{"id":86828,"date":"2018-06-14T10:00:32","date_gmt":"2018-06-14T13:00:32","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=86828"},"modified":"2018-06-13T19:52:41","modified_gmt":"2018-06-13T22:52:41","slug":"computadores-superam-ratos-em-testes-de-toxicidade-quimica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/computadores-superam-ratos-em-testes-de-toxicidade-quimica\/","title":{"rendered":"Computadores superam ratos em testes de toxicidade qu\u00edmica"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>A UL, uma empresa especializada em realiza\u00e7\u00e3o de ci\u00eancia com seguran\u00e7a, e a Johns Hopkins University iniciaram uma pesquisa conjunta que resultou na descoberta de que a Intelig\u00eancia Artificial (IA, na sigla em ingl\u00eas) \u00e9 superior aos testes em animais tradicionais no tangente a encontrar subst\u00e2ncias t\u00f3xicas. Al\u00e9m de ser mais eficaz, o processamento do software Cheminformatics* (termo que mistura qu\u00edmica e inform\u00e1tica, utilizado para descrever o uso da tecnologia no campo da qu\u00edmica) REACHAcross \u2122 da UL, pode ser realizado em quest\u00e3o de segundos e por apenas uma fra\u00e7\u00e3o do custo dos m\u00e9todos tradicionais de testes. Trabalhando com pesquisadores da Bloomberg School of Public Health, a UL desenvolveu um conjunto inovador de ferramentas, incluindo o software REACHAcross \u2122, para prever o n\u00edvel de toxicidade qu\u00edmica, que pode ser usado onde quer que esses dados sejam necess\u00e1rios.<\/p>\n

O desenvolvimento da Inteligencia Artificial (AI, na sigla em ingl\u00eas), como a cheminformatics* preditiva, tem progredido lentamente nas \u00faltimas duas d\u00e9cadas. Foi em 1996 que o supercomputador Deep Blue derrotou o campe\u00e3o mundial de xadrez Gary Kasparov pela primeira vez, usando os dados de mais de 700.000 jogos para aprender mais de 200 milh\u00f5es de movimentos poss\u00edveis. Na inf\u00e2ncia da AI, estimou-se que Deep Blue custou mais de US $ 12 milh\u00f5es (aproximadamente 44 milh\u00f5es de reais).<\/p>\n

Hoje em dia, um poder de computa\u00e7\u00e3o semelhante j\u00e1 \u00e9 acess\u00edvel por meio de sistemas que custam muito menos , permitindo o uso da intelig\u00eancia artificial para problemas da reais, como prever a toxicidade. Existem mais de 100.000 produtos qu\u00edmicos, entre medicamentos e produtos de consumo geral, que para a grande maioria, h\u00e1 muito pouca informa\u00e7\u00e3o sobre sua toxicidade. O Dr. Thomas Hartung, professor chefe de Toxicologia Baseada em Evid\u00eancia da Universidade Johns Hopkins, quer \u201cajudar a acabar com a ignor\u00e2ncia toxicol\u00f3gica\u201d, afirmando que \u201cn\u00e3o teremos sucesso se continuarmos usando m\u00e9todos antiquados como testes em animais, que tem sido usados desde o in\u00edcio de pesquisa biom\u00e9dica \u201c. Para esse fim, o seu grupo na Universidade Johns Hopkins, liderado por Tom Luechtefeld, criou uma base de dados \u2013 n\u00e3o de movimentos de xadrez \u2013 mas de estudos de toxicidade. Em 2016, quando revelada na Associa\u00e7\u00e3o Americana para o Avan\u00e7o da Ci\u00eancia (AAAS, na sigla em ingl\u00eas), a amplitude inovadora do banco de dados do software REACHAcross \u2122 (com 800.000 estudos toxicol\u00f3gicos para mais de 10.000 produtos qu\u00edmicos) criou a plataforma necess\u00e1ria para o uso desse banco de dados em avalia\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a.<\/p>\n

