Wirksame Maßnahmen zum Schutz der Umwelt vor giftigen Chemikalien erfordern Daten zu den ökologischen Auswirkungen von Chemikalien – doch nur für 3,5 % der in der EU im Handel befindlichen Chemikalien liegen ausreichende Daten vor, um die Empfindlichkeit von Arten beurteilen zu können. In einer aktuell publizierte Studie wird ein Ansatz vorgeschlagen, wie mit Hilfe von KI ein wesentlicher Beitrag zur Deckung dieses Datenbedarfs geleistet werden kann. Anstatt die potenziellen Auswirkungen jeder Chemikalie isoliert vorherzusagen, nutzten die Forscher die gesamte Bandbreite an Daten aus allen Verbindungen und von allen Arten. 

Ziel war es, ein unbekanntes Paar bestehend aus Art und Chemikalie zu nehmen und die Konzentration der Chemikalie vorherzusagen, die für 50 % der Artpopulation tödlich ist (LC50). Der paarweise KI-Lernansatz ermöglichte die Voraussage von mehr als 16 Millionen LC50-Werten, wodurch die Forscher in der Lage waren, sogenannte Gefahren-Heatmaps für alle Arten-Chemikalien-Paare zu erstellen, das sind Karten mit die unterschiedliche Farben zur Darstellung der Empfindlichkeit der betrachteten Arten gegenüber der Chemikalien. Ferner konnten sie Karten mit Verteilungsmustern einzelner Gefahren für einzelne Arten und für Artengruppen erstellen. 

Publikation:
Posthuma, L., Price, T. und Viljanen, M. (2025) Environmental Science & Technology, 59, 16250–16260. Verbesserung der ökotoxikologischen Gefahrenbewertung von Chemikalien durch paarweises Lernen. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c01289

Quelle und weitere Informationen:
https://environment.ec.europa.eu/news/new-ai-approach-bridges-data-gaps-improve-toxicity-assessment-chemicals-2026-04-22_en?pk_source=ec_newsroom&pk_medium=email&pk_campaign=sfep_news&pk_content=issue633_na1587