يمكن أن تؤثر المواد الكيميائية في أثاثها على استقلابها

يمكن أن تؤثر المواد الكيميائية في أثاثها على استقلابها

  طور العلماء من مدارس الطب بجامعة بوسطن وصحة عامة أساليب للتعلم الآلي القادرين على تحديد وتوصيف استقلاب المواد الكيميائية التخريبية.  تم نشر بحثها في منظور الصحة البيئية.
 
  
 obesogenic 
 إذا كنت تجلس كثيرًا على أريكتك ، فيمكنك زيادة الوزن.  يبدو وكأنه الحس السليم ، أليس كذلك؟  ومع ذلك ، قد لا يكون زيادة الوزن نتيجة لطريقة الحياة المفرطة في الحياة.  بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون ناتج عن الاتصال ببعض المواد الكيميائية التي قد تكون متوفرة في أثاثها. 
 تُعرف هذه المواد الكيميائية بالمواد الكيميائية ذات الاستقلاب (MDCs) أو "السمنة" ويمكن العثور عليها في مختلف الأدوات المنزلية وفي جميع أنحاء البيئة.  كما يوحي الاسم ، يمكن لـ MDCs أن تؤدي إلى تغييرات في عمليات التمثيل الغذائي للشخص وخلق استعداد لزيادة الوزن عن طريق تحفيز الخلايا الدهنية (الخلايا obocytes). 
 بدأت البحث العلمي مؤخرًا فقط في دراسة نوع الخلايا الدهنية - التي توجد أنواع مختلفة - يتم تشكيلها نتيجة لعمل هذه المواد الكيميائية.  يقول الدكتور ستيفانو مونتي من قسم الطب بجامعة بوسطن: "هذا سؤال مهم لأنه لا يتم إنشاء جميع الخلايا الدهنية على قدم المساواة".  "تخزن خلايا الدهون البيضاء الطاقة وبالتالي تسهم في السمنة. خلايا الدهون البنية والبريت (البنية على الأبيض) تحرق الطاقة وتقلل من السمنة. يشير عملنا السابق إلى أن المواد الكيميائية البيئية تحفز تكوين خلايا الدهون البيضاء."
يوضح 
 مونتي أن هناك صلة بين زيادة إنتاج MDCs من البيئة (والإجهاد من قبلهم) والزيادة السريعة في السمنة والأمراض الأيضية التي لوحظت في البشر.  ويضيف قائلاً: "أظهرت أحدث الدراسات أن الزيادة في مؤشر كتلة الجسم في السنوات الأخيرة لم تنسب ببساطة تناول السعرات الحرارية المفرطة و/أو عدم كفاية استهلاك الطاقة". 





 للحد من تعرضنا لتعرضنا واستخدام هذه المواد الكيميائية التي يحتمل أن تكون ضارة ، نحتاج إلى معرفة ماذا وأين هم ، ما الذي ثبت أنه صعب.  ومع ذلك ، نشرت مونتي وزملاؤها ، بما في ذلك الدكتورة جنيفر شليزنجر ، دراسة جديدة استخدمت أساليب التعلم الميكانيكية لتحديد وتوصيف MDCs بنجاح في سلسلة من المواد الكيميائية غير المصنفة. 
 ما هو التعلم الآلي؟ 

