Wie es in einem Bericht heißt, ließe sich dadurch die ständig wachsende Zahl der in der Gesellschaft verwendeten Chemikalien besser kontrollieren und die Zahl der Tierversuche verringern. Die Methode basiert auf Transformers, einem KI-Modell für Deep Learning, das ursprünglich für die Sprachverarbeitung entwickelt wurde.

Das Wissenschaftsteam hat die KI im Bereich der aquatischen Toxizitätstestung untersucht. Das Modell zeigte eine hohe Vorhersageleistung für alle gängigen getesteten Organismengruppen - Algen, aquatische Wirbellose und Fische. Sie hat auch einen Vorteil gegenüber den bereits häufig im Einsatz befindlichen QSAR-Methoden, wie die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler schreiben. Die Anwendbarkeitsdomäne sei größer und es treten ein deutlich geringerer Fehler auf.

Originalpublikation:
Gustavsson M, Käll S, Svedberg P, Inda-Diaz JS, Molander S, Coria J, Backhaus T, Kristiansson E. Transformers enable accurate prediction of acute and chronic chemical toxicity in aquatic organisms. Sci Adv. 2024 Mar 8;10(10):eadk6669. doi: 10.1126/sciadv.adk6669. Epub 2024 Mar 6. PMID: 38446886; PMCID: PMC10917336.

Weitere Informationen:
https://www.chemie.de/news/1183392/neue-ki-methode-kann-giftige-chemikalien-aufspueren.html