''Araştırma ekibi, balıklarda biyobirikim testlerinde sistematik bir zayıflık tespit etti.''

Besin zincirindeki kimyasal maddelerin konsantrasyonu, özellikle insanları da etkilediği için sorun teşkil ediyor. Heinz Köhler, "Konsantrasyonlar insan vücudunda çok büyük miktarlarda birikebilir. Ve bir maddenin zararlı olup olmadığı genellikle ancak uzun bir süre sonra anlaşılır," diyor.

Balıklardaki biyokonsantrasyon faktörü, hayvanlardaki biyobirikim verilerini standartlaştırmak amacıyla, kimyasalların riskini değerlendirmek için dünya çapında önemli bir ölçüt olarak kullanılmaktadır. Köhler, “Daha önce düşünülenin ve uygulananın aksine, bu faktör her kimyasal için özel bir kriter sağlamaz” diyor. “Çevredeki su kütlesinin test konsantrasyonu yüksekse, bu neredeyse her durumda daha düşük bir biyokonsantrasyon faktörü verir ve düşük test konsantrasyonunda da bunun tersi geçerlidir. Ekibimiz bunu matematiksel olarak kanıtladı ve fizyolojik olarak açıkladı.” Köhler'e göre, bu etki daha önce fark edilmemişti veya en azından dünyanın hiçbir yerinde herhangi bir kimyasal tehlike sınıflandırma yönetmeliğinde belirtilmemişti. Heinz Köhler ve çalışmanın ortak yazarı Profesör Rita Triebskorn'un başkanlığındaki Tübingen Üniversitesi ekibi, Alman Federal Çevre Ajansı ve Yale ve Atina Üniversitelerinden iş birliği ortaklarıyla birlikte, biyokonsantrasyon faktörünü değerlendiren binlerce kimyasal test çalışmasını inceleyerek bu bulgulara ulaştı.

Karmaşık Bilgileri Verimli Bir Şekilde İşlemek

Ekip, bir sonraki adımda, biyokonsantrasyon faktörüne ilişkin deneysel verileri %90 kesinlikle tahmin edebilen bir program geliştirmek için yapay zeka makine öğrenme yöntemi olan derin öğrenmeyi kullandı. Derin öğrenme, karmaşık veri kümelerini işlemek ve verilerden ilginç kalıplar ve özellikler çıkarmak için yapay ağlar (beyindeki ağ bağlantılı nöronlara benzer) kullanır. Bu yöntem, karmaşık bilgileri verimli bir şekilde işlemek için kullanılır. Köhler, "Aracımızı, özellikle en kötü senaryolarda, yani kimyasalların özellikle şiddetli bir şekilde biyobirikim göstereceği durumlarda, kimyasallar için özellikle kritik değerleri tanımlamak için de kullanabiliriz" diyor.

Ekip, AB'de biyolojik olarak biriken maddeler için eski yöntemle yaklaşık %90 oranında aynı sonuca ulaştı. “Ancak, şimdiye kadar hayvanlarda tehlikeli bir şekilde birikmeyen kimyasalları incelemek için aracımızı kullandığımızda, endişe verici bir sonuca ulaştık: Biyolojik olarak biriken olarak tanımlanması gereken maddelerin %60'ından fazlası, yerleşik yöntemle bu şekilde sınıflandırılmamıştı.” Bu test koşulları, sonucun en kötü durum koşulları için çok düşük bir biyokonsantrasyon faktörünü yansıtacak şekilde seçilmişti. Araştırmacı, “Meta çalışmamız, balıklardaki biyokonsantrasyon faktörü üzerindeki kimyasal testlerin çevreyle ilgili koşullar altında yapılmasının ne kadar önemli olduğunu gösterdi. Risk değerlendirmesi için gerçekçi değerler elde etmenin tek yolu budur” diyor. Kimyasalların standartlaştırılmış ve güvenilir bir şekilde sınıflandırılmasını sağlamak için araştırma ekibi, yeni yapay zeka aracı BCFpro'yu genel kullanıma ücretsiz olarak sunuyor.

BCFpro, gelecekteki yeni kimyasal gelişmelerin biyolojik birikimini de oldukça güvenilir bir şekilde tahmin edebildiğinden, bu bilgisayar tabanlı yöntem hayvan deneylerini azaltmada büyük bir potansiyel sunmaktadır. Tübingen Üniversitesi Rektörü Profesör Dr. Dr. hc (Dōshisha) Karla Pollmann, “Araştırma aynı zamanda uygulamaya odaklanmalı, onu sorgulamalı ve incelemelidir. Bu çalışma da bunu yapıyor. Bu şekilde, Tübingen Üniversitesi araştırmacıları ekotoksikolojik yöntemlerin geliştirilmesine ve dolayısıyla hem çevre güvenliğinin hem de hayvan refahının desteklenmesine yardımcı oluyorlar” diyor.

KAYNAK: https://www.chemeurope.com/en/news/1187879/ai-helps-assess-environmental-risks-from-chemicals.html