. La venlafaxine et son métabolite principal sont des inhibiteurs puissants de la recapture de la sérotonine et de la noradrénaline, et faibles de la recapture de la dopamine (BCB 2006). Son Kow < à 4. Compte tenu de son mécanisme d’action, on devrait retenir cette molécule sur la liste de priorisation. Son métabolite actif, la desméthylvenlafaxine présente une PEC 2B estimée entre 90 ng/l et 100 ng/l. Elle est rapportée comme ayant le même activité pharmacologique. Par conséquent, nous n’incluons pas la venlafaxine dans la liste de priorisation mais nous incluons son métabolite actif, la desméthylvenlafaxine. Le phloroglucinol présente une PEC 2A estimée à 800 ng/l. On ne dispose pas de données sur son métabolisme ni de données écotoxicologiques. Son Kow est très faible (0.16). Le mécanisme d’action ne présente pas de propriété remarquable. Nous n’incluons pas ce composé sur la liste de priorisation. La desloratadine est un antishistaminique H1, comme la loratadine dont elle est le métabolite actif. Sa PEC 2A est estimée à 50 ng/l. Sa PEC réelle pourrait être différente : d’une part, las desloratadine peut être métabolisée, ce qui diminuerait la PEC et d’autre part, les concentrations réelles dans le milieu pourraient être augmentées par l’apport dans le milieu représenté par la loratadine. On ne dispose pas de données écotoxicologiques sur ces molécules. Comme on n’a pas retenu la loratadine sur la liste de priorisation, on en retiendra pas non plus la desloratadine. La piasclédine© est un mélange d’huile d’avocat et de soja. Compte tenu de la composition de ce médicaments, on ne le retient pas sur la liste de priorisation. La diacérhéine est un dérivé anthraqinonique utilisé dans le traitement d’appoint des douleurs de type arthrose. Son action anti-inflammatoire est modérée et lente mais peut-être additive aux autres AINS. On ne dispose pas de données écotoxicologiques sur cette molécule. On ne retient finalement pas cette molécule sur la liste de priorisation au profit d’autres AINS plus actifs. Le benzoate de quinine est un sel de quinine utilisé pour ses propriétés myorelaxantes. Cette forme présente les mêmes effets secondaires que la quinine qui est employée à doses plus élevées comme antipaludique. Les données de métabolisme sont incomplètes et on ne peut pas conclure sur la toxicité de cette molécule pour l’environnement. Nous ne pouvons pas conclure pour cette molécule. Il faudrait récupérer des données de consommations plus exhaustives ainsi que des données de métabolisme plus importantes pour pouvoir évaluer les concentrations dans l’environnement. Si sa présence se confirme pour des concentrations avoisinant les 100 ng/l, il sera justifié de la surveiller dans l’environnement et de réaliser des tests écotoxicologiques. La fluindione est un dérivé coumarinique qui présente des propriétés antivitamines K. Il est utilisé comme anticoagulant. Son métabolisme n’a pas été très étudié et il n’est pas possible d’estimer son taux d’excrétion et/ou ses métabolites actifs. On ne peut pas conclure sur ce composé. Il pourrait cependant être intéressant de le rechercher dans l’environnement. Le clopidogrel est une prodrogue dont le métabolite actif présente une activité inhibitrice de l’agrégation plaquettaire. Le métabolite actif est un dérivé thiol. Les données de métabolisme, bien qu’incomplètes, rapportent que le principal métabolite est un dérivé carboxylique inactif qui représente 85% des taux plasmatiques circulants. On peut donc supposer que les taux de métabolites actifs sont faibles et sont donc excrétés en quantités faibles. Le clopidogrel étant une prodrogue, on ne l’incluse pas sur la liste de priorisation. Son métabolite pourrait être excrété à des taux limités, nous ne l’incluons donc pas à la liste de priorisation.

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L’acide alendronique est une molécule de la classe des biphosphonates. Il est utilisé dans le traitement de l’ostéoporose. Il agit en limitant la résorption osseuse en inhibant l’activité des ostéoclastes. La PEC 2A de ce composé est estimée à 70 ng/l. Du fait de sa très faible absorption et de la métabolisation nulle de la fraction absorbée, on peut considérer que sa PEC 2B est également de 70ng/l. Compte tenu de son mécanisme d’action particulier, on ne peut pas conclure pour cette molécule.

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