La maggior parte dei consumatori sarebbe costernata da quanto poco sappiamo della maggior parte delle sostanze chimiche. Solo il 3% dei prodotti chimici industriali, principalmente farmaci e pesticidi, viene testato in modo completo. La maggior parte degli 80, 000 a 140, 000 sostanze chimiche nei prodotti di consumo non sono state testate affatto o sono state esaminate solo superficialmente per vedere quale danno possono arrecare a livello locale, nel punto di contatto e a dosi estremamente elevate.

Sono un medico ed ex capo del Centro europeo per la convalida dei metodi alternativi della Commissione europea (2002-2008), e mi dedico a trovare più velocemente, metodi più economici e più accurati per testare la sicurezza delle sostanze chimiche. A quello scopo, Ora conduco un nuovo programma alla Johns Hopkins University per rinnovare le scienze della sicurezza.

Come parte di questo sforzo, ora abbiamo sviluppato un metodo informatico per testare le sostanze chimiche che potrebbe far risparmiare più di 1 miliardo di dollari all'anno e più di 2 milioni di animali. Soprattutto in tempi in cui il governo sta annullando le normative sull'industria chimica, nuovi metodi per identificare le sostanze pericolose sono fondamentali per la salute umana e ambientale.

Come il computer ha preso il posto del topo di laboratorio?

I nostri test computerizzati sono possibili grazie al REACH (Registrazione, Valutazione, Autorizzazioni e restrizione delle sostanze chimiche):è stata la prima normativa mondiale a registrare sistematicamente le sostanze chimiche industriali esistenti. In un decennio dal 2008 al 2018 almeno quelle sostanze chimiche prodotte o commercializzate a più di 1 tonnellata all'anno in Europa dovevano essere registrate con informazioni di test di sicurezza crescenti a seconda della quantità venduta.

Il nostro team ha pubblicato un'analisi critica delle richieste di test europee nel 2009 che ha concluso che le richieste della legislazione potevano essere soddisfatte solo adottando nuovi metodi di analisi chimica. L'Europa non tiene traccia delle nuove sostanze chimiche al di sotto di un mercato o un volume di produzione annuo di 1 tonnellata. Ma l'industria chimica statunitense di dimensioni simili porta circa 1, 000 prodotti chimici di questa fascia di tonnellaggio immessi sul mercato ogni anno. Però, L'Europa fa un lavoro molto migliore nella richiesta di dati sulla sicurezza. Ciò evidenzia anche quante nuove sostanze dovrebbero essere valutate ogni anno anche quando sono prodotte in piccole quantità inferiori a 1 tonnellata, che non sono regolamentati in Europa. I metodi informatici economici e veloci si prestano a questo scopo.

Il nostro gruppo ha tratto vantaggio dal fatto che REACH ha reso disponibili al pubblico i propri dati di sicurezza sulle sostanze chimiche registrate. Nel 2016, abbiamo riformattato i dati REACH, rendendolo leggibile dalla macchina e creando il più grande database tossicologico di sempre. Ha registrato 10, 000 prodotti chimici e li ha collegati agli 800, 000 studi associati.

Ciò ha posto le basi per verificare se i test sugli animali, considerati il ​​gold standard per i test di sicurezza, fossero riproducibili. Alcune sostanze chimiche sono state testate sorprendentemente spesso nello stesso test sugli animali. Per esempio, due sostanze chimiche sono state testate più di 90 volte negli occhi di coniglio; 69 sostanze chimiche sono state testate più di 45 volte. Questo enorme spreco di animali, però, ci ha permesso di studiare se questi test sugli animali hanno prodotto risultati coerenti.

La nostra analisi ha mostrato che questi test, che consumano più di 2 milioni di animali all'anno nel mondo, non sono semplicemente molto affidabili:se testati sugli animali, una sostanza chimica nota per essere tossica viene dimostrata solo in circa il 70% dei test ripetuti sugli animali. Si trattava di test sugli animali eseguiti secondo le linee guida sui test dell'OCSE nell'ambito della Good Laboratory Practice, vale a dire, il meglio che puoi ottenere. Ciò mostra chiaramente che la qualità di questi test è sopravvalutata e le agenzie devono provare strategie alternative per valutare la tossicità di vari composti.

