En ny AI-metod kan genom att identifiera molekylers struktur upptäcka om kemikalier är giftiga. Metoden, som har utvecklats av forskare på Chalmers och Göteborgs universitet, tros kunna förbättra kontrollen av kemikalier och minska antalet djurförsök.
I EU genomförs årligen laboratorieförsök på mer än två miljoner djur för att testa kemikaliers giftighet. Samtidigt tas nya kemikalier fram i snabb takt och används i mycket, i såväl hushållsprodukter som i industriella processer. Många kemikalier, inte minst PFAS, skadar både miljö, djur och människor.
Med hjälp av AI har forskare vid Chalmers och Göteborgs universitet utvecklat en metod som tidigt kan upptäcka giftiga kemikalier genom att undersöka dess molekylers struktur. Därmed kan användningen av djur i laboratorietester minska och hela processen att avgöra ett ämnes giftighet ske snabbare och billigare.
– Med vår metod går det att bedöma om ett ämne är giftigt enbart utifrån dess kemiska struktur. Vi har utvecklat och förfinat metoden genom analyser av omfattande information från laboratorietester som gjorts tidigare. Den stora mängden data gör att metoden kan användas för kemikalier som ännu inte testats, säger Mikael Gustavsson, forskare på institutionen för matematiska vetenskaper vid Chalmers, och på institutionen för biologi och miljövetenskap vid Göteborgs universitet, i ett pressmeddelande.
Mer än 100 000 kemikalier på marknaden
Erik Kristiansson, professor på institutionen för matematiska vetenskaper på Chalmers och Göteborgs universitet, förklarar att det redan finns fler än 100 000 kemikalier på marknaden. Av dessa har bara en liten andel klarlagts vad gäller giftigheten för människor och miljö:
– Att bedöma och testa alla sorters kemikalier med dagens system är därför inte realistiskt. Vi ser att vår metod kan vara ett nytt alternativ, säger Erik Kristiansson, professor på institutionen för matematiska vetenskaper på Chalmers och på Göteborgs universitet.
De beräkningsbaserade verktyg som hittills har använts har dels ett begränsat användningsområde, dels haft betydlig sämre säkerhet i att identifiera giftiga kemikalier än den nya AI-metoden. Därför har de beräkningsverktygen inte kunnat ersätta djurförsök i samma omfattning som den här metoden verkar kunna göra. Forskarnas AI-metod som bygger på djupinlärning ser ut att vara både säkrare på att identifiera giftiga kemikalier och kunna få ett bredare användningsområde än tidigare verktyg.
– Den typen av AI som vi använder bygger på avancerade metoder för djupinlärning Den blir kraftfullare ju mer data från experiment den får tillgång till, och kommer att kunna ge betydligt bättre beräkningsbaserade system för att förutsäga giftigheten hos kemikalier. Redan nu presterar vår metod väl så bra som dagens verktyg, säger Erik Kristiansson, och förklarar att antalet djurförsök bör kunna minska. Dessutom kan metoden användas bli ett hjälpmedel i att ta fram nya säkrare kemikalier som kan ersätta giftiga ämnen:
– Vi tror därför att AI-baserade metoder kan vara till stor hjälp för att undvika negativ kemikaliepåverkan på människor och ekosystem i framtiden, säger han.
