Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Việc sử dụng động vật để kiểm tra độc tính của hóa chất một ngày nào đó có thể trở nên lỗi thời nhờ thuật toán tốc độ cao, chi phí thấp.
Việc sử dụng động vật để kiểm tra độc tính của hóa chất một ngày nào đó có thể trở nên lỗi thời nhờ thuật toán tốc độ cao, chi phí thấp được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Rutgers và các trường đại học khác.
Thử nghiệm độc tính – xác định mức độ tiếp xúc với hóa chất không an toàn cho con người – rất quan trọng đối với sự an toàn của hàng triệu công nhân trong các ngành công nghiệp khác nhau. Nhưng trong số 85.000 hợp chất được sử dụng trong các sản phẩm tiêu dùng, phần lớn chưa được kiểm tra toàn diện về độ an toàn. Thử nghiệm trên động vật, ngoài những lo ngại về đạo đức, có thể quá tốn kém và mất thời gian để đáp ứng nhu cầu này, theo nghiên cứu được công bố trên Viễn cảnh Sức khỏe Môi trường .
“Có một nhu cầu cấp bách, trên toàn thế giới về một cách chính xác, hiệu quả và nhanh chóng để kiểm tra độc tính của hóa chất, để đảm bảo an toàn cho những người làm việc với chúng và môi trường mà chúng được sử dụng”, ông nói. trưởng nhóm nghiên cứu Daniel Russo, một ứng cử viên tiến sĩ tại Đại học Rutgers – Trung tâm Camden về Sinh học Tính toán và Tích hợp. “Thử nghiệm động vật một mình không thể đáp ứng nhu cầu này.”
Những nỗ lực trước đây để giải quyết vấn đề này đã sử dụng máy tính để so sánh các hóa chất chưa được kiểm tra với các hợp chất có cấu trúc tương tự có độc tính đã được biết đến. Nhưng những phương pháp đó không thể đánh giá các hóa chất độc đáo về cấu trúc – và bị bối rối bởi thực tế là một số hóa chất tương tự về cấu trúc có mức độ độc tính rất khác nhau.
Nhóm do Rutgers dẫn đầu đã vượt qua những thách thức này bằng cách phát triển thuật toán đầu tiên tự động trích xuất dữ liệu từ PubChem, cơ sở dữ liệu thông tin của Viện Y tế Quốc gia về hàng triệu hóa chất. Thuật toán so sánh các mảnh hóa học từ các hợp chất được thử nghiệm với các hợp chất chưa được kiểm tra và sử dụng nhiều phương pháp toán học để đánh giá sự tương đồng và khác biệt của chúng để dự đoán độc tính của hóa chất chưa được kiểm tra.
“Thuật toán được phát triển bởi phòng thí nghiệm của Daniel và Zhu khai thác một lượng lớn dữ liệu và nhận ra mối quan hệ giữa các mảnh hợp chất từ các lớp hóa học khác nhau, nhanh hơn theo cấp số nhân”, đồng tác giả Lauren Aleksunes, phó giáo sư tại Rutgers ‘Ernest Trường Dược Mario và Viện Khoa học Sức khỏe Môi trường và Nghề nghiệp Rutgers. “Mô hình này hiệu quả và cung cấp cho các công ty và cơ quan quản lý một công cụ để ưu tiên các hóa chất có thể cần thử nghiệm toàn diện hơn trên động vật trước khi sử dụng trong thương mại.”
Để tinh chỉnh thuật toán, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu với 7.385 hợp chất mà dữ liệu độc tính được biết đến và so sánh nó với dữ liệu trên cùng các hóa chất trong PubChem. Sau đó, họ đã thử nghiệm thuật toán với 600 hợp chất mới. Đối với một số nhóm hóa chất, thuật toán do Rutgers dẫn đầu có tỷ lệ thành công từ 62% đến 100% trong việc dự đoán mức độ độc tính miệng của chúng. Và bằng cách so sánh mối quan hệ giữa các bộ hóa chất, họ làm sáng tỏ các yếu tố mới có thể xác định độc tính của hóa chất.
Mặc dù thuật toán chỉ nhằm đánh giá mức độ độc tính của hóa chất khi tiêu thụ bằng miệng, các nhà nghiên cứu do Rutgers dẫn đầu kết luận rằng chiến lược của họ có thể được mở rộng để dự đoán các loại độc tính khác.
“Mặc dù việc thay thế hoàn toàn thử nghiệm trên động vật vẫn không khả thi, nhưng mô hình này thực hiện một bước quan trọng để đáp ứng nhu cầu của ngành công nghiệp, trong đó các hóa chất mới liên tục được phát triển và vì an toàn môi trường và sinh thái”, tác giả tương ứng Hao Zhu nói. một giáo sư hóa học tại Rutgers-Camden và Viện Khoa học Sức khỏe Môi trường và Nghề nghiệp.
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Rutgers . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :