Алгоритми за биомедицина вместо експерименти с животни
Повторяемостта е важна мярка за качеството на тестовия модел. Такъв е случаят и с експериментите с животни. Те са широко признати като златен стандарт в биомедицината. Но този статус все повече се поставя под въпрос от новите технологии. Изследователи от Училището за обществено здраве на Джон Хопкинс Блумбърг в Балтимор, Мериленд, сравняват експерименти с животни с алгоритми. И победителят е: компютърът.
Когато тестът беше повторен, експериментите с животни успяха да определят до 81 процента дали даден химикал е токсичен или не. Компютърно базирани алгоритми правят това 87 процента от времето. Данните се отнасят до девет от най-широко използваните тестове за химическа безопасност. Те представляват 57 процента от експериментите с животни в токсикологията по целия свят.
„Резултатите отварят очите“, казва Томас Хартунг. „Те предполагат, че можем да заменим много експерименти с животни с компютърно базирани прогнози и да получим по-надеждни резултати.“ Наскоро Хартунг и колегите му публикуваха своята работа по темата в списание Toxicological Sciences.
Тестове за химическа безопасност
Токсичността на повечето химикали на европейския пазар не е била известна дълго време. За да промени това, ЕС въведе регламента за обхват в сила през 2007 г. (Регистрация, разрешаване и ограничаване на химикали). Той изисква от продавачите на химикали да представят тестове за безопасност на своите продукти на Европейската агенция по химикали (ECHA). Много компании прибягнаха до експерименти с животни - най-вече защото бяха задължителни или защото нямаше установена алтернатива. ECHA публикува данните за всеки отделен случай.
Групата Джонс Хопкинс използва тази информация, за да състави база данни от 10 000 химически съединения, с токсикологични данни, базирани на до 800 000 различни теста за токсичност. Те формираха основата за компютърния модел. Технологията се основава на така наречения метод за четене на всички. Новите химикали се сравняват със структурите на известни химикали. Това обикновено е по-евтино и по-бързо от експеримент с животни. Въпреки това, дори и при компютърните модели, не всичко, което блести, е злато. Самият Хартунг посочва, че оценяването на моделите за четене е всичко друго, но не и лесно. Говорител на ECHA, от друга страна, подчертава, че компютърно базирани модели могат да достигнат своите граници, когато става въпрос за сложни химически ефекти.
Експериментите с животни предоставят повече данни
Особено що се отнася до въпроса за канцерогенността - с други думи: потенциалът да причини рак - както и въпросната токсичност за деца или по отношение на увреждането на околната среда, прочетеното често не е достатъчно, за да се направят ясни заключения. Освен това, според ECHA, структурите на химикалите вече трябва да са известни за прилагането на компютърно базирани модели. Това важи за максимум две трети от всички промишлени химикали. Все още не е ясно до каква степен алгоритмите могат да включват примеси в изчислението. Със стотици химикали примесите са отговорни за токсичността. Комплексните експерименти с животни предоставиха значително повече допълнителни данни тук.
Въпреки това ECHA намери стратегията за интересна. „Що се отнася до насърчаването на алтернативи на изпитванията върху животни с проста токсичност, тази инициатива е добре дошла“, заяви говорителят на ECHA Мико Веянен. Възможно е те да могат да се използват законно в европейски контекст. За по-сложни токсични ефекти обаче първо трябва да се разбере по-добре какво причинява токсичността. Хартунг обаче посочва слабостите на експеримента с животни. Грешка е, че животният модел винаги може да прави правилни прогнози.
„Как мога да спя добре, когато знам, че откривам само осемдесет процента от токсичните ефекти?“, Пита Хартунг. Разбира се, изпитванията върху животни не могат просто да бъдат премахнати. Но тяхното научно качество все още често се надценява. Следователно отговорните органи ще трябва да намалят изискванията за алтернативни методи, настоява Хартунг. Експериментите с животни са методи, които също имат големи слабости.