Точная, быстрая и экономически эффективная проверка на токсичность химических веществ — необходимое условие для производства большинства потребительских товаров, обеспечения безопасности здоровья людей и окружающей среды. Группа американских исследователей во главе с учеными из Ратгерского университета разработали алгоритм, который решает одну из серьезных проблем — необходимость тестов на животных, пишет EurekAlert.

По мнению автора исследования Дэниэля Руссо, тестирование на животных не может удовлетворить насущную потребность в экспериментах — такой подход слишком длительный и дорогостоящий. Кроме того, метод абсолютно негуманный. Полностью исключить тестирование на моделях животных ученые пока не могут, однако новый алгоритм имеет значительный потенциал для сокращения таких экспериментов.

Алгоритм автоматически извлекает данные из PubChem — базы данных химических соединений и смесей, которая содержит информацию о миллионах веществ.

Он сравнивает химические фрагменты из протестированных соединений с непроверенными и использует ряд математических моделей для оценки сходств и различий, предсказывая токсичность.

Экспериментальное тестирование проводилось для оценки пероральной токсичности, однако действие алгоритма может быть расширено и для других задач. Точность эксперимента для разных групп химических веществ составила от 62% до 100%.

«Наш метод во многом удовлетворяет потребности промышленности, которая регулярно разрабатывает новые химикаты — потенциально опасные для человека и окружающей среды», — говорит Руссо. Полная замена испытаний на животных пока невозможна, однако новая математическая модель делает значительный шаг вперед для сокращения таких опытов, заключает ученый.

Искусственный интеллект имеет огромную значимость для развития медицины. Недавно американские ученые разработали алгоритм для отбора наиболее жизнеспособных эмбрионов для ЭКО. Это поможет исключить человеческий фактор и отобрать действительно лучших «кандидатов».