Ciencia

La industria cosmética a un paso de poder usar IA en vez de hacer experimentos con animales

La industria cosmética a un paso de poder usar IA en vez de hacer experimentos con animales
El Ratón Arbóreo de Santa Marta. EP

Científicos estadounidenses han desarrollado un método de aprendizaje automático para detectar la toxicidad de los productos químicos, superando la precisión de los experimentos en animales. El avance podría hacer que el uso de animales sea cosa del pasado. El artículo ha sido publicado en la revista Toxicological Sciences.

Actualmente, las pruebas toxicológicas son llevadas a cabo por la mayoría de las compañías farmacológicas, cosméticas y otras que producen productos químicos: su misión es la de evaluar la seguridad de una sustancia para el uso humano, según Victor Román en N+1.

A pesar de que tales estudios están regulados por los estándares éticos, las pruebas no están bien vistas. En todo el mundo, las empresas intentan limitar el uso de animales en las etapas de creación de sus productos. Sin embargo, la mayoría de las medidas adoptadas no son lo suficientemente efectivas: por ejemplo, en 2017 el número de animales de laboratorio utilizados aumentó en un 7% en comparación con el año anterior.

 

Pero un grupo de investigadores de la Universidad Johns Hopkins (EE.UU) liderados por Thomas Hartung, pensó que se podía usar la tecnología moderna para ayudar a limitar el número de animales utilizados en experimentos toxicológicos.

Para ello, los investigadores utilizaron datos sobre 80.000 sustancias químicas de los expedientes recopilados por la Agencia Europea de Sustancias y Preparados Químicos: el conjunto de datos final contiene información sobre 866 mil propiedades e indicaciones de toxicidad y posibles efectos nocivos de todos los productos químicos analizados. Esta información se obtuvo durante muchos años de experimentos con animales.

El sistema creado por Hartung y sus colegas evalúa la probabilidad de encontrar propiedades peligrosas en los productos químicos (por ejemplo, su toxicidad en contacto con las glándulas lagrimales) en función del cálculo de las tasas de similitud: esta etapa de aprendizaje ocurre sin un humano.

Entonces, sobre la base de los datos obtenidos, el sistema usa el método matemático “k vecinos más próximos” para representar en forma de vectores bidimensionales las similitudes de las propiedades de las sustancias químicas evaluadas. Luego, se capacitó al sistema para evaluar la toxicidad de los datos de entrada utilizando el algoritmo de bosques aleatorios, que utiliza una variedad de árboles de decisión.

Los investigadores lograron alcanzar la precisión del análisis toxicológico en el 87% de los casos. En comparación, la primera prueba con un animal tienen una precisión del 57%, y una segunda, un 81%.

Los datos recopilados, por lo tanto, fueron suficientes para enseñar a la computadora a evaluar las posibles consecuencias negativas del uso de productos químicos para humanos. El uso de tales métodos, según los investigadores, es una excelente oportunidad para limitar las pruebas en animales en la industria farmacológica y cosmética.

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