Algoritmi de biomedicină în loc de experimente pe animale
Repetabilitatea este o măsură importantă a calității unui model de testare. Acesta este și cazul experimentelor pe animale. Acestea sunt recunoscute pe scară largă ca standard de aur în biomedicină. Dar acest statut este pus din ce în ce mai mult sub semnul întrebării de noile tehnologii. Cercetătorii de la Școala de Sănătate Publică Johns Hopkins Bloomberg din Baltimore, Maryland, au comparat experimentele pe animale cu algoritmi. Și câștigătorul este: computerul.
Când testul a fost repetat, experimentele pe animale au putut determina până la 81% dacă o substanță chimică este toxică sau nu. Algoritmii computerizați au făcut acest lucru 87% din timp. Datele se referă la nouă dintre cele mai utilizate teste de siguranță chimică. Acestea reprezintă 57 la sută din experimentele pe animale la nivel toxicologic la nivel mondial.
„Rezultatele sunt deschise pentru ochi”, spune Thomas Hartung. „Ei sugerează că putem înlocui o mulțime de experimente pe animale cu predicții pe computer și putem obține rezultate mai fiabile.” Recent, Hartung și colegii săi și-au publicat lucrările pe această temă în revista Toxicological Sciences.
Încercări de siguranță chimică
Toxicitatea majorității substanțelor chimice de pe piața europeană nu a fost cunoscută de mult timp. Pentru a schimba acest lucru, UE a pus în vigoare regulamentul „Acoperire” în 2007 (înregistrarea, autorizarea și restricționarea substanțelor chimice). A cerut vânzătorilor de produse chimice să prezinte testele de siguranță pentru produsele lor Agenției Europene pentru Produse Chimice (ECHA). Multe companii au apelat la experimente pe animale - mai ales pentru că erau obligatorii sau pentru că nu exista o alternativă stabilită. ECHA a publicat datele în fiecare caz.
Grupul Johns Hopkins a folosit aceste informații pentru a compila o bază de date cu 10.000 de compuși chimici, cu date toxicologice bazate pe până la 800.000 de teste de toxicitate diferite. Acestea au stat la baza modelului computerului. Tehnologia se bazează pe așa-numita metodă Read Across. Noile substanțe chimice sunt comparate cu structurile substanțelor chimice cunoscute. Acest lucru este de obicei mai ieftin și mai rapid decât un experiment pe animale. Cu toate acestea, chiar și cu modelele de computer, nu tot ce străluceste este auriu. Hartung însuși subliniază că evaluarea modelelor read-across este oricât de ușoară. Un purtător de cuvânt al ECHA, pe de altă parte, subliniază că modelele computerizate își pot atinge limitele atunci când vine vorba de efecte chimice complexe.
Experimentele pe animale oferă mai multe date
Mai ales atunci când vine vorba de problema cancerigenității - cu alte cuvinte: potențialul de a provoca cancer - precum și toxicitatea în cauză pentru copii sau în ceea ce privește daunele aduse mediului, readucerea este adesea insuficientă pentru a trage concluzii clare. În plus, conform ECHA, structurile substanțelor chimice trebuie să fie deja cunoscute pentru aplicarea modelelor computerizate. Acesta este cazul pentru maximum două treimi din toate substanțele chimice industriale. De asemenea, nu este încă clar în ce măsură algoritmii pot include impurități în calcul. Cu sute de substanțe chimice, impuritățile sunt responsabile de toxicitate. Experimente complexe pe animale au furnizat aici mai multe date suplimentare.
Cu toate acestea, ECHA a considerat strategia interesantă. „Când vine vorba de promovarea alternativelor la experimentele pe animale cu toxicitate simplă, această inițiativă este binevenită”, a declarat purtătorul de cuvânt al ECHA, Mikko Väänänen. Este de conceput să le utilizați legal într-un context european. Cu toate acestea, pentru efecte toxice mai complexe, trebuie mai întâi să înțelegem mai bine ce cauzează toxicitatea. Hartung, însă, subliniază punctele slabe ale experimentului pe animale. Este o greșeală faptul că modelul animal poate face întotdeauna predicții corecte.
„Cum pot dormi bine când știu că găsesc doar optzeci la sută din efectele toxice?” Întreabă Hartung. Desigur, testarea pe animale nu poate fi pur și simplu abolită. Dar calitatea lor științifică este încă adesea supraestimată. Autoritățile responsabile ar trebui, prin urmare, să scadă cerințele pentru metode alternative, solicită Hartung. Experimentele pe animale sunt metode care prezintă și slăbiciuni majore.