大数据可以做毒性预测?

百检网 2021-11-22
我们知道,绝大多数试验是在小白鼠身上完成的,这种可爱的小动物为人类研究做出了很多杰出的贡献。

作为生命科学研究的基础和条件――实验动物科学,一直受世界各国研究人员的普遍重视,投入了巨大的人力物力。这是因为在生物科学领域内,不能用人去做实验,我们必须借助实验动物去探索生物的起源,揭开遗传的奥秘,攻克癌症的堡垒,研究各种疾病与衰老的机理,监测公害、污染,保护人类生存的环境,在药品、生物制品、农药、食品、添加剂、化工产品、化妆品、航天、放射性和军工产品的研究、试验与生产中,在进出口商品检验中,实验动物是不可缺少的一部分,并且总是作为人类的替身,去承担安全评价和效果试验。

二十一世纪人类已步入生命科学的新时代,当前我们正处于世界范围内新技术革命的非常时期,生物工程、微电子技术,新材料和新能源正在突飞猛进地发展。7月11日发表在《毒理科学》上的一篇论文中,马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学毒理学家Thomas Hartung的研究小组报告说,计算机的算法可以准确地预测成千上万种化学物质的毒性。机器学习软件经过大量化学安全性数据的培训,能够很好地预测某些种类的毒性,而这种毒性预测可以与昂贵的动物研究相媲美,有时甚至表现更好。

德国路德维希港化学公司巴斯夫的毒理学家Bennard van Ravenzwaay说,这一篇论文“引起人们对大数据的新可能性的关注”。他补充说,“我完全相信这将成为未来毒理学的支柱。”但在政府监管机构接受计算机结果代替动物研究之前,可能需要很多年。在评估更复杂的危害时,动物试验更是难以取代的。例如化学物质是否会导致癌症或干扰生育能力。

谱尼测试集团病理学研究专业人士指出,食品安全性毒理学评价是运用现代毒理学理论,并结合流行病学调查分析和阐明食品或食品中的特定物质的毒性及其潜在危害,预测人体接触后可能对人体健康产生影响的性质和强度,提出食用安全风险和预防措施的一门技术。大数据的使用可以帮助我们收集或初步预测化学物质有关的基本资料,了解化学物质的使用情况,对于优化设计动物实验有很好的参考性,而更多的安全性评价的直观证据目前只能来自实验动物。在此感谢实验动物为人类做出的牺牲。经过“它”们的亲身体验,我们对产品的安全性有了相应程度的了解,并依照国际或国家标准评判其合格与否,淘汰不合格产品,为人民大众食用及使用产品提供保障。

相关法规标准
(1)《食品安全性毒理学评价程序》;
(2)《消毒技术规范》;
(3)《NY 1980-2010 肥料登记 急性经口毒性试验及评价要求》;
(4)《化妆品安全性评价程序和方法》;
(5)《一次性使用卫生用品卫生标准》;
(6)《国食药监保化[2012]107号 关于印发抗氧化功能评价方法等9个保健功能评价方法的通知》

谱尼测试作为国内大型的第三方检验检测认证机构,依靠先进的技术和设备,可以提供食品、保健食品、化妆品、消毒产品、肥料的毒理学安全评价及保健食品功能检测。
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