Un’analisi descrive un nuovo approccio basato sull’intelligenza artificiale per prevedere il potenziale sensibilizzante degli ingredienti cosmetici con un’accuratezza paragonabile alla sperimentazione animale e ai test in vitro attualmente in uso.
È ampiamente dimostrato che i cosmetici rientrano tra le principali cause della dermatite allergica da contatto (ACD). La frequenza delle reazioni allergiche agli ingredienti cosmetici richiede pertanto un’azione appropriata.
I dati epidemiologici attualmente disponibili confermano che le restrizioni normative sull’uso delle materie prime con note proprietà sensibilizzanti possono comportare un decremento dei tassi di sensibilizzazione.
Prima del 2004, i cosmetici e i loro ingredienti venivano testati soprattutto sugli animali al fine di determinarne la tossicità a dosi ripetute, la tossicità riproduttiva e dello sviluppo, la mutagenicità e il potenziale di sensibilizzazione cutanea.
L’11 marzo 2013 è entrato in vigore il divieto assoluto di sperimentazione animale per i prodotti cosmetici finiti e per i loro ingredienti, nonché l’impossibilità di immettere sul mercato prodotti testati sugli animali, indipendentemente dalla disponibilità di metodi alternativi.
Possibili soluzioni in vitro
I metodi in vitro alternativi progettati per sostituire gli esperimenti sugli animali nella valutazione della tossicità e dell’allergenicità degli ingredienti cosmetici si basano sul cosiddetto approccio omics. Si tratta di metodiche che si propongono di analizzare gli eventi avversi con potenziali rischi a livello molecolare, strutturale o cellulare, piuttosto che a livello organico e cutaneo.
Rimane, tuttavia, oggetto di dibattito se le soluzioni in vitro disponibili possano davvero riflettere in modo accurato e affidabile i processi che si verificano in un sistema molto più complesso quale il corpo umano e se siano paragonabili o migliori dei test precedentemente utilizzati su persone e animali.
Lo studio
Il presente studio, pubblicato sull’International Journal of Molecular Sciences, ha preso in esame lo sviluppo di un modello in silico basato sull’intelligenza artificiale (apprendimento automatico) con l’obiettivo di prevedere il potenziale sensibilizzante degli ingredienti cosmetici in virtù delle loro caratteristiche chimico-fisiche e di confrontarne le previsioni con i dati storici ottenuti dalla sperimentazione animale e con i risultati dei test in vitro basati sull’omics.
Tale modello è stato realizzato con l’impiego del software di apprendimento automatico WEKA, alimentato con descrittori fisico-chimici e strutturali di apteni e addestrato con dati provenienti da studi epidemiologici, compilati in indici di probabilità stimata (eOR) e di rischio attribuibile stimato (eAR).
L’approccio in silico è stato successivamente utilizzato per prevedere il potenziale sensibilizzante di 15 apteni emergenti e meno studiati, sette dei quali indicati come sensibilizzanti: ciclamino aldeide, N,N-dimetilacrilammide, dimetiltiocarbamil benzotiazolo solfuro, geraniolo idroperossido, isobornil acrilato, nerale e prenil caffeato.
Di tutti i modelli testati, i dati migliori sono stati