人工智能检测出多种致癌污染物
2024/06/25 | via.媒体 香港《南华早报》网站 | 收藏本文
中国科学家利用机器学习技术在全球环境中发现了未知的“永久化合物”,指出全球范围内存在大量未经报告的潜在致癌物。中国团队新建的识别平台将有助于发现和检验化学品对环境的影响,为提高风险管理能力提供了可能。
全氟和多氟烷基类物质(PFAS)具有良好的耐油、耐水和耐热等性能,广泛应用于不粘锅、食品包装和防水防火材料等各种产品。由于难以降解,PFAS俗称“永久化合物”。科学界发现,有些PFAS与器官损伤、人体发育和癌症相关,所以许多PFAS在全球被限制使用甚至禁用。
中国科研团队于5月23日在美国同行评议期刊《科学进展》上刊文指出,“禁止传统PFAS导致越来越多PFAS替代品涌现,这些替代品尚未经充分的安全性检测,或因涉及商业秘密尚未被公开”。论文通讯作者、南京大学学者韦斯指出,“新出现的PFAS有点像传统PFAS的亲戚——特性和结构都相似,但不完全一致”。
论文指出,现有方法不能识别许多未知的PFAS化合物,也没有任何平台可以识别环境样本里的未知PFAS。
为筛选未知的PFAS,科研团队利用机器学习技术,升级了名为分子网络的筛选工具,分析不同化合物的相似性。
《科学进展》杂志的出版方美国科学促进会在一篇新闻通稿中援引韦斯的话称,“通过运用分子网络,我们可以绘制出已知PFAS与未知PFAS的关系”,识别出类似结构。论文指出,科研团队利用他们研发的APP-ID识别平台,检测江苏省一处工业园区的污水样本后,发现了分属31个不同类型的733种PFAS,其中大约17个类型此前不为人知。
科研团队还利用APP-ID平台筛查了一个全球环境样本库,研究了全球20个国家的样本,发现126种PFAS,其中37种直到最近才被发现,另有81种从未被报告过。
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