研究称机器学习软件能预测某些化学物毒性 效果甚至比动物测试好

研究人员报告称，对大量化学安全性数据进行过培训的机器学习软件，能够很好地预测某些种类的毒性，而这种毒性预测现在可以与昂贵的动物研究相媲美，有时甚至表现更好。

计算机模型可以取代每年对数百万只动物进行的一些标准安全性研究，例如将化合物滴入兔眼以检查它们是否具有刺激性，或者向大鼠喂食化学物质以达到致命剂量，马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学毒理学家Thomas Hartung说，“大数据的力量意味着我们可以生成比许多动物测试更具预测性的工具。”

在7月11日发表在《毒理科学》上的一篇论文中，Hartung的研究小组报告说，它的算法可以准确地预测成千上万种化学物质的毒性 —— 这个范围比其他已发表的模型更广泛 —— 在九种测试中，从吸入损害到危害水生生态系统。

德国路德维希港化学公司巴斯夫的毒理学家Bennard van Ravenzwaay说，这一篇论文“引起人们对大数据的新可能性的关注”。他补充说，“我完全相信这将成为未来毒理学的支柱。”在政府监管机构接受计算机结果代替动物研究之前，可能需要很多年。在评估更复杂的危害时，动物试验更难以取代，例如化学物质是否会导致癌症或干扰生育能力。

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电脑说：没毒

数十年来，工业界和学术界一直使用计算机模型来预测毒性。这些模型通常包含分子的化学结构，了解它在体内的反应以及动物试验或体外研究的数据。公司还通过将未经测试的物质与其效果已知的其他结构或生物相似化合物进行比较，来推断未经检测物质的毒性效应，这种方法称为“交叉参照”。但Hartung和其他毒理学家说，监管机构设定了接受这些方法的高标准，并倾向于要求进行动物研究。

为了改进软件，Hartung的团队创建了一个巨大的数据库，其中包含大约10,000种化学物质的信息，基于大约80万种动物测试。这些数据最初由欧洲化学品管理局(ECHA)在赫尔辛基收集，作为2007年REACH(化学品的注册，评估，授权和限制)法律的一部分，该法律要求公司为在欧盟销售的大多数化学品注册安全信息。截至2018年5月 —— 注册截止日期 —— 该机构已收到超过20,000种物质的信息。

ECHA将这些数据公开，但不是以允许计算机轻松分析它们的格式。而在2014年，Hartung的团队将可用数据提取到机器可读数据库中。这导致了Hartung和ECHA之间的法律纠纷，因为该机构表示，研究细节属于进行测试的公司。 2017年，Hartung同意不发布自己的数据库。 ECHA还在一个单独的公共文件中发布了关键的研究成果，但不是所有数据。

使用交叉参照方法，Hartung的软件将新化学物质与密切相关的化合物进行比较，并通过参考这些已知化学物质的特性评估毒性效应的可能性。 Hartung说，实际上，这个软件模仿了毒物学家如何用自动化的方式来增加一种新的化学物质。

Hartung的数据库分析也揭示了动物试验的不一致性：对同一化学物质的重复试验可以得到不同的结果，因为并非所有动物的反应方式都相同。他说，因此，对于某些类型的毒性，该软件提供了比任何个体动物试验更可靠的预测。“这不可能在五年前完成。化学品监管向公众推出了大量的毒理学和物理性能数据。”美国伊利诺伊州诺斯布鲁克美国安全科学公司Underwriters Laboratories科学家Craig Rowlands说。他也是论文的合著者，该公司正在将这款软件商业化。

Hartung和其他共同作者给该公司做咨询，并获得其利润份额;Hartung说，虽然已经与其他研究人员和政府机构分享了基础数据库，但他们已经提出了要求。

接受监管

其他研究人员和公司也正在开发机器学习算法，尽管他们还没有发表关于他们工作的论文。化学品安全机构正在密切关注。 4月份，负责替代方法验证的跨部门协调委员会，正在为16个美国政府机构开发替代动物安全测试的方法。该委员会邀请了数十个学术和商业研究小组前往位于马里兰州的美国国立卫生研究院(NIH)。在那里，每个团队使用自己的软件来预测先前在大鼠身上测试的40,000种化学物质的“致死剂量”毒性。

结合最佳软件(包括Hartung的)产生了一种共识计算模型，“与动物试验一样好”，Nicole Kleinstreuer说，他负责协调这项工作并为卡罗来纳州达勒姆的美国国家毒理学计划开发替代毒性测试方法。今年晚些时候，美国环境保护署(EPA)计划在线发布免费下载的共识模型。

在历史性的2016年立法赋予EPA权力之后，美国代理商特别热衷于推广非动物试验方法，以确保化学品在进入市场之前被证明是安全的。上个月，EPA发布了一项战略计划，以推广包括软件在内的无动物测试方法。

该机构的计算评估负责人Mike Rasenberg表示，在欧盟，ECHA还鼓励公司通过使用交叉参照和基于实验室细胞分析的方法来避免动物试验。

Rasenberg说，新论文是“一项很好的举措”，但“科学地说，还有很多工作要做”。他补充说：“没有人想要动物测试，但我们还不能用计算机做所有的毒理学。”