Общепринятой стратегией изучения переносимости и токсичности химических веществ является тестирование на животных. Этичность такого подхода давно вызвает дискуссии: часть ученых считает, что тестирование токсичности с участием лабораторных животных не соответствует общему уровню современной науки. Кроме этого, привлечение животных требует больших материальных затрат и часто значительно затягивает исследования.
В связи с этим продолжают разрабатываться подходы, которые позволят изучать токсичность без использования животных. Основным направлением подобных исследований в последние годы стало создание алгоритмов, использующих информацию крупных общедоступных баз данных.
Один из таких алгоритмов освещен в недавно опубликованном номере журнала Environmental Health Perspectives (). Группа американских ученых во главе с Даниелем Руссо (Daniel Russo) разработала метод автоматической оценки потенциальных токсических эффектов различных химических веществ. Сложный математический алгоритм сравнивает химическую структуру изучаемого вещества информацией о токсичности похожих по структуре химических веществ, информация о токсичности которых присутствует в крупных базах данных (PubChem, National Institutes of Health Database).
По словам авторов, разработанная модель позволяет получить результаты во много раз быстрее, чем это мог бы сделать проводящий исследования ученый, и обеспечивает достаточную точность по крайней мере для предварительной оценки. Алгоритм был испытан на 7385 химических веществах, для которых имелись сведения о токсичности. Его предикторная способность алгоритма колебалась в пределах 62–100%.
По мнению авторов исследования, на сегодняшний день полностью отказаться от привлечения животных для изучения токсичности химических веществ нельзя. Однако разработанный ими алгоритм позволит делать это лишь в исключительных случаях, когда полученные с его использованием данные окажутся сомнительными.
