Алгоритми біомедицини замість експериментів на тваринах
Повторюваність є важливим показником якості тестової моделі. Це також стосується експериментів на тваринах. Вони широко визнані золотим стандартом у біомедицині. Але цей статус все частіше ставиться під сумнів новими технологіями. Дослідники зі школи охорони здоров’я імені Джона Хопкінса Блумберга в Балтиморі, штат Меріленд, порівнювали експерименти на тваринах з алгоритмами. І переможе: комп’ютер.
Коли тест повторювали, експерименти на тваринах змогли на 81 відсоток визначити, чи є хімічна речовина токсичною чи ні. Комп’ютерні алгоритми робили це 87 відсотків часу. Дані стосуються дев’яти найбільш широко використовуваних тестів на хімічну безпеку. Вони становлять 57 відсотків експериментів на тваринах з токсикології у всьому світі.
"Результати відкривають очі", - говорить Томас Хартунг. "Вони припускають, що ми можемо замінити багато експериментів на тваринах комп'ютерними прогнозами і отримати більш надійні результати". Нещодавно Хартунг та його колеги опублікували свою роботу з цього питання в журналі Toxicological Sciences.
Випробування на хімічну безпеку
Токсичність більшості хімічних речовин на європейському ринку давно не була відома. Щоб змінити це, ЄС ввів у дію регламент “Reach” (Реєстрація, санкціонування та обмеження хімічних речовин). Він вимагав від продавців хімічних речовин подати тести безпеки своєї продукції до Європейського агентства хімічних речовин (ECHA). Багато компаній вдавалися до експериментів на тваринах - здебільшого тому, що вони були обов'язковими або тому, що не було встановленої альтернативи. ECHA публікувала дані в кожному випадку.
Група Джонса Хопкінса використала цю інформацію для складання бази даних з 10 000 хімічних сполук з токсикологічними даними на основі до 800 000 різних тестів на токсичність. Вони лягли в основу комп'ютерної моделі. Технологія заснована на так званому методі зчитування. Нові хімічні речовини порівнюють із структурами відомих хімічних речовин. Зазвичай це дешевше і швидше, ніж експеримент на тваринах. Однак навіть у комп'ютерних моделях не все блищить золотом. Сам Хартунг зазначає, що оцінка моделей, що повторюють читання, є чим завгодно простою. Представник ECHA, з іншого боку, наголошує, що комп’ютерні моделі можуть досягти своїх меж, коли йдеться про складні хімічні ефекти.
Досліди на тваринах дають більше даних
Особливо, коли мова йде про питання канцерогенності - іншими словами: потенціал спричинити рак - а також токсичність, про яку йде мова для дітей, або щодо шкоди навколишньому середовищу, зчитування часто недостатнє для чітких висновків. Крім того, згідно з ECHA, структури хімічних речовин вже повинні бути відомі для застосування комп'ютерних моделей. Це стосується максимум двох третин усіх промислових хімікатів. Також досі незрозуміло, наскільки алгоритми можуть включати домішки в розрахунки. Маючи сотні хімічних речовин, домішки відповідають за токсичність. Складні експерименти на тваринах надали тут значно більше додаткових даних.
Тим не менше, ECHA визнала стратегію цікавою. "Що стосується просування альтернатив експериментам на тваринах з простою токсичністю, ця ініціатива вітається", - сказав представник ECHA Мікко Веяненен. Цілком можливо, що вони могли б використовуватися легально в європейському контексті. Однак для більш складних токсичних ефектів спочатку слід краще зрозуміти, що спричиняє токсичність. Однак Хартунг вказує на слабкі сторони експерименту на тваринах. Помилковим є той факт, що модель тварин завжди може робити правильні прогнози.
«Як я можу добре спати, коли знаю, що виявляю лише вісімдесят відсотків токсичних ефектів?» - запитує Хартунг. Звичайно, випробування на тваринах не можна просто скасувати. Але їх наукова якість все ще часто завищується. Отже, відповідальні органи повинні будуть знизити вимоги до альтернативних методів, вимагає Хартунг. Експерименти на тваринах - це методи, які також мають основні недоліки.