Big data più affidabili dei test sugli animali

Seguendo la visione della tossicologia per il 21° secolo, un movimento guidato dalle agenzie statunitensi per rinnovare i test di sicurezza, importante lavoro è stato svolto dal mio dottorato di ricerca. studente Tom Luechtefeld presso il Johns Hopkins Center for Alternatives to Animal Testing. Collaborando con Underwriters Laboratories, ora abbiamo sfruttato un database ampliato e l'apprendimento automatico per prevedere le proprietà tossiche. Come riportiamo sulla rivista Toxicological Sciences, abbiamo sviluppato un nuovo algoritmo e un database per analizzare le sostanze chimiche e determinarne la tossicità, ciò che chiamiamo relazione read-across struttura attività, RASAR.

Per fare questo, prima abbiamo creato un enorme database con 10 milioni di strutture chimiche aggiungendo altri database pubblici pieni di dati chimici, quale, se sgranocchia i numeri, rappresentano 50 trilioni di paia di sostanze chimiche. Un supercomputer ha quindi creato una mappa dell'universo chimico, in cui i prodotti chimici sono posizionati vicini se condividono molte strutture in comune e lontani dove non lo fanno. La maggior parte delle volte, anche qualsiasi molecola vicina a una molecola tossica è pericolosa. Ancora più probabile se molte sostanze tossiche sono vicine, le sostanze innocue sono lontane. Qualsiasi sostanza può ora essere analizzata inserendola in questa mappa.

Se questo suona semplice, non è. Richiede mezzo miliardo di calcoli matematici per sostanza chimica per vedere dove si adatta. Il quartiere chimico si concentra su 74 caratteristiche che vengono utilizzate per prevedere le proprietà di una sostanza. Utilizzando le proprietà delle sostanze chimiche vicine, possiamo prevedere se una sostanza chimica non testata è pericolosa. Per esempio, per prevedere se una sostanza chimica causerà irritazione agli occhi, il nostro programma per computer non utilizza solo informazioni provenienti da sostanze chimiche simili, che sono stati testati su occhi di coniglio, ma anche informazioni per irritazioni cutanee. Questo perché ciò che tipicamente irrita la pelle danneggia anche l'occhio.

Quanto bene il computer identifica le sostanze chimiche tossiche?

Questo metodo sarà utilizzato per nuove sostanze non testate. Però, se lo fai per sostanze chimiche per le quali disponi effettivamente di dati, e confrontare la previsione con la realtà, puoi testare come funziona questa previsione. Lo abbiamo fatto per 48, 000 sostanze chimiche ben caratterizzate per almeno un aspetto della tossicità, e abbiamo trovato le sostanze tossiche nell'89 percento dei casi.

Questo è chiaramente più accurato dei corrispondenti test sugli animali che danno la risposta corretta solo il 70% delle volte. Il RASAR sarà ora formalmente convalidato da un comitato interagenzia di 16 agenzie statunitensi, compresi EPA e FDA, che sfiderà il nostro programma per computer con sostanze chimiche il cui risultato è sconosciuto. Questo è un prerequisito per l'accettazione e l'uso in molti paesi e settori.

Il potenziale è enorme:l'approccio RASAR si basa essenzialmente sui dati chimici registrati per le scadenze REACH 2010 e 2013. Se le nostre stime sono corrette e i produttori di prodotti chimici non avrebbero registrato prodotti chimici dopo il 2013, e invece abbiamo utilizzato il nostro programma RASAR, avremmo risparmiato 2,8 milioni di animali e 490 milioni di dollari in costi di test e avremmo ricevuto dati più affidabili. Dobbiamo ammettere che questo è un calcolo molto teorico, ma mostra quanto questo approccio possa essere prezioso per altri programmi normativi e valutazioni di sicurezza.

Nel futuro, un chimico potrebbe controllare RASAR prima ancora di sintetizzare la loro prossima sostanza chimica per verificare se la nuova struttura avrà problemi. Oppure uno sviluppatore di prodotti può scegliere alternative alle sostanze tossiche da utilizzare nei propri prodotti. Questa è una tecnologia potente, che sta appena iniziando a mostrare tutto il suo potenziale.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.