Grâce à des modèles d'apprentissage automatique (Apprentissage automatique) et l'intelligence artificielle explicable (Iae), recherche du Laboratoire de systèmes complexes du Département de chimie du CTC/ /Puc-rio révèle des alertes toxiques qui agissent comme des perturbateurs endocriniens. Dans un article qui vient d'être publié dans la dernière édition d'Enviroment Health, Alertes toxiques de la perturbation endocrinienne révélée par l'intelligence artificielle explicableLes sous-structures spécifiques thiophosphate, sulfamate, anilida, carbamate, sulfamide et tiocyanate apparaissent comme des alertes toxiques qui provoquent des changements hormonaux avec des risques potentiels et des effets indésirables sur la santé et l'environnement humains.
Au travail, la méthodologie de l'IAE subit une conservation des données endocriniennes des connaissances de base (EDKB) et des produits chimiques endocriniens (EDC) Databrine Databank Bank de l'Université de Carthagène. En conséquence, des sous-structures avec un potentiel toxicologique de perturbation endocrinienne ont été révélées.
«Notre approche utilise l'interprétation des algorithmes d'apprentissage automatique explicables qui échappent aux approches conventionnelles. Nous appliquons dans le contexte de la démontage et de la classification dans l'interaction dans cinq cibles: les récepteurs androgènes (AR), les récepteurs des œstrogènes (ER), les récepteurs hydrocarbonet ariliques (AHR), les récepteurs aromatases (RIM) et les récepteurs activés par les proliférateurs de peroxyme (PPAR). Ainsi, nous pouvons progresser dans le domaine de la toxicologie environnementale, où une évaluation minutieuse des risques potentiels d'exposition à de nouveaux composés est nécessaire », explique le coordinateur du projet André Pimentel.
Toujours selon le professeur du Département de chimie de CTC / PUC-RIO, les modèles IAE ajustés pour saisir les complexités des structures chimiques introduisent une nouvelle perspective au défi de trouver la corrélation entre les sous-structures et les perturbations endocrines. Selon le chercheur, la méthode permet d'élucider comment les interactions des produits chimiques fonctionnent dans le corps.
«Comprendre comment l'interaction subtile entre les composés chimiques et le système endocrinien humain qui peut impliquer des changements hormonaux est un défi crucial dans le domaine de la toxicologie chimique. Par conséquent, l'exploitation de sous-structures qui rendent les produits chimiques puissants déréglementants est essentiel pour comprendre les interactions moléculaires et être capable de faire la lumière sur les empreintes digitales moléculaires qui soutiennent l'impact toxicologique de divers composés chimiques », conclut-il.
