Chemikalia w meblach mogą wpływać na ich metabolizm

otyogenne

Jeśli siedzisz za dużo na sofie, możesz przybrać na wadze. Brzmi jak zdrowy rozsądek, prawda? Jednak przyrost masy ciała może nie tylko być wynikiem nadmiernego siedzącego sposobu życia. Może to być spowodowane kontaktem z niektórymi chemikaliami, które mogą być dostępne w ich meblach.

Te chemikalia są znane jako chemikalia interferujące metaboliczne (MDC) lub „otyłe” i można je znaleźć w różnych elementach gospodarstwa domowego i w całym środowisku. Jak sama nazwa wskazuje, MDC mogą wywoływać zmiany w procesach metabolicznych osoby i powodować predyspozycje do przyrostu masy poprzez stymulujące komórki tłuszczowe (obocyty).

Dopiero niedawno zaczęły dokładnie badać, jaki rodzaj komórek tłuszczowych - istnieją różne typy - powstają w wyniku działania takich chemikaliów. „To ważne pytanie, ponieważ nie wszystkie komórki tłuszczowe są„ tworzone jednakowo ” - mówi dr Stefano Monti z Wydziału Medycyny na Boston University. „Białe komórki tłuszczowe przechowują energię, a tym samym przyczyniają się do otyłości. Komórki tłuszczowe brązowe i brite (brązowe na biało) spalają energię i zmniejszają otyłość. Nasza poprzednia praca wskazuje, że chemikalia środowiskowe raczej stymulują tworzenie białych komórek tłuszczowych”.

Monti wyjaśnia, że istnieje związek między zwiększoną produkcją MDC ze środowiska (a stresem przez nich) a szybkim wzrostem otyłości i chorób metabolicznych obserwowanych u ludzi. „Najnowsze badania wykazały, że wzrost BMI w ostatnich latach nie przypisał po prostu nadmiernego spożycia kalorii i/lub nieodpowiedniego zużycia energii” - dodaje.

Aby ograniczyć naszą ekspozycję na naszą ekspozycję i stosowanie tych potencjalnie szkodliwych chemikaliów, musimy wiedzieć, co i gdzie są, co okazało się trudne. Jednak Monti i współpracownicy, w tym dr Jennifer Schlezinger, opublikowali jednak nowe badanie, w którym zastosowano podejścia do uczenia się mechanicznego, aby skutecznie identyfikować i scharakteryzować MDC w szeregu substancji chemicznych.

Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe, gałąź sztucznej inteligencji (AI), wykorzystuje dane i algorytmy do odtwarzania sposobu uczenia się ludzi. Na przykład, aby nauczyć się zadania, ludzie je powtarzają i wykonują zadanie, dopóki nie zostaną zoptymalizowane. To samo dzieje się podczas nauki maszyny; w związku z czym dokładność poprawia się za każdym razem.

Dlaczego uczenie maszynowe?

Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego w tym kontekście? Decyzja była oparta na prośbie Monti i jego współpracowników o opracowanie bezstronnego i opartego na danych podejścia. Z pomocą uczenia maszynowego zespół był w stanie skutecznie „uczyć się” z poprzednich badań. „Profilowaliśmy” wiele ponad 60 chemikaliów o znanych efektach (tj. Znane albo otyogennemu lub nie-azotogennemu), aby „wyszkolić” model komputerowy w celu przewidywania ich potencjału metabolicznego ”, opisuje Monti.

Faza profilowania eksperymentu obejmowała leczenie komórek preadipocytów - które pochodzą od myszy - z każdą z chemikaliów i ekstrakcję z nich mRNA. Następnie mRNA zsekwencjonowano do analizy transkrypcji przy użyciu procedur sekwencjonowania RNA (RNA-Seq). Proces ten dostarczył naukowców informacji o tym, jak geny komórek reagowały na stres chemiczny. „Te profile sekwencjonowania RNA zostały przekazane do modelu komputerowego wraz z dobrze znanymi chemicznymi oznaczeniami, które zostały przeszkolone w celu rozróżnienia między dwiema klasami, a następnie zastosowano do klasyfikacji niezarodnych chemikaliów”, mówi Monti.

Profile RNA-Seq dostarczyły informacji o skutkach krótkoterminowej ekspozycji na chemikalia, podczas gdy nazwy (np. Esogenogeniczne lub nieobsoduterzy) zastosowano w celu zapewnienia długoterminowych efektów ekspozycji. Dlatego model uczenia maszynowego został przeszkolony w zakresie stosowania krótkoterminowych profili ekspresji w celu przewidywania możliwych długoterminowych efektów narażenia nieograniczonych chemikaliów. Monti podkreśla, że jest to subtelna, ale ważna kwestia.

Projekt eksperymentu opiera się na poprzednich pracach, projektu rakotwórczego, który miał na celu zidentyfikowanie potencjalnego rakotwórczego. „Razem dwa badania oferują ramy koncepcyjne, eksperymentalne i arytmetyczne (tj. Kompleksowy„ przepis ”) z ogólnym zastosowaniem dla badań dużych grup chemikaliów na ich potencjalnych długoterminowych skutkach ubocznych, w tym między innymi ograniczone, zaburzenia metaboliczne i rak rakotwórcza”, wyjaśnia Monti.

Pełny wpływ ekspozycji MDC

Grupa badawcza chciałaby podkreślić, że zastosowania ich najnowszego badania wykraczają poza specjalne cechy zastosowanej metody i jej umiejętności. Profilowane chemikalia w badaniu obejmowały również leki stosowane w leczeniu chorób metabolicznych. Naukowcy umożliwili swojej metodologii bliżej przyjrzenia się, w jaki sposób leki te wpływają na metabolizm komórki. „To zrozumienie z kolei będzie miało kluczowe znaczenie dla rozwoju bardziej skutecznych i bardziej ukierunkowanych leków przy minimalnych skutkach ubocznych”, mówi Monti.

Identyfikacja substancji chemicznej jako MDC jest tylko pierwszym krokiem, wyjaśnia Monti: „Wybraliśmy dwie prognozy o wysokiej zawartości (tonalid i chinoksy, dwa często używane pestycydy) i przeprowadziliśmy kompleksową walidację funkcjonalną, co ostatecznie potwierdziło ich negatywne skutki dla ludzkiego tłuszczu.

  

 
 Źródła: 


 Kim S, Reed E, Monti S, Schlezinger J. Oparta na danych transkryptalna taksonomia adipogennych chemikaliów do identyfikacji i brytyjskiego adipogenów. Environ. Perspektywa zdrowia.2021.129 (7): 077006. Doi: 10.1289/ehp6886, https://ehp.niehs.nih.gov/doi/10.1289/ehp6886 
 https://www.technologynetworks.com/proteomics/news/chemicalsin-your-furniture-mpact-your-metabolim-351850?utm_source = Facebook & Utm_medium = Social & Utm_Campaign = IFLS%20Referral & fbclid = iWAR334CNRDUFCQ8EVFCQYTEXULMKJ-MP5L-EB8ICBGNPMHUKBBKQASMMANXY