Predecirían mejor los efectos tóxicos en seres humanos
LONDRES (EFE).— Un estudio liderado por científicos estadounidenses predice cómo afectarán compuestos químicos tóxicos a los humanos sin necesidad de hacer pruebas en animales.
La investigación Tox21, que publicó ayer la revista “Nature Communications”, propone un modelo de análisis de toxicidad en las células humanas como alternativa a los habituales exámenes en animales.
El equipo liderado por Ruili Huang, de los National Institutes of Health en Rockville, Maryland, examinó el comportamiento de 10,000 sustancias químicas.
Los expertos analizaron su actividad en 15 compuestos diferentes a medida que interactuaban con 30 componentes celulares, como receptores nucleares y sensores que responden al estrés. Su objetivo era desarrollar un método mejor que los existentes para hacer un seguimiento de la toxicidad de compuestos como plaguicidas, productos químicos industriales, aditivos alimentarios y medicamentos.
Como resultado de su investigación, los científicos generaron cincuenta millones de datos que después compararon con la estructura original de los químicos para crear patrones de toxicidad que predijeran problemas para la salud.
Tras contrastar sus resultados con los datos sobre toxicidad extraídos de pruebas a animales, concluyeron que su modelo es capaz de pronosticar tanto la toxicidad química en animales como en humanos.
Si bien afirmaron que todavía tienen que corroborar la información obtenida, aseguraron que su método basado en el análisis de células se puede usar en pruebas toxicológicas y permitiría seleccionar qué compuestos interesaría analizar a más profundidad en los exámenes.
Estudio Resultados
Hasta ahora, la medición de la toxicidad en humanos se hacía con estudios en vivo (en el organismo) de los animales.
Desventajas
Este método tradicional se caracteriza por ser costoso y tener bajo rendimiento, que en muchas ocasiones dificulta la extrapolación de los resultados a los humanos.
- See more at: http://yucatan.com.mx/imagen/ya-no-usarian-animales#sthash.lhKQA2UD.dpuf