Tossicità chimica:programma batte la sperimentazione animale

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Tossicità chimica:programma batte la sperimentazione animale

Messaggioda Bron ElGram » venerdì 13 luglio 2018, 19:22


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Tossicità chimica, un programma batte la sperimentazione animale

L'applicazione della tecnologia di apprendimento automatico a enormi banche dati sulla sicurezza delle sostanze permette di migliorare le valutazioni tossicologiche e in alcuni casi di superare i test animalidi Richard Van Noorden / Nature

Secondo un gruppo di ricerca, un programma di apprendimento automatico addestrato su grandi quantità di dati relativi alla sicurezza delle sostanze è talmente bravo a prevedere alcuni tipi di tossicità che ormai rivaleggia, e a volte supera, i costosi studi su animali.

I modelli al computer potrebbero sostituire alcuni studi standard sulla sicurezza effettuati ogni anno su milioni di animali, come l’instillazione di composti negli occhi dei conigli per verificare se sono irritanti, o l’alimentazione dei ratti con sostanze per stabilirne le dosi letali, dice Thomas Hartung, tossicologo alla Johns Hopkins University a Baltimora, in Maryland. “La potenza dei big data ci permette di creare uno strumento più predittivo di molti test sugli animali.”

In un articolo pubblicato su “Toxicological Sciences” l’11 luglio, il gruppo di Hartung riferisce che il loro algoritmo può prevedere con precisione la tossicità di decine di migliaia di sostanze chimiche – una gamma molto più ampia di quella che ottengono altri modelli pubblicati – attraverso nove tipi di test, dai danni causati dall’inalazione ai danni agli ecosistemi acquatici.

L’articolo “richiama l’attenzione sulle nuove possibilità dei big data”, dice Bennard van Ravenzwaay, tossicologo in forza all’azienda chimica BASF di Ludwigshafen, in Germania. “Sono convinto al 100 per 100 che in futuro questo sarà un pilastro della tossicologia.” Tuttavia, potrebbero passare molti anni prima che le autorità governative competenti accettino i risultati dei computer al posto degli studi sugli animali, aggiunge van Ravenzwaay. Inoltre, la sperimentazione animale è più difficile da sostituire quando si
tratta di valutare danni più complessi, per esempio quando si vuole stabilire se una sostanza provochi il cancro o interferisca con la fertilità.

Il computer dice: non tossico
Il mondo dell’industria e quello accademico hanno usato per decenni modelli al computer per prevedere la tossicità. Questi modelli tipicamente considerano la struttura chimica di una molecola, le conoscenze sul modo in cui potrebbe interagire nell’organismo e i dati provenienti da test su animali o studi in vitro. Le aziende deducono gli effetti tossici delle sostanze non testate anche confrontandole con altri composti strutturalmente o biologicamente simili di cui sono noti gli effetti, un metodo noto come read-across, o dei riferimenti incrociati. Ma gli enti regolatori hanno stabilito una soglia molto elevata per accettare questi metodi e tendono a chiedere studi su animali, dicono Hartung e altri tossicologi.

Per migliorare il programma, il gruppo di Hartung ha creato una gigantesca banca dati con informazioni su circa 10.000 sostanze ottenute da circa 800.000 test su animali. Questi dati sono stati originariamente raccolti dall’Agenzia europea per le sostanze chimiche (ECHA) a Helsinki come parte di una legge del 2007 conosciuta come REACH (registrazione, valutazione, autorizzazione e restrizione delle sostanze chimiche), che richiede alle aziende di registrare le informazioni sulla sicurezza della maggior parte delle sostanze che commerciano nell’Unione Europea. A maggio 2018, termine ultimo per la registrazione, l’agenzia aveva ricevuto informazioni su oltre 20.000 sostanze.

L’ECHA rende pubblici i suoi dati, ma non in un formato che permetta ai computer di analizzarli facilmente. Così, nel 2014, il gruppo di Hartung ha estratto i dati disponibili per creare una banca dati leggibile dalla macchina. Questo ha portato a una controversia legale tra Hartung e l’ECHA, perché l’agenzia ha sostenuto che i dettagli dello studio appartenevano alle aziende che hanno effettuato i test. Nel 2017 Hartung ha accettato di non diffondere pubblicamente la propria banca dati. L’ECHA ha inoltre pubblicato i principali risultati dello studio, ma non tutti i dati, in un file pubblico separato.