Em colabora\u00e7\u00e3o com a UL, o banco de dados se expandiu para mais de 70 milh\u00f5es de estruturas qu\u00edmicas, contendo mais de 300.000 pontos de dados biol\u00f3gicos e 20.000 pontos de dados de animais. Lamentavelmente, esse banco de dados exp\u00f5e o fato de que muitos produtos qu\u00edmicos foram testados v\u00e1rias vezes, causando perda desnecess\u00e1ria de vida animal. Por exemplo, os seis testes de toxicidade animal realizados com mais frequ\u00eancia foram respons\u00e1veis por mais da metade de todas as v\u00edtimas de testes em animais na Europa em 2011. Quando a reprodutibilidade desses testes foi analisada, os resultados tamb\u00e9m levantam fortes preocupa\u00e7\u00f5es \u2013 quando uma subst\u00e2ncia t\u00f3xica \u00e9 testada uma segunda vez com o mesmo m\u00e9todo de teste, os resultados s\u00f3 ser\u00e3o reproduzidos em 70% dos casos.<\/p>\n

A Cheminformatics* da UL, no entanto, processa uma subst\u00e2ncia qu\u00edmica n\u00e3o testada identificando as subst\u00e2ncias qu\u00edmicas mais semelhantes em meio segundo, enquanto realiza cerca de 500 milh\u00f5es de c\u00e1lculos \u2013 assim como o Deep Blue encontrou poss\u00edveis movimentos de xadrez. O primeiro m\u00f3dulo do pacote da Cheminformatics* da UL, o software REACHAcross \u2122, utiliza um algoritmo preditivo avan\u00e7ado t\u00e3o bem como se a m\u00e1quina aprendesse, para avaliar a toxicidade de qualquer produto qu\u00edmico. Analisando bilh\u00f5es de combina\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas, o software REACHAcross \u2122 pode prever os efeitos prejudiciais \u00e0 sa\u00fade e ao meio ambiente de produtos qu\u00edmicos, incluindo sensibiliza\u00e7\u00e3o cut\u00e2nea, toxicidade oral e d\u00e9rmica aguda, irrita\u00e7\u00e3o na pele e nos olhos, mutagenicidade e toxicidade aqu\u00e1tica aguda e cr\u00f4nica.<\/p>\n

Quando testados contra a ferramenta de previs\u00e3o do software REACHAcross \u2122, os resultados de toxicidade s\u00e3o reprodut\u00edveis em at\u00e9 84% dos casos e, portanto, s\u00e3o mais confi\u00e1veis do que os testes em animais. O software REACHAcross \u2122 foi projetado especificamente para ajudar as empresas a cumprir os prazos para registro no REACH 2018, que exige que as empresas registrem produtos qu\u00edmicos 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 s\u00e3o demorados, dispendiosos e representam dilemas \u00e9ticos. Agora, al\u00e9m de ter ajudado as empresas a cumprir os prazos para registro no REACH 2018, a ferramenta fornece um software de toxicidade qu\u00edmica para uso nas pesquisas e no desenvolvimento de produtos. Outras melhorias da ferramenta incluem uma t\u00e9cnica chamada Data Fusion, que pode usar outros pontos de dados, como danos \u00e0 pele, para prever danos ao olho mais sens\u00edvel. Utilizando esses dados de novas maneiras, o software REACHAcross \u2122 encontra agora 92% de subst\u00e2ncias t\u00f3xicas \u2013 ultrapassando o desempenho dos testes em animais \u2013 ao mesmo tempo em que detecta subst\u00e2ncias n\u00e3o t\u00f3xicas.<\/p>\n

\u201cEmbora tenhamos que esperar por uma valida\u00e7\u00e3o formal, essa descoberta sinaliza o in\u00edcio do fim dos testes em animais, come\u00e7ando com esses efeitos agudos muito comuns\u201d, diz Carlos Correia, vice-presidente s\u00eanior de sustentabilidade da SVP UL. Algumas ag\u00eancias dos EUA, incluindo a FDA (Food and Drug Administration), j\u00e1 iniciaram o uso do software REACHAcross \u2122 como parte do processo de valida\u00e7\u00e3o para garantir a seguran\u00e7a do consumidor. Em um futuro pr\u00f3ximo, o neg\u00f3cio de US $ 3 bilh\u00f5es (aproximadamente 11 bilh\u00f5es de reais) de testes em animais poder\u00e1 ser interrompido pelo simples apertar de um bot\u00e3o em um computador.<\/p>\n

M\u00f3dulos adicionais no pacote da UL Cheminformatics* est\u00e3o em desenvolvimento, maximizando a crescente disponibilidade da utiliza\u00e7\u00e3o de dados em toxicologia. Para saber mais sobre o software REACHAcross \u2122 e toda a gama de ofertas de Cadeia de Suprimentos e Sustentabilidade, clique\u00a0aqui<\/a>.<\/p>\n

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