Las pruebas toxicológicas en animales pueden estar cerca de su fin

Las pruebas toxicológicas en animales pueden estar cerca de su fin

Según ‘Toxicological Sciences’, las simulaciones por computador pueden ser más efectivas.

Ratón de laboratorio

Las pruebas en animales son ampliamente utilizadas por distintas industrias.

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123RF

02 de septiembre 2018 , 11:20 p.m.

Las cuestionadas pruebas toxicológicas de las que son objeto miles de animales en todo el mundo para determinar la nocividad de las sustancias que, posteriormente serán utilizadas por humanos, pueden estar cerca de su fin gracias a un estudio llevado a cabo por investigadores de la Escuela de Salud Pública Johns Hopkins Bloomberg, en Estados Unidos.

Los científicos encontraron que las simulaciones por computador pueden ser igual o, incluso, más efectivas que dichas pruebas. Para llegar a esa conclusión, publicada recientemente en la revista especializada 'Toxicological Sciences', crearon una base de datos con información de 800 mil estudios toxicológicos llevados a cabo por la
Agencia Europea de Química, los cuales analizaban 10 mil productos químicos con información sobre 10 millones de sustancias químicas.

Encabezados por Thomas Hartung, profesor del departamento de salud ambiental e ingeniería de la Escuela Bloomberg, los investigadores le enseñaron, literalmente, a leer y analizar toda esta información a un supercomputador, que al final arrojó resultados sobre la toxicidad de las sustancias. Los expertos demostraron que las principales pruebas tradicionales que en la actualidad se conducen para conocer la toxicidad de un gran número de sustancias (de 350 a 750) no son reproducibles.

Incluso –le dijo Hartung a este diario-, dichos 'tests' resultaron ser peores para encontrar sustancias tóxicas (con una reproducibilidad del 70 por ciento): “Tomamos todos y cada uno de los productos químicos para los cuales había estudios con animales, hicimos como si no conociéramos el resultado de estos y, al final nuestro programa fue correcto en el 87 por ciento de los casos e incluso, mejor, pues encontró el 89 por ciento de los productos químicos tóxicos”, asegura Hartung.

Los métodos empleado para lograr estas conclusiones fueron el 'big data' y la inteligencia artificial. De acuerdo con Hartung, esto no es diferente de la manera como Google encuentra la página web más relevante entre los miles de millones de sitios disponibles. “Se trata de determinar conexiones entre ellos (los resultados relevantes) y su similitud”, indica el experto, según quien este estudio puede tener un impacto positivo que va más allá de lo ecológico y puede tener implicaciones económicas, en dinero y en tiempo.

“Actualmente –dice- solo en Europa las pruebas en animales consumen más de medio millón de especímenes cada año y le cuestan a la industria alrededor de mil millones de dólares. Y, por lo general, lleva meses obtener estos datos. Si otros ahora pueden reproducir nuestra información podríamos obtener mejor información en solo segundos, por una fracción de los costos; también podríamos analizar los muchos compuestos no probados del pasado, pues más del 80 por ciento de los químicos en productos de consumo no tienen datos”.

Actualmente, solo en Europa las pruebas en animales consumen más de medio millón de especímenes cada año y le cuestan a la industria alrededor de mil millones de dólares

Según Hartung, hasta ahora han aplicado este método para nueve pruebas de seguridad muy frecuentes, utilizando alrededor del 55 por ciento de los animales empleados para dichas pruebas; en el futuro esperan poder ampliar el número de exámenes e incluir evaluaciones no solo para encontrar sustancias perjudiciales, sino para hallar las propiedades benévolas de las mismas.

“Esto puede ayudar, por ejemplo, a cambiar un químico malo por uno mejor y a decidir si deberíamos prestar una mirada atenta a los miles de productos químicos que utilizamos, y cuáles pueden esperar para ser estudiados, porque probablemente no presentarán problemas. Actualmente, las empresas se ocupan de miles de sustancias y ningún ser humano puede mantener una visión general de lo que podría ser un problema para los trabajadores y los clientes”, puntualiza Hartung.

REDACCIÓN CIENCIA
En twitter: @TiempodeCiencia

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