Biomedicina algoritmusok állatkísérletek helyett
Az ismételhetőség a tesztmodell minőségének fontos mércéje. Az állatkísérleteknél is ez a helyzet. Széles körben elismerték őket a biomedicina aranyszínvonalaként. De ezt az állapotot az új technológiák egyre inkább megkérdőjelezik. A Maryland-i Baltimore-i Johns Hopkins Bloomberg Közegészségügyi Iskola kutatói összehasonlították az állatkísérleteket algoritmusokkal. És a nyertes: a számítógép.
A vizsgálat megismétlésével az állatkísérletek 81% -ra tudták megállapítani, hogy egy vegyi anyag mérgező-e vagy sem. A számítógépes algoritmusok ezt az esetek 87 százalékában tették meg. Az adatok a legszélesebb körben alkalmazott kémiai biztonsági tesztek közül kilencre vonatkoznak. A toxikológiai állatkísérletek 57 százalékát teszik ki világszerte.
"Az eredmények szemet nyitnak" - mondja Thomas Hartung. "Azt javasolják, hogy sok állatkísérletet helyettesíthessünk számítógépes előrejelzésekkel, és megbízhatóbb eredményeket érjünk el." Nemrégiben Hartung és munkatársai a Toxicological Sciences folyóiratban publikálták a témával kapcsolatos munkájukat.
Kémiai biztonsági vizsgálatok
A legtöbb vegyszer toxicitása az európai piacon sokáig nem volt ismert. Ennek megváltoztatása érdekében az EU 2007-ben hatályba léptette a „Reach” rendeletet (vegyi anyagok regisztrálása, engedélyezése és korlátozása). Megkövetelte, hogy a vegyi anyagok eladói termékeik biztonsági vizsgálatait nyújtsák be az Európai Vegyianyag-ügynökséghez (ECHA). Sok vállalat állatkísérletekhez folyamodott - főleg azért, mert ezek kötelezőek voltak, vagy nem volt megállapított alternatíva. Az ECHA minden esetben közzétette az adatokat.
A Johns Hopkins csoport felhasználta ezeket az információkat 10 000 kémiai vegyület adatbázisának összeállításához, amelynek toxikológiai adatai akár 800 000 különböző toxicitási teszten alapultak. Ezek képezték az alapját a számítógépes modellnek. A technológia az úgynevezett Read Across módszeren alapszik. Az új vegyi anyagokat összehasonlítják az ismert vegyi anyagok szerkezetével. Ez általában olcsóbb és gyorsabb, mint egy állatkísérlet. Azonban még a számítógépes modelleknél sem csak arany csillog. Maga Hartung rámutat arra, hogy az átlátszó modellek értékelése nem egyszerű. Az ECHA szóvivője hangsúlyozza, hogy a számítógépes modellek elérhetik korlátaikat, amikor összetett kémiai hatásokról van szó.
Az állatkísérletek több adatot szolgáltatnak
Különösen a rákkeltő hatás - vagyis a rák kialakulásának lehetősége - kérdését illetően, valamint a gyermekek kérdéses toxicitását vagy a környezeti károkat illetően gyakran nem volt elég egyértelmű az egyértelmű következtetések levonásához. Ezenkívül az ECHA szerint a vegyi anyagok szerkezetét már ismerni kell a számítógépes modellek alkalmazásához. Ez az összes ipari vegyi anyag legfeljebb kétharmada. Az sem világos, hogy az algoritmusok milyen mértékben tartalmazhatják a szennyeződéseket a számításban. Több száz vegyi anyaggal a szennyeződések felelősek a toxicitásért. A komplex állatkísérletek itt lényegesen több kiegészítő adatot szolgáltattak.
Ennek ellenére az ECHA érdekesnek találta a stratégiát. "Amikor az állatkísérletek egyszerű toxicitással járó alternatíváinak népszerűsítéséről van szó, üdvözlendő ez a kezdeményezés" - mondta Mikko Väänänen, az ECHA szóvivője. Elképzelhető, hogy ezeket legálisan használják európai kontextusban. Bonyolultabb toxikus hatásokhoz azonban először jobban meg kell érteni, mi okozza a toxicitást. Hartung ugyanakkor rámutat az állatkísérletek gyengeségeire. Hiba, hogy az állatmodell mindig helyesen jósolhat.
"Hogyan tudok jól aludni, amikor tudom, hogy csak a mérgező hatások nyolcvan százalékát találom meg?" - kérdezi Hartung. Természetesen az állatkísérleteket nem lehet egyszerűen megszüntetni. De tudományos minőségüket még mindig gyakran túlértékelik. A felelős hatóságoknak ezért csökkenteniük kellene az alternatív módszerekkel szemben támasztott követelményeket - követeli Hartung. Az állatkísérletek olyan módszerek, amelyek szintén nagy gyengeségekkel bírnak.