Identificare le sostanze chimiche tossiche con tecniche di intelligenza artificiale può chiudere l’era dei test di laboratorio
Un team svedese ha sviluppato metodi di valutazione computazionale delle sostanze chimiche tossiche
(Rinnovabili.it) – Un nuovo metodo permette di identificare le sostanze chimiche tossiche con l’intelligenza artificiale basandosi esclusivamente sulla struttura molecolare. L’hanno scoperto i ricercatori svedesi della Chalmers University e dell’Università di Göteborg. Sostengono che il processo può contribuire a un migliore controllo e comprensione del crescente numero di sostanze chimiche utilizzate. In più, potrebbe aiutare a ridurre la sperimentazione animale.
La metodologia utilizza l’intelligenza artificiale per valutare rapidamente e a basso costo la tossicità delle sostanze, consentendo un’identificazione precoce. Attualmente, ci sono oltre 100 mila sostanze chimiche sul mercato, ma solo per una piccola parte la tossicità è ben descritta. Migliorare la valutazione di tutti i composti utilizzando metodi convenzionali prevede brutali test sugli animali, e oltretutto non è praticamente possibile. Un impiego dell’AI potrebbe invece fornire alternative sempre più affidabili.
Oggi abbiamo già strumenti computazionali per la ricerca di sostanze chimiche tossiche. Ma finora hanno avuto un campo di applicazione troppo ristretto o un’accuratezza troppo bassa per risultare appetibili per chi pratica la sperimentazione animale.
L’approccio dei ricercatori svedesi invece sembra avere una accuratezza maggiore. Utilizza una forma avanzata di deep learning. Il modello si basa sui transformers, sistema di intelligenza artificiale originariamente sviluppato per l’elaborazione del linguaggio. L’esempio più noto è Chat GPT. Questi transformers possono identificare proprietà nella struttura delle molecole che causano la tossicità in modo più sofisticato di quanto fosse possibile in precedenza. Utilizzando queste informazioni, la tossicità può essere prevista da una rete neurale profonda. Le reti neurali e i transformers appartengono al tipo di AI che si migliora continuamente utilizzando grandi quantità di dati provenienti da precedenti test di laboratorio. I ricercatori credono che i metodi basati sull’intelligenza artificiale aiuteranno anche a ridurre gli impatti negativi dell’inquinamento chimico sugli esseri umani e sui servizi ecosistemici.
Esistono già strumenti computazionali per la ricerca di sostanze chimiche tossiche, ma finora avevano un campo di applicazione troppo ristretto o un’accuratezza troppo bassa per poter sostituire in misura maggiore i test di laboratorio. I ricercatori hanno confrontato il loro metodo con altri tre strumenti computazionali comunemente utilizzati e hanno scoperto che il nuovo metodo ha un’accuratezza maggiore ed è più generalmente applicabile.
