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O acesso aberto Jornal da Sociedade Química Americana (JACS Au) acaba de publicar uma perspectiva convidada pelo Dr. Saer Samanipour e sua equipe sobre o desafio assustador de mapear todos os produtos químicos ao nosso redor. Samanipour, um professor assistente no Instituto Van ‘t Hoff de Ciências Moleculares da Universidade de Amsterdã (UvA) faz um inventário da ciência disponível e conclui que atualmente uma gestão química proativa real não é viável. Para realmente entender o vasto e crescente universo químico, Samanipour defende o uso de aprendizado de máquina e IA, complementando estratégias existentes para detectar e identificar todas as moléculas às quais estamos expostos.
No jargão científico, o agregado de todas as moléculas às quais somos expostos é chamado de “espaço químico expossômico” e é central para os esforços científicos de Samanipour. Sua missão é explorar esse vasto espaço molecular e mapeá-lo até os cantos mais “remotos”. Ele é movido pela curiosidade, mas ainda mais pela necessidade. A exposição direta e indireta a uma miríade de produtos químicos, a maioria desconhecidos, representa uma ameaça significativa à saúde humana. Por exemplo, as estimativas são de que 16% das mortes prematuras globais estão relacionadas à poluição. O meio ambiente também sofre, o que pode ser visto, por exemplo, na perda de biodiversidade. O caso pode ser feito, de acordo com Samanipour, que a humanidade ultrapassou o espaço operacional seguro para introduzir produtos químicos feitos pelo homem no sistema do planeta Terra.
A abordagem atual é inerentemente passiva
“É bastante insatisfatório que saibamos tão pouco sobre isso”, ele diz. “Sabemos pouco sobre os produtos químicos já em uso, muito menos que podemos acompanhar os novos produtos químicos que estão sendo fabricados atualmente em uma taxa sem precedentes.” Em um estudo anterior, ele estimou que menos de 2% de todos os produtos químicos aos quais estamos expostos foram identificados.
“A maneira como a sociedade aborda essa questão é inerentemente passiva e, na melhor das hipóteses, reativa. Somente depois de observarmos algum tipo de efeito da exposição a produtos químicos é que sentimos a necessidade de analisá-los. Tentamos determinar sua presença, seu efeito no meio ambiente e na saúde humana, e tentamos determinar os mecanismos pelos quais eles causam algum dano. Isso levou a muitos problemas, o mais recente sendo a crise com produtos químicos PFAS. Mas também vimos grandes problemas com retardadores de chama, PCBs, CFCs e assim por diante.”
Além disso, as medidas regulatórias são predominantemente voltadas para produtos químicos com uma estrutura molecular muito específica que são produzidos em grandes quantidades. “Existem inúmeros outros produtos químicos por aí sobre os quais não sabemos muito. E estes não são apenas feitos pelo homem; a natureza também produz produtos químicos que podem nos prejudicar. Por meio de rotas sintéticas puramente naturais ou pela transformação de produtos químicos feitos pelo homem.” Em particular, a última categoria tem sido sistematicamente negligenciada de acordo com Samanipour. “Métodos convencionais catalogaram apenas uma fração do exposoma, negligenciando produtos de transformação e frequentemente produzindo resultados incertos.”
Precisamos de uma abordagem baseada em dados
O artigo no JACS Au analisa minuciosamente os últimos esforços no mapeamento do espaço químico do exposoma e discute seus resultados. Um gargalo principal é que a análise química convencional é tendenciosa em relação a estruturas conhecidas ou propostas, uma vez que isso é essencial para interpretar dados obtidos com métodos analíticos como cromatografia e espectrometria de massa (GC/LC-HRMS). Assim, os produtos químicos mais “inesperados” são negligenciados. Esse viés é evitado nos chamados análise não direcionada (NTA), mas mesmo assim os resultados são limitados. Nos últimos 5 anos, 1600 produtos químicos foram identificados, enquanto a cada ano cerca de 700 novos produtos químicos são introduzidos somente no mercado dos EUA. Samanipour: “Quando você leva em conta os produtos de transformação em potencial desses novos produtos químicos, você tem que concluir que a velocidade dos estudos de NTA é muito lenta para ser capaz de alcançá-los. Nesse ritmo, nosso exposoma químico continuará desconhecido.”
O artigo lista esses e muitos outros gargalos na ciência analítica atual e sugere maneiras de melhorar os resultados. Em particular, o uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial realmente impulsionará o campo, argumenta Samanipour. “Precisamos de uma abordagem orientada por dados em várias linhas. Primeiro, devemos intensificar os esforços de mineração de dados para destilar informações de bancos de dados químicos existentes. As relações já registradas entre estrutura, exposição e efeito de produtos químicos identificados nos levarão a novos insights. Eles podem, por exemplo, ajudar a prever os efeitos na saúde de produtos químicos relacionados que ainda não foram identificados. Segundo, temos que realizar análises retrospectivas em dados analíticos já disponíveis obtidos com métodos estabelecidos, expandindo o espaço químico identificado. Certamente encontraremos moléculas lá que foram negligenciadas até agora. E terceiro, podemos usar IA para trabalhar na compreensão da estrutura e do escopo do espaço químico do exposoma.”
Trabalhe duro para resolver isso
Claro que tudo isso é um assunto muito complexo e assustador, Samanipour percebe. Mas como uma espécie de astronauta no espaço molecular — assim como os exploradores do universo factual — ele não deixará que essa complexidade o desanime. “Temos que trabalhar duro para lidar com isso. Não tenho ilusões de que durante minha carreira científica seremos capazes de mapear completamente o espaço químico do exposoma. Mas é imperativo que enfrentemos sua complexidade, a discutamos e demos os primeiros passos para lidar com ela.”
Samanipour cooperou com colegas do Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics da UvA, da School of Public Health do Imperial College London (Reino Unido) e da Queensland Alliance for Environmental Health Sciences da University of Queensland (Austrália). O trabalho foi apoiado pelo TKI ChemistryNL e pelo UvA Data Science Center, com financiamento local adicional para os parceiros no Reino Unido e na Austrália.
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