Usando il metodo read-across, il programma di Hartung confronta una nuova sostanza con composti strettamente correlati e valuta la probabilità di effetti tossici facendo riferimento alle proprietà di queste sostanze note. Effettivamente, dice Hartung, il programma imita il modo in cui un tossicologo avrebbe studiato, ma in modo automatizzato, una nuova sostanza.

L’analisi della banca dati di Hartung rivela anche l’incoerenza della sperimentazione animale: ripetute sperimentazioni della stessa sostanza possono dare risultati diversi, perché non tutti gli animali reagiscono allo stesso modo. Per alcuni tipi di tossicità, il programma fornisce quindi previsioni più affidabili di qualsiasi test su singoli animali, dice. “Questo non poteva essere fatto cinque anni fa. La regolamentazione del settore ha tenuto riservata una mole enorme di dati tossicologici e di capacità fisiche”, dice Craig Rowlands, coautore dell’ultimo studio e ricercatore di Underwriters Laboratories, un’azienda statunitense che si occupa di sicurezza scientifica, con base a Northbrook, in Illinois, che sta mettendo in commercio il programma.

Hartung e altri coautori fanno consulenze per le aziende e ricevono quote dei loro profitti; anche se la banca dati è stata condivisa con altri ricercatori e con agenzie governative che lo hanno richiesto, dice Hartung.

Il nodo della regolamentazione
Anche altri ricercatori e aziende stanno sviluppando algoritmi di apprendimento automatico, sebbene non abbiano pubblicato articoli sui loro lavori. E gli organismi per la sicurezza chimica stanno prestando particolare attenzione. Ad aprile, l’Interagency Coordinating Committee on the Validation of Alternative Methods, che sta sviluppando metodi per sostituire gli animali nella sperimentazione sulla sicurezza per conto di 16 agenzie governative statunitensi, ha invitato decine di gruppi di ricerca accademici e commerciali ai National Institutes of Health (NIH) a Bethesda, in Maryland. Lì, ogni gruppo ha usato il proprio programma per prevedere la tossicità da dose letale per 40.000 sostanze precedentemente testate sui ratti.


La combinazione dei migliori programmi (compresi quelli di Hartung) ha prodotto un modello di calcolo accettato che “ha ottenuto prestazioni altrettanto buone della sperimentazione animale”, dice Nicole Kleinstreuer, che ha coordinato l’impresa e sviluppato metodi alternativi per i test di tossicità per conto del National Toxicology Program degli Stati Uniti, a Durham, in North Carolina. Nel corso di quest’anno, l’Environmental Protection Agency (EPA) degli Stati Uniti prevede di rilasciare on line il modello accettato per il download gratuito.

Le agenzie statunitensi sono particolarmente desiderose di promuovere metodi di sperimentazione non animale, dopo che una storica norma del 2016 ha conferito all’EPA l’autorità di esigere garanzie di sicurezza delle sostanze prima della loro immissione sul mercato. Il mese scorso, l’EPA ha pubblicato un piano strategico per promuovere metodi di sperimentazione senza animali, software compreso.

Nell’Unione Europea, l’ECHA ha anche incoraggiato le aziende a evitare la sperimentazione animale usando, ove possibile, il read-across e metodi basati sull’analisi di cellule in laboratorio, afferma Mike Rasenberg, responsabile della valutazione computazionale dell’agenzia.

Il nuovo documento è “una buona iniziativa”, dice Rasenberg, ma “scientificamente c’è molto lavoro da fare”. E aggiunge: “Nessuno vuole la sperimentazione animale, ma non possiamo ancora studiare tutta la tossicologia con un computer”.

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(L'originale di questo articolo è stato pubblicato su "Nature" l'11 luglio 2018. Traduzione ed editing a cura di Le Scienze. Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati.)

http://www.lescienze.it/news/2018/07/13 ... e-4044212/
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