Il grafico illustra un approccio basato sull'intelligenza artificiale per determinare se un nuovo pesticida proposto è tossico per le api mellifere in base alla sua struttura molecolare. Credito:Cory Simon, Università statale dell'Oregon
I ricercatori dell'Oregon State University College of Engineering hanno sfruttato il potere dell'intelligenza artificiale per aiutare a proteggere le api dai pesticidi.
Cory Simon, assistente professore di ingegneria chimica, e Xiaoli Fern, professore associato di informatica, hanno guidato il progetto, che prevedeva la formazione di un modello di apprendimento automatico per prevedere se un nuovo erbicida, fungicida o insetticida proposto sarebbe stato tossico per le api mellifere in base al struttura molecolare del composto.
I risultati, presenti sulla copertina di The Journal of Chemical Physics in un numero speciale, "Chemical Design by Artificial Intelligence", sono importanti perché molte colture di frutta, noci, ortaggi e semi si basano sull'impollinazione delle api.
Senza le api per trasferire il polline necessario per la riproduzione, quasi 100 colture commerciali negli Stati Uniti svanirebbero. Si stima che l'impatto economico globale delle api superi ogni anno i 100 miliardi di dollari.
"I pesticidi sono ampiamente utilizzati in agricoltura, che aumentano la resa delle colture e forniscono sicurezza alimentare, ma i pesticidi possono danneggiare le specie fuori bersaglio come le api", ha affermato Simon. "E poiché insetti, erbacce, ecc. alla fine evolvono resistenza, è necessario sviluppare continuamente nuovi pesticidi, che non danneggino le api."
Gli studenti laureati Ping Yang e Adrian Henle hanno utilizzato i dati sulla tossicità delle api mellifere provenienti da esperimenti di esposizione ai pesticidi, che hanno coinvolto quasi 400 diverse molecole di pesticidi, per addestrare un algoritmo per prevedere se una nuova molecola di pesticida sarebbe stata tossica per le api.
"Il modello rappresenta le molecole di pesticidi in base all'insieme delle passeggiate casuali sui loro grafici molecolari", ha detto Yang.
Una passeggiata casuale è un concetto matematico che descrive qualsiasi percorso tortuoso, ad esempio sulla complicata struttura chimica di un pesticida, in cui ogni passo lungo il percorso è deciso per caso, come per il lancio di una moneta.
Immagina, spiega Yang, di essere fuori per una passeggiata senza meta lungo la struttura chimica di un pesticida, facendoti strada da un atomo all'altro attraverso i legami che tengono insieme il composto. Viaggi in direzioni casuali ma tieni traccia del tuo percorso, della sequenza di atomi e legami che visiti. Quindi esci su una molecola diversa, confrontando la serie di colpi di scena con quello che hai fatto prima.
"L'algoritmo dichiara due molecole simili se condividono molte passeggiate con la stessa sequenza di atomi e legami", ha detto Yang. "Il nostro modello funge da surrogato di un esperimento sulla tossicità delle api e può essere utilizzato per schermare rapidamente le molecole di pesticidi proposte per la loro tossicità". + Esplora ulteriormente
