_ Cercetătorii detectează substanțe chimice toxice în organismele acvatice cu o nouă metodă AI

Cercetătorii suedezi de la Universitatea de Tehnologie Chalmers și de la Universitatea din Göteborg au dezvoltat o metodă de IA care îmbunătățește identificarea substanțelor chimice toxice — bazată exclusiv pe cunoașterea structurii moleculare.

Metoda poate contribui la un control mai bun și la o înțelegere mai bună a numărului tot mai mare de substanțe chimice utilizate în societate și, de asemenea, poate ajuta la reducerea cantității de teste pe animale.

Studiul, „Transformers enable predicție precisă a toxicității chimice acute și cronice în organismele acvatice”, a fost publicată în Science Advances.

Utilizarea substanțelor chimice în societate este extinsă și ele apar în orice, de la produse de uz casnic la procese industriale. Multe substanțe chimice ajung în căile navigabile și ecosistemele noastre, unde pot provoca efecte negative asupra oamenilor și altor organisme.

Un exemplu este PFAS, un grup de substanțe problematice care a fost descoperit recent în concentrații atât în ​​apele subterane, cât și în băutură. apă. A fost utilizat, de exemplu, în spuma de stingere a incendiilor și în multe produse de larg consum.

Efectele negative pentru oameni și mediu apar în ciuda reglementărilor chimice extinse, care necesită adesea testare pe animale care necesită timp pentru a demonstra când substanțele chimice pot să fie considerate sigure.

Numai în UE, peste 2 milioane de animale sunt folosite anual pentru a respecta diferitele reglementări. În același timp, noi substanțe chimice sunt dezvoltate într-un ritm rapid și este o provocare majoră să se determine care dintre acestea trebuie să fie restricționate din cauza toxicității lor pentru oameni sau mediu.

Noua metodă. dezvoltat de cercetătorii suedezi utilizează inteligența artificială pentru evaluarea rapidă și rentabilă a toxicității chimice. Prin urmare, poate fi utilizat pentru a identifica substanțele toxice într-o fază incipientă și pentru a ajuta la reducerea nevoii de testare pe animale.

„Metoda noastră este capabilă să prezică dacă o substanță este toxică sau nu pe baza structurii sale chimice. a fost dezvoltată și perfecționată prin analizarea unor seturi mari de date din testele de laborator efectuate în trecut. Metoda a fost astfel instruită pentru a face evaluări precise pentru substanțele chimice netestate anterior”, spune Mikael Gustavsson, cercetător la Departamentul de Științe Matematice de la Universitatea de Tehnologie Chalmers. și la Departamentul de Biologie și Științe ale Mediului de la Universitatea din Göteborg.

„În prezent există peste 100.000 de substanțe chimice pe piață, dar doar o mică parte dintre acestea au o toxicitate bine descrisă față de oameni sau Pentru a evalua toxicitatea tuturor acestor substanțe chimice folosind metode convenționale, inclusiv testarea pe animale, nu este practic posibilă aici, vedem că metoda noastră poate oferi o nouă alternativă”, spune Erik Kristiansson, profesor la Departamentul de Științe Matematice de la. Chalmers și la Universitatea din Göteborg.

Cercetătorii consideră că metoda poate fi foarte utilă în cercetarea de mediu, precum și pentru autoritățile și companiile care folosesc sau dezvoltă noi substanțe chimice. Prin urmare, au făcut-o deschisă și disponibilă publicului.

Instrumente de calcul pentru găsirea de substanțe chimice toxice există deja, dar până acum au avut domenii de aplicabilitate prea înguste sau o precizie prea scăzută pentru a înlocui testele de laborator într-o măsură mai mare. În studiul cercetătorilor, aceștia și-au comparat metoda cu alte trei instrumente de calcul utilizate în mod obișnuit și au descoperit că noua metodă are atât o precizie mai mare, cât și că este aplicabilă în general.

„Tipul de IA pe care îl folosim se bazează pe metode avansate de învățare profundă”, spune Kristiansson. „Rezultatele noastre arată că metodele bazate pe AI sunt deja la egalitate cu abordările computaționale convenționale și, pe măsură ce cantitatea de date disponibile continuă să crească, ne așteptăm ca metodele AI să se îmbunătățească în continuare. Astfel, credem că AI are potențialul de a îmbunătăți considerabil calculul. evaluarea toxicității chimice.”

Cercetătorii prevăd că sistemele AI vor putea înlocui testele de laborator într-o măsură din ce în ce mai mare.

„Acest lucru ar însemna că numărul de experimente pe animale ar putea să fie reduse, precum și costurile economice atunci când se dezvoltă noi substanțe chimice. Posibilitatea de a preanaliza rapid corpuri mari și diverse de date poate ajuta, prin urmare, dezvoltarea de substanțe chimice noi și mai sigure și poate ajuta la găsirea de înlocuitori pentru substanțele toxice care sunt utilizate în prezent cred că metodele bazate pe inteligența artificială vor ajuta la reducerea impactului negativ al poluării chimice asupra oamenilor și asupra serviciilor ecosistemice”, spune Kristiansson.

Metoda se bazează pe transformatoare, un model de inteligență artificială pentru învățarea profundă care a fost dezvoltat inițial. pentru prelucrarea limbajului. Chat GPT — a cărui abreviere înseamnă Generative Pretrained Transformer — este un exemplu de aplicații.

Modelul s-a dovedit recent și foarte eficient în captarea informațiilor din structurile chimice. Transformatoarele pot identifica proprietățile din structura moleculelor care provoacă toxicitate, într-un mod mai sofisticat decât a fost posibil anterior.

Folosind aceste informații, toxicitatea moleculei poate fi apoi prezisă printr-o rețea neuronală profundă. Rețelele neuronale și transformatoarele aparțin tipului de IA care se îmbunătățește continuu prin utilizarea datelor de antrenament — în acest caz, cantități mari de date din testele anterioare de laborator privind efectele a mii de substanțe chimice diferite asupra diferitelor animale și plante.

(Fluierul)