L'IA aide à évaluer les risques environnementaux liés aux produits chimiques
Une équipe de chercheurs constate des faiblesses systématiques dans les tests de bioaccumulation chez les poissons
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Le facteur de bioconcentration indique la concentration de substances chimiques dans les poissons par rapport à l'eau environnante. Il s'agit de la mesure standard pour déterminer la bioaccumulation des substances chimiques dans l'environnement. Jusqu'à présent, on supposait que ce facteur, abrégé BCF, était une constante pour chaque substance spécifique. Or, une équipe de recherche interdisciplinaire dirigée par le professeur Heinz Köhler de l'Institut d'évolution et d'écologie de l'université de Tübingen a révélé que ce n'était pas le cas et que le facteur de bioconcentration variait en fonction de la concentration utilisée dans le test. Cette découverte jette le doute sur les données de bioaccumulation utilisées dans le cadre de la procédure d'autorisation de l'UE pour plus de la moitié des produits chimiques susceptibles de s'accumuler dans les poissons. L'équipe de recherche a donc mis au point un outil d'intelligence artificielle qui permet aux chercheurs d'évaluer les propriétés de bioaccumulation des substances avec un degré de certitude très élevé. Cet outil est mis à disposition gratuitement. L'équipe a publié ses résultats dans le Journal of Hazardous Materials.
La concentration de substances chimiques dans la chaîne alimentaire est problématique, d'autant plus qu'elle affecte également l'homme. "Les concentrations peuvent s'accumuler massivement dans le corps humain. Et la nocivité d'une substance n'apparaît souvent qu'après un certain temps", explique Heinz Köhler.
Le facteur de bioconcentration chez les poissons est utilisé dans le monde entier comme référence clé pour évaluer le risque des produits chimiques, afin de normaliser les données sur la bioaccumulation chez les animaux. "Contrairement à ce que l'on pensait et à ce que l'on pratiquait auparavant, le facteur ne fournit pas un critère spécifique à chaque produit chimique", explique M. Köhler. "Si la concentration d'essai pour la masse d'eau environnante est élevée, cela donne dans presque tous les cas un BCF plus faible, et vice versa avec une faible concentration d'essai. Notre équipe l'a prouvé mathématiquement et l'a expliqué physiologiquement". Selon M. Köhler, cet effet n'avait jamais été observé auparavant - ou du moins, il n'avait jamais été mentionné dans le monde entier dans les réglementations relatives à la classification des risques chimiques. L'équipe de l'université de Tübingen dirigée par Heinz Köhler et le professeur Rita Triebskorn, également coauteur de l'étude, sont parvenus à ces conclusions avec leurs partenaires de coopération de l'Agence fédérale allemande pour l'environnement et des universités de Yale et d'Athènes en évaluant des milliers d'études sur les essais chimiques qui ont évalué le facteur de bioconcentration.
Traiter efficacement des informations complexes
Dans l'étape suivante, l'équipe a utilisé l'apprentissage profond, une méthode d'apprentissage automatique de l'IA, pour développer un programme capable de prédire les données expérimentales sur le facteur de bioconcentration avec une certitude de 90 %. L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux artificiels - semblables aux neurones en réseau dans un cerveau - pour traiter des ensembles de données complexes et en extraire des modèles et des caractéristiques intéressants. Cette méthode permet de traiter efficacement des informations complexes. "Nous pouvons également utiliser notre outil pour décrire des valeurs particulièrement critiques pour les produits chimiques avec les pires scénarios, c'est-à-dire les cas où les produits chimiques se bioaccumuleraient de manière particulièrement grave", explique M. Köhler.
L'équipe est parvenue au même résultat que l'ancienne méthode pour les substances classées comme bioaccumulables dans l'UE dans environ 90 % des cas. "Cependant, lorsque nous avons utilisé notre outil pour examiner les produits chimiques qui étaient jusqu'à présent considérés comme ne s'accumulant pas dangereusement chez les animaux, nous avons obtenu un résultat alarmant : plus de 60 % des substances qui auraient dû être identifiées comme bioaccumulables n'ont pas été classées comme telles avec la méthode établie". Ces conditions d'essai avaient été choisies de manière à ce que le résultat reflète un facteur de bioconcentration trop faible pour les conditions les plus défavorables. "Notre méta-étude a montré à quel point il est important de réaliser les tests chimiques sur le facteur de bioconcentration dans les poissons dans des conditions correspondant à l'environnement. C'est la seule façon d'obtenir des valeurs réalistes pour l'évaluation des risques", explique le chercheur. Afin de garantir une catégorisation normalisée et fiable des produits chimiques, l'équipe de recherche met gratuitement à disposition le nouvel outil d'IA, BCFpro.
Étant donné que BCFpro peut également prédire de manière très fiable la bioaccumulation des nouveaux produits chimiques à venir, cette méthode informatisée offre un énorme potentiel de réduction des tests sur les animaux. "La recherche doit également se concentrer sur la pratique, la remettre en question et l'examiner. C'est ce que fait cette étude. Les chercheurs de l'université de Tübingen contribuent ainsi à améliorer les méthodes écotoxicologiques et à promouvoir à la fois la sécurité environnementale et le bien-être des animaux", déclare le professeur Dr. h.c. (Dōshisha) Karla Pollmann, présidente de l'université de Tübingen.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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