Fachgruppe Prüf- und Bewertungsstrategien Pestizide

Die Fachgruppe Prüf- und Bewertungsstrategien Pestizide ist seit ihrer Gründung im November 2019 zuständig für Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in der Abteilung Sicherheit von Pestiziden. Neben der Weiterentwicklung von Prüfmethoden und Bewertungsstrategien zu Themen wie Endokrinen Disruptoren, Mischungstoxizität, QSAR, Metabolite und Externer Link:DevTox ist die Gruppe an zahlreichen Drittmittelprojekten beteiligt. Dazu zählen EU-Projekte wie Externer Link:RiskHunt3R, Externer Link:EDCmet, Externer Link:PARC oder Externer Link:EuroMix, EFSAkurz fürEuropean Food Safety Authority (Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit)-Projekte zu MetaPath und IUCLID sowie zahlreiche nationale Projekte. Die grundlegende Strategie der Fachgruppe umfasst dabei ein sich an Adverse Outcome Pathways (AOP) orientierendes, New Approach Method (NAM) basiertes Next Generation Risk Assessment (NGRA). Im Rahmen gestufter Bewertungsansätze soll durch Einsatz geeigneter Alternativmethoden (in vitro, in silico) und die Notwendigkeit von Tierversuchen auf ein Mindestmaß reduziert werden.

Die Fachgruppe ist verantwortlich für die gesundheitliche Risikobewertung von Biopestiziden. Dazu zählen Wirkstoffe, die auf nicht-chemischen Alternativen basieren, wie zum Beispiel Mikroorganismen oder RNAi. Die Risikobewertung umfasst dabei die EU-Zulassung von Wirkstoffen, entsprechende Peer-Review Verfahren sowie die Bearbeitung von zonalen Zulassungsverfahren. Die Fachgruppe arbeitet an der Gestaltung der Verfahren in entsprechenden OECD- und EFSAkurz fürEuropean Food Safety Authority (Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit)-Arbeitsgruppen mit.

Die Fachgruppe ist zuständig für die IT-Unterstützung in der Abteilung „Sicherheit von Pestiziden“. Das umfasst die konzeptionelle Weiterentwicklung der Datenbanken, die Programmierung von Schnittstellen und Tools für die Bewertung (etwa zum Grouping oder Read Across), aber auch die Bereitstellung von Infrastruktur. Das IT-Team der Fachgruppe beschäftigt sich außerdem mit statistischer Modellierung, der Verwendung von Benchmark-Dose-Ansätzen sowie der Auswertung von Omics-Daten.