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AI可以取代动物的化学测试
信用:丹尼尔沃森

大多数消费者将被审美我们对大多数化学品的了解情况。只有3%的工业化学品 - 主要是药物和农药 - 全面测试。消费产品中大多数80,000至140,000种化学品尚未测试所有或者只是在联系地点和极高剂量的地方进行过度检查他们在本地可以做些什么。

我是欧洲委员会替代方法验证的欧洲欧洲职务中心的医生和前负责人(2002-2008),我致力于寻找更快,更便宜,更准确的测试化学品安全性。为此,我现在在约翰霍普金斯大学领先一个新的计划,以改造安全科学。

作为这一努力的一部分,我们现在已经开发了一种测试化学品的计算机方法,这些化学品可以每年节省超过10亿美元和超过200万辆的动物。特别是在哪里政府正在回滚法规在化学工业上,识别危险物质的新方法对于人类和环境健康至关重要。

计算机如何从实验室大鼠接管

我们的计算机化测试是可能的,因为欧洲达到(化学品的注册,评估,授权和限制)立法:它是第一次系统地对现有工业化学品进行全世界的监管。从2008年到2018年的一段时间,至少在欧洲每年超过1吨生产或销售的化学品必须在销售的数量增加安全测试信息时登记。

我们的团队发表了一个关键分析在2009年的欧洲测试需求结束时,只能通过采用新的化学分析方法来满足立法的要求。欧洲不追踪新化学品低于年度市场或1吨的产量。但是,美国化学工业的相似尺寸为每年在这个吨位范围内带来约1,000种化学品。但是,欧洲在要求安全数据方面做得更好。这也突出了每年应评估多少新物质,即使它们在1吨以下的少量生产,这些物质也在欧洲不受监管。廉价且快速的计算机方法为此目的而借给自己。

我们的小组利用了公开可用的注册化学品的安全数据。2016年,我们重新格式化到达数据,使其读取和创建最大的毒理学数据库曾经。它记录了10,000种化学品,并将其连接到800,000个相关研究。

这为测试动物是否测试的测试 - 考虑到安全测试的金标准 - 是可重复的。一些化学品令人惊讶地在相同的动物试验中进行令人惊讶地测试。例如,在兔眼中测试了两次以上的化学物质;69种化学品经测试了45倍以上。然而,这种巨大的动物使我们能够研究这些动物测试是否产生一致的结果。

我们的分析表明,这些测试,每年消耗超过200万只的动物,根本不是很可靠 - 当在动物中进行测试时,只均以约70%的重复的动物试验证明了毒性的化学物质。这些是根据经合组织在良好的实验室实践中的经合组织试验指南进行的动物测试 - 这是说,你最好的。这清楚地表明,这些测试的质量被高估了,机构必须尝试替代策略来评估各种化合物的毒性。

大数据比动物测试更可靠

追随愿景21世纪的毒理学由美国机构领导的运动为了改造安全测试,我的博士学位就会进行重要作品。学生汤姆Luechtefeld在约翰霍普金斯替代动物测试的中心。与承销商实验室合作,我们现在已经利用了扩展的数据库和机器学习来预测毒性。我们报告在毒理学科学中,我们开发了一种新的算法和数据库,用于分析化学品并确定它们的毒性 - 我们呼叫读取的结构活动关系,rasar。

这个图形揭示了化学宇宙的一小部分。每个点代表不同的化学品。靠近在一起的化学物质具有相似的结构和通常性质。

这个图形揭示了一小部分
化学宇宙。每个点代表一个
不同的化学品。化学品
近距离有类似的结构
而且经常属性。信用:Thomas Hartung,CC By-SA

为此,我们首先通过添加填充化学数据的更多公共数据库来创建一个拥有1000万种化学结构的巨大数据库,如果您缩回这些数字,则代表50万亿对化学品。然后,超级计算机然后创建了化学宇宙的地图,如果它们在共同中的许多结构中分享许多结构,则在其中定位在一起的化学物质。大多数时候,靠近有毒分子的任何分子也是危险的。更有可能如果许多有毒物质都很紧密,但无害的物质很远。现在可以通过将其放入此地图来分析任何物质。

如果这听起来很简单,那不是。每种化学物质需要一半的数学计算,看它适合的地方。化学邻域侧重于用于预测物质性质的74个特征。使用邻近化学品的性质,我们可以预测未经测试的化学物质是危险的。例如,为了预测化学物质是否会引起眼睛刺激,我们的计算机程序不仅使用类似化学品的信息,这些信息在兔眼上测试,而且是皮肤刺激的信息。这是因为通常刺激皮肤也伤害了眼睛。

计算机识别有毒化学品的程度如何?

该方法将用于新未经研究的物质。但是,如果您为您实际拥有数据的化学品,并且将预测与现实进行比较,那么您可以测试这种预测工作的程度。我们这样做了48,000种化学品,该化学品很好地为毒性的至少一个方面,我们发现了89%的病例中的有毒物质。

这显然更准确的是,只有屈服的相应动物测试正确答案70%的时间。rasar现在应由16美国机构的间际委员会正式验证,包括EPA和FDA,这将挑战我们的计算机程序与结果未知的化学品。这是在许多国家和行业接受和使用的先决条件。

潜力是巨大的:rasar方法本质上是基于2010年和2013年达到截止日期的化学数据。如果我们的估计是正确的,并且化学生产者在2013年之后没有注册化学品,而是使用我们的rasar计划,我们将节省了280万只动物和4.9亿美元的测试成本 - 并获得了更可靠的数据。我们必须承认这是一个非常理论的计算,但它显示了这种方法可以获得其他监管计划和安全评估的重要性。

将来,化学家可以在甚至合成下一个化学物质之前检查rasar以检查新结构是否存在问题。或产品开发人员可以选择有毒物质的替代品,以便在其产品中使用。这是一种强大的技术,只能开始显示其所有潜力。

Thomas Hartung是约翰霍普金斯大学的环境保健与工程教授。这件作品最初出现在谈话

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