L'intelligenza artificiale aiuta a valutare i rischi ambientali delle sostanze chimiche
Un gruppo di ricercatori trova una debolezza sistematica nei test di bioaccumulo nei pesci
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Il fattore di bioconcentrazione indica la concentrazione di sostanze chimiche nei pesci rispetto all'acqua circostante. È la misura standard per determinare il bioaccumulo delle sostanze chimiche nell'ambiente. Finora si riteneva che questo fattore, in breve BCF, fosse una costante per ogni specifica sostanza. Ora, un team di ricerca interdisciplinare guidato dal professor Heinz Köhler dell'Istituto di Evoluzione ed Ecologia dell'Università di Tubinga ha rivelato che non è così e che il fattore di bioconcentrazione varia a seconda della particolare concentrazione utilizzata nel test. Questa scoperta mette in dubbio i dati sul bioaccumulo utilizzati per la procedura di autorizzazione dell'UE per oltre la metà delle sostanze chimiche che potenzialmente si accumulano nei pesci. Pertanto, il team di ricerca ha sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale che consente ai ricercatori di valutare le proprietà di bioaccumulo delle sostanze con un grado di certezza molto elevato. Questo strumento è stato reso disponibile gratuitamente. Il team ha pubblicato i propri risultati sul Journal of Hazardous Materials.
La concentrazione di sostanze chimiche nella catena alimentare è problematica, soprattutto perché riguarda anche gli esseri umani. "Le concentrazioni possono accumularsi in modo massiccio nel corpo umano. E se una sostanza è dannosa spesso diventa chiaro solo dopo molto tempo", afferma Heinz Köhler.
Il fattore di bioconcentrazione nei pesci è utilizzato in tutto il mondo come parametro di riferimento fondamentale per la valutazione del rischio delle sostanze chimiche, al fine di standardizzare i dati sul bioaccumulo negli animali. "Contrariamente a quanto si pensava - e si praticava - il fattore non fornisce un criterio specifico per ogni sostanza chimica", afferma Köhler. "Se la concentrazione del test per il corpo idrico circostante è alta, in quasi tutti i casi si ottiene un BCF più basso, e viceversa con una bassa concentrazione del test. Il nostro team lo ha dimostrato matematicamente e spiegato fisiologicamente". Secondo Köhler, questo effetto non era mai stato notato in precedenza, o almeno non era stato menzionato in nessuna parte del mondo nelle normative sulla classificazione dei rischi chimici. Il team dell'Università di Tubinga guidato da Heinz Köhler e dalla professoressa Rita Triebskorn, anch'essa coautrice dello studio, è giunto a questi risultati insieme ai partner dell'Agenzia federale tedesca per l'ambiente e delle Università di Yale e Atene valutando migliaia di studi su test chimici che hanno valutato il fattore di bioconcentrazione.
Elaborazione efficiente di informazioni complesse
Nella fase successiva, il team ha utilizzato il deep learning, un metodo di apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale, per sviluppare un programma in grado di prevedere i dati sperimentali sul fattore di bioconcentrazione con una certezza del 90%. L'apprendimento profondo utilizza reti artificiali - simili ai neuroni del cervello - per elaborare insiemi di dati complessi ed estrarre modelli e caratteristiche interessanti dai dati. Il metodo viene utilizzato per elaborare in modo efficiente informazioni complesse. "Possiamo anche usare il nostro strumento per descrivere valori particolarmente critici per le sostanze chimiche con scenari peggiori, cioè casi in cui le sostanze chimiche si bioaccumulerebbero in modo particolarmente grave", dice Köhler.
Il team ha raggiunto lo stesso risultato del vecchio metodo per le sostanze classificate come bioaccumulanti nell'UE in circa il 90% dei casi. "Tuttavia, quando abbiamo utilizzato il nostro strumento per esaminare le sostanze chimiche che finora erano state classificate come non accumulabili pericolosamente negli animali, abbiamo raggiunto un risultato allarmante: oltre il 60% delle sostanze che avrebbero dovuto essere identificate come bioaccumulanti non sono state classificate come tali con il metodo stabilito". Le condizioni del test erano state selezionate in modo che il risultato riflettesse un fattore di bioconcentrazione troppo basso per le condizioni peggiori. "Il nostro metastudio ha dimostrato quanto sia importante condurre i test chimici sul fattore di bioconcentrazione nei pesci in condizioni rilevanti per l'ambiente. Solo così potremo ottenere valori realistici per la valutazione del rischio", afferma il ricercatore. Per garantire una categorizzazione standardizzata e affidabile delle sostanze chimiche, il team di ricerca sta rendendo disponibile gratuitamente il nuovo strumento di intelligenza artificiale BCFpro.
Poiché BCFpro è anche in grado di prevedere in modo molto affidabile il bioaccumulo dei nuovi sviluppi chimici, questo metodo computerizzato offre un enorme potenziale di riduzione dei test sugli animali. "La ricerca deve anche concentrarsi sulla pratica, sfidarla ed esaminarla. Questo è ciò che fa il presente studio. In questo modo, i ricercatori dell'Università di Tubinga contribuiscono a migliorare i metodi ecotossicologici, promuovendo così sia la sicurezza ambientale che il benessere degli animali", afferma la professoressa Dr. Dr. h.c. (Dōshisha) Karla Pollmann, presidente dell'Università di Tubinga.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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