يستخدم التعلم الآلي ، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) ، البيانات والخوارزميات لإعادة إنتاج الطريقة التي يتعلم بها الناس.  على سبيل المثال ، لتعلم مهمة ما ، يكررها الأشخاص وتنفيذ المهمة حتى يتم تحسينها.  يحدث نفس الشيء عند آلة التعلم ؛  حيث تتحسن الدقة في كل مرة. 
 لماذا التعلم الآلي؟ 
 لماذا تستخدم التعلم الآلي في هذا السياق؟  استند القرار إلى طلب مونتي وزملاؤه لتطوير نهج محايد ومستند إلى البيانات.  بمساعدة التعلم الآلي ، تمكن الفريق من "التعلم" بفعالية من الدراسات البحثية السابقة.  "لقد قمنا" بتعيين "عدد من 60 مادة كيميائية مع تأثيرات معروفة (أي معروفة إما إلى السمنة أو غير مملوءة) على" تدريب "نموذج كمبيوتر للتنبؤ بإمكاناتها الأيضية" ، يصف مونتي. 
 شملت مرحلة التنميط في التجربة علاج خلايا الخلايا المسبقة - والتي تأتي من الفئران - مع كل من المواد الكيميائية واستخراج مرنا منها.  بعد ذلك ، تم تسلسل mRNA لتحليل النسخ باستخدام إجراءات تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-seq).  قدمت هذه العملية للباحثين معلومات حول كيفية تفاعل جينات الخلايا مع الإجهاد الكيميائي.  يقول مونتي: "تم تغذية ملفات تعريف تسلسل الحمض النووي الريبي هذه في نموذج كمبيوتر مع العلامات الكيميائية المعروفة التي تم تدريبها على التمييز بين الفئتين ، ثم تم تطبيقها على تصنيف المواد الكيميائية غير المميزة". 
 قدمت ملفات تعريف RNA-Seq معلومات حول تأثيرات التعرض قصير الأجل للمواد الكيميائية ، في حين تم استخدام الأسماء (مثل Esogenogenic أو غير عابرة للانسداد) لتوفير تأثيرات التعرض طويلة الأجل.  لذلك ، تم تدريب نموذج التعلم الآلي على استخدام ملفات تعريف التعبير قصيرة الأجل من أجل التنبؤ بتأثيرات التعرض الطويلة الممكنة على المدى الطويل للمواد الكيميائية غير المميزة.  يؤكد مونتي أن هذه نقطة خفية ولكنها مهمة. 
 يعتمد تصميم التجربة على العمل السابق ، وهو مشروع السرطانات ، والذي يهدف إلى تحديد السرطانات المحتملة.  "معا ، تقدم الدراستان إطارًا مفاهيميًا وتجريبيًا وحسابيًا (أي" وصفة "شاملة) مع قابلية للتطبيق العام لفحص مجموعات كبيرة من المواد الكيميائية على آثارها الجانبية الطويلة المحتملة ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ، الاضطرابات الأيضية والسرطان ،" يوضح مونتي. 
 التأثير الكامل للتعرض MDC 
 تود مجموعة الأبحاث التأكيد على أن تطبيقات الدراسة الأخيرة تتجاوز الميزات الخاصة للطريقة المستخدمة ومهاراتها في مأزق.  وشملت المواد الكيميائية المعروفة في الدراسة أيضا الأدوية التي يتم استخدامها لعلاج أمراض التمثيل الغذائي.  مكّن العلماء منهجيتهم من إلقاء نظرة فاحصة على كيفية تأثير هذه الأدوية على استقلاب الخلية.  يقول مونتي: "سيكون هذا الفهم بدوره ذا أهمية حاسمة لتطوير الأدوية الأكثر فعالية وأكثر استهدافًا مع الحد الأدنى من الآثار الجانبية". 
 إن تحديد مادة كيميائية كـ MDC هي الخطوة الأولى فقط ، يشرح مونتي: "لقد اخترنا اثنين من التنبؤات ذات الطابع العالي (Tonalide و Quinoxy ، اثنان من المبيدات المستخدمة بشكل متكرر) وينفذنا بشكل متكرر التحقق من صحة شاملة ، مما أكد بشكل قاطع آثارها السلبية على تكوين الدهون البشرية. 
  

 
 المصادر: 


 Kim S ، Reed E ، Monti S ، Schlezinger J. A تصنيف نصية تعتمد على البيانات للمواد الكيميائية adipogenic لتحديد و Briton adipogens.environ. منظور الصحة.
 https://www.technologynetworks.com/proteomics/news/chemicalsin-youriture-mmpact-your-metabolism-351850؟utm_source = facebook & utm_medium = social & utm_campaign IWAR334CNRDUFCQ8EVFCHYTEXULMKJ-MP5L-EB8ICBGNPMHUKBKQASMMANXY