TECNOLOGIA

Computadores superam ratos em testes de toxicidade química

Os testes em animais estão com os dias contados, a união da tecnologia com a química, encontra respostas mais eficientes e rápidas com o mesmo fim

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13/06/2018 às 06:00
Por Eliane Arakaki, ANDA

Assim como os ratos, os demais animais usados em testes de laboratório podem estar perto de serem definitivamente liberados de tal função cruel | National Toxicology Program

Assim como os ratos, os demais animais usados em testes de laboratório, podem estar perto de ser definitivamente liberados de tal função cruel | National Toxicology Program

A UL, uma empresa especializada em realização de ciência com segurança, e a Johns Hopkins University iniciaram uma pesquisa conjunta que resultou na descoberta de que a Inteligência Artificial (IA, na sigla em inglês) é superior aos testes em animais tradicionais no tangente a encontrar substâncias tóxicas. Além de ser mais eficaz, o processamento do software Cheminformatics* (termo que mistura química e informática, utilizado para descrever o uso da tecnologia no campo da química) REACHAcross ™ da UL, pode ser realizado em questão de segundos e por apenas uma fração do custo dos métodos tradicionais de testes. Trabalhando com pesquisadores da Bloomberg School of Public Health, a UL desenvolveu um conjunto inovador de ferramentas, incluindo o software REACHAcross ™, para prever o nível de toxicidade química, que pode ser usado onde quer que esses dados sejam necessários.

O desenvolvimento da Inteligencia Artificial (AI, na sigla em inglês), como a cheminformatics* preditiva, tem progredido lentamente nas últimas duas décadas. Foi em 1996 que o supercomputador Deep Blue derrotou o campeão mundial de xadrez Gary Kasparov pela primeira vez, usando os dados de mais de 700.000 jogos para aprender mais de 200 milhões de movimentos possíveis. Na infância da AI, estimou-se que Deep Blue custou mais de US $ 12 milhões (aproximadamente 44 milhões de reais).

Hoje em dia, um poder de computação semelhante já é acessível por meio de sistemas que custam muito menos , permitindo o uso da inteligência artificial para problemas da reais, como prever a toxicidade. Existem mais de 100.000 produtos químicos, entre medicamentos e produtos de consumo geral, que para a grande maioria, há muito pouca informação sobre sua toxicidade. O Dr. Thomas Hartung, professor chefe de Toxicologia Baseada em Evidência da Universidade Johns Hopkins, quer “ajudar a acabar com a ignorância toxicológica”, afirmando que “não teremos sucesso se continuarmos usando métodos antiquados como testes em animais, que tem sido usados desde o início de pesquisa biomédica “. Para esse fim, o seu grupo na Universidade Johns Hopkins, liderado por Tom Luechtefeld, criou uma base de dados – não de movimentos de xadrez – mas de estudos de toxicidade. Em 2016, quando revelada na Associação Americana para o Avanço da Ciência (AAAS, na sigla em inglês), a amplitude inovadora do banco de dados do software REACHAcross ™ (com 800.000 estudos toxicológicos para mais de 10.000 produtos químicos) criou a plataforma necessária para o uso desse banco de dados em avaliações de segurança.

Em colaboração com a UL, o banco de dados se expandiu para mais de 70 milhões de estruturas químicas, contendo mais de 300.000 pontos de dados biológicos e 20.000 pontos de dados de animais. Lamentavelmente, esse banco de dados expõe o fato de que muitos produtos químicos foram testados várias vezes, causando perda desnecessária de vida animal. Por exemplo, os seis testes de toxicidade animal realizados com mais frequência foram responsáveis por mais da metade de todas as vítimas de testes em animais na Europa em 2011. Quando a reprodutibilidade desses testes foi analisada, os resultados também levantam fortes preocupações – quando uma substância tóxica é testada uma segunda vez com o mesmo método de teste, os resultados só serão reproduzidos em 70% dos casos.

A Cheminformatics* da UL, no entanto, processa uma substância química não testada identificando as substâncias químicas mais semelhantes em meio segundo, enquanto realiza cerca de 500 milhões de cálculos – assim como o Deep Blue encontrou possíveis movimentos de xadrez. O primeiro módulo do pacote da Cheminformatics* da UL, o software REACHAcross ™, utiliza um algoritmo preditivo avançado tão bem como se a máquina aprendesse, para avaliar a toxicidade de qualquer produto químico. Analisando bilhões de combinações químicas, o software REACHAcross ™ pode prever os efeitos prejudiciais à saúde e ao meio ambiente de produtos químicos, incluindo sensibilização cutânea, toxicidade oral e dérmica aguda, irritação na pele e nos olhos, mutagenicidade e toxicidade aquática aguda e crônica.

Quando testados contra a ferramenta de previsão do software REACHAcross ™, os resultados de toxicidade são reprodutíveis em até 84% dos casos e, portanto, são mais confiáveis do que os testes em animais. O software REACHAcross ™ foi projetado especificamente para ajudar as empresas a cumprir os prazos para registro no REACH 2018, que exige que as empresas registrem produtos químicos que fabricam ou importam em volumes de 1 a 100 toneladas por ano na Europa. Normalmente, as empresas realizam testes em animais para cumprir os requisitos desses dados do registro, que são demorados, dispendiosos e representam dilemas éticos. Agora, além de ter ajudado as empresas a cumprir os prazos para registro no REACH 2018, a ferramenta fornece um software de toxicidade química para uso nas pesquisas e no desenvolvimento de produtos. Outras melhorias da ferramenta incluem uma técnica chamada Data Fusion, que pode usar outros pontos de dados, como danos à pele, para prever danos ao olho mais sensível. Utilizando esses dados de novas maneiras, o software REACHAcross ™ encontra agora 92% de substâncias tóxicas – ultrapassando o desempenho dos testes em animais – ao mesmo tempo em que detecta substâncias não tóxicas.

“Embora tenhamos que esperar por uma validação formal, essa descoberta sinaliza o início do fim dos testes em animais, começando com esses efeitos agudos muito comuns”, diz Carlos Correia, vice-presidente sênior de sustentabilidade da SVP UL. Algumas agências dos EUA, incluindo a FDA (Food and Drug Administration), já iniciaram o uso do software REACHAcross ™ como parte do processo de validação para garantir a segurança do consumidor. Em um futuro próximo, o negócio de US $ 3 bilhões (aproximadamente 11 bilhões de reais) de testes em animais poderá ser interrompido pelo simples apertar de um botão em um computador.

Módulos adicionais no pacote da UL Cheminformatics* estão em desenvolvimento, maximizando a crescente disponibilidade da utilização de dados em toxicologia. Para saber mais sobre o software REACHAcross ™ e toda a gama de ofertas de Cadeia de Suprimentos e Sustentabilidade, clique aqui.