Las pruebas de productos químicos, medicamentos y cosméticos en animales pronto serán cosa del pasado gracias a este nuevo enfoque «más confiable».
Un estudio publicado recientemente muestra que los algoritmos avanzados que trabajan a partir de grandes bases de datos químicas pueden predecir la toxicidad de una nueva sustancia química mejor que las pruebas estándar en animales.
Investigadores de la Escuela de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins extrajeron una gran base de datos de sustancias químicas conocidas que desarrollaron para mapear las relaciones entre las estructuras químicas y las propiedades tóxicas. Luego demostraron que uno podría usar el mapa para predecir automáticamente las propiedades tóxicas de cualquier compuesto químico, con más precisión que una sola prueba con animales.
La herramienta de predicción de toxicidad más avanzada desarrollada por el equipo tuvo, en promedio, una precisión de alrededor del 87 % en la reproducción de los resultados de consenso basados en pruebas con animales, en nueve pruebas comunes, que representan el 57 % de las pruebas de toxicología en animales del mundo. Por el contrario, la repetición de las mismas pruebas con animales en la base de datos tenía solo un 81 % de precisión; en otras palabras, cualquier prueba dada tenía solo un 81 % de posibilidades, en promedio, de producir el mismo resultado de toxicidad cuando se repetía.
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«Estos resultados son reveladores: sugieren que podemos reemplazar muchas pruebas en animales con predicciones basadas en computadora y obtener resultados más confiables», dice el investigador principal del estudio, Thomas Hartung.
El enfoque basado en computadora también podría aplicarse a muchas más sustancias químicas que las pruebas con animales, lo que podría conducir a evaluaciones de seguridad más amplias. Debido a los desafíos éticos y de costo, solo una pequeña fracción de los aproximadamente 100 000 productos químicos en los productos de consumo se han probado exhaustivamente.
Animales como ratones, conejos, conejillos de indias y perros se someten cada año a millones de pruebas de toxicidad química en laboratorios de todo el mundo. Aunque la ley suele exigir esta prueba en animales para proteger a los consumidores, grandes segmentos del público se oponen a ella por motivos morales y también es impopular entre los fabricantes de productos debido a los altos costos y las incertidumbres que rodean los resultados de las pruebas.
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«Un nuevo pesticida, por ejemplo, podría requerir 30 pruebas en animales separadas, lo que le costaría a la empresa patrocinadora alrededor de $ 20 millones», dice Hartung, quien también dirige el Centro de Alternativas a las Pruebas con Animales, que tiene su sede en el Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. Ambiente Escolar Bloomberg. e Ingeniería.
La alternativa más común a las pruebas con animales es un proceso llamado extrapolación, en el que los investigadores predicen la toxicidad de un nuevo compuesto basándose en las propiedades conocidas de varias sustancias químicas que tienen una estructura similar. La extrapolación es mucho menos costosa que las pruebas con animales, pero requiere el juicio de expertos y un análisis algo subjetivo para cada compuesto de interés.
Como primer paso hacia la optimización y automatización del proceso de lectura cruzada, Hartung y sus colegas crearon hace dos años la base de datos de toxicología legible por máquina más grande del mundo. Contiene información sobre las estructuras y propiedades de 10.000 compuestos químicos, basada en parte en 800.000 pruebas toxicológicas separadas.
Para su estudio, el equipo amplió la base de datos y utilizó algoritmos de aprendizaje automático, con la potencia informática proporcionada por el sistema de servidor en la nube de Amazon, para leer los datos y generar un «mapa» de estructuras químicas conocidas y propiedades tóxicas asociadas con ellas. Desarrollaron un software similar para determinar exactamente dónde pertenece cualquier compuesto de interés en el mapa y si, según las propiedades de los compuestos «cercanos», es probable que tenga efectos tóxicos, como irritación de la piel o daño en el ADN.
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«Nuestro enfoque automatizado claramente superó la prueba con animales en una evaluación muy sólida utilizando datos de miles de diferentes productos químicos y pruebas», dice Hartung. «Así que es una gran noticia para la toxicología». Underwriter’s Laboratories (UL), una empresa especializada en el desarrollo y prueba de estándares de seguridad pública, copatrocinó este documento y proporciona la herramienta de software de lectura cruzada.
La Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU. y la Agencia de Protección Ambiental han comenzado evaluaciones formales del nuevo método para probar si la extrapolación puede reemplazar una proporción significativa de las pruebas con animales que se utilizan actualmente para evaluar la seguridad de los productos químicos en los alimentos, las drogas y otros productos de consumo. . Los investigadores también están comenzando a usarlo para ayudar a algunas grandes corporaciones, incluidas las grandes empresas tecnológicas, a determinar si sus productos contienen sustancias químicas potencialmente tóxicas.
«Tal vez algún día, los químicos usen herramientas como esta para predecir la toxicidad incluso antes de sintetizar un químico, de modo que puedan concentrarse en hacer solo compuestos no tóxicos», dice Hartung.
El estudio ha sido publicado en el diario Ciencias Toxicológicas al principio de la semana.
(Fuente: Escuela de Salud Pública John Hopkins Bloomberg)
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