منوعات

يمكن الكشف عن المواد الكيميائية السامة باستخدام طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي

طور باحثون سويديون من جامعة تشالمرز للتكنولوجيا وجامعة جوتنبرج طريقة ذكاء اصطناعي تعمل على تحسين تحديد المواد الكيميائية السامة، بناءً على معرفة التركيب الجزيئي فقط. يمكن أن تساهم هذه الطريقة في تحسين التحكم والفهم للعدد المتزايد باستمرار من المواد الكيميائية المستخدمة في المجتمع، ويمكن أن تساعد أيضًا في تقليل عدد التجارب على الحيوانات.

ينتشر استخدام المواد الكيميائية في المجتمع على نطاق واسع، وهي موجودة في كل شيء بدءًا من المنتجات المنزلية وحتى العمليات الصناعية. تصل العديد من المواد الكيميائية إلى الممرات المائية والنظم البيئية لدينا، حيث يمكن أن يكون لها آثار سلبية على البشر والكائنات الحية الأخرى. أحد الأمثلة على ذلك هو PFAS، وهي مجموعة من المواد المسببة للمشاكل والتي تم اكتشاف تركيزاتها في المياه الجوفية ومياه الشرب مؤخرًا. وقد تم استخدامه، على سبيل المثال، في رغوة مكافحة الحرائق والعديد من المنتجات الاستهلاكية.

تحدث التأثيرات السلبية على البشر والبيئة على الرغم من اللوائح الشاملة المتعلقة بالمواد الكيميائية، والتي غالبًا ما تتطلب اختبارات طويلة على الحيوانات لإثبات متى يمكن اعتبار المواد الكيميائية آمنة. وفي الاتحاد الأوروبي وحده، يتم استخدام أكثر من مليوني حيوان كل عام للامتثال للوائح المختلفة. وفي الوقت نفسه، يجري تطوير مواد كيميائية جديدة بوتيرة سريعة، ومن الصعب تحديد أي منها ينبغي تقييده بسبب سميتها على الإنسان أو البيئة.

مساعدة قيمة في تطوير المنتجات الكيميائية

تستخدم الطريقة الجديدة التي طورها باحثون سويديون الذكاء الاصطناعي لإجراء تقييم سريع وفعال من حيث التكلفة للسمية الكيميائية. ولذلك يمكن استخدامه لتحديد المواد السامة في مرحلة مبكرة والمساعدة في تقليل الحاجة إلى إجراء اختبارات على الحيوانات.

“إن طريقتنا قادرة على التنبؤ بما إذا كانت المادة سامة أم لا بناءً على تركيبها الكيميائي. وقد تم تطويرها وتنقيحها من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات من الاختبارات المعملية التي أجريت في الماضي. وبالتالي تم تدريب الطريقة على إجراء تقييمات دقيقة للمواد التي لم يتم اختبارها سابقًا يقول ميكائيل جوستافسون، الباحث في قسم العلوم الرياضية بجامعة تشالمرز للتكنولوجيا وقسم علوم الأحياء والبيئة بجامعة جوتنبرج: “إنها مواد كيميائية”.

“يوجد حاليًا أكثر من 100 ألف مادة كيميائية في السوق، ولكن جزءًا صغيرًا منها فقط له سمية جيدة للبشر أو البيئة. وتقييم سمية كل هذه المواد الكيميائية باستخدام الطرق التقليدية، بما في ذلك الاختبارات على الحيوانات، ليس عمليًا. يقول إريك كريستيانسون، الأستاذ في قسم العلوم الرياضية في تشالمرز وجامعة جوتنبرج: “هنا نرى أن طريقتنا يمكن أن تقدم بديلاً جديدًا”.

ويعتقد الباحثون أن هذه الطريقة يمكن أن تكون مفيدة جدًا في الأبحاث البيئية، وكذلك للسلطات والشركات التي تستخدم أو تطور مواد كيميائية جديدة. لذلك جعلوها مفتوحة وفي متناول الجمهور.

أوسع وأكثر دقة من أدوات تكنولوجيا المعلومات الحالية

توجد بالفعل أدوات حسابية للكشف عن المواد الكيميائية السامة، ولكن حتى الآن كان نطاق تطبيقها ضيقًا جدًا أو كانت دقتها منخفضة جدًا بحيث لا تحل محل الاختبارات المعملية إلى حد أكبر. وفي دراسة الباحثين، قارنوا طريقتهم بثلاث أدوات حاسوبية أخرى شائعة الاستخدام، ووجدوا أن الطريقة الجديدة كانت أكثر دقة وأكثر قابلية للتطبيق بشكل عام.

يوضح إريك كريستيانسون: “يعتمد نوع الذكاء الاصطناعي الذي نستخدمه على أساليب التعلم العميق المتقدمة”. “تظهر نتائجنا أن الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي تتساوى بالفعل مع الأساليب الحسابية التقليدية، ومع استمرار زيادة كمية البيانات المتاحة، نتوقع أن تتحسن أساليب الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين الأساليب الحسابية بشكل كبير تقييم السمية الكيميائية.

يتوقع الباحثون أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة بشكل متزايد على استبدال الاختبارات المعملية.

“وهذا يعني أنه يمكن تقليل عدد التجارب على الحيوانات، وكذلك التكاليف الاقتصادية لتطوير مواد كيميائية جديدة. وبالتالي فإن القدرة على الفحص المسبق السريع لكميات كبيرة ومتنوعة من البيانات يمكن أن تسهل تطوير مواد كيميائية جديدة وأكثر رواية. يقول إريك كريستيانسون: “إنها آمنة وتساعد في العثور على بدائل للمواد السامة المستخدمة حاليًا. لذلك نعتقد أن الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي ستساعد في تقليل الآثار السلبية للتلوث الكيميائي على البشر وعلى خدمات النظام البيئي”.

اكتشف المزيد: طريقة الذكاء الاصطناعي الجديدة

تعتمد الطريقة على محولات، وهو نموذج للذكاء الاصطناعي للتعلم العميق تم تطويره في الأصل لمعالجة اللغة. Chat GPT – اختصارها يرمز إلى محول توليدي مسبق الدفع – مثال على التطبيقات.

وقد ثبت مؤخرًا أن النموذج فعال جدًا في التقاط المعلومات من الهياكل الكيميائية. يمكن للمحولات التعرف على الخصائص الهيكلية للجزيئات المسببة للتسمم، بطريقة أكثر تعقيدًا من ذي قبل.

وباستخدام هذه المعلومات، يمكن التنبؤ بسمية الجزيء عن طريق شبكة عصبية عميقة. تنتمي الشبكات العصبية والمحولات إلى نوع الذكاء الاصطناعي الذي يتحسن باستمرار باستخدام بيانات التدريب – في هذه الحالة، كميات كبيرة من البيانات من الاختبارات المعملية السابقة حول تأثيرات آلاف المواد الكيميائية المختلفة على الحيوانات والنباتات المختلفة.

..

Source link

orcalimaa

المصدر الرئيسي للأخبار والمعلومات الصحية والطبية الموثوقة وفي الوقت المناسب . توفير معلومات صحية ذات مصداقية ومجتمع داعم وخدمات تعليمية من خلال مزج الخبرة الحائزة على جوائز في المحتوى والخدمات المجتمعية وتعليقات الخبراء والمراجعة الطبية .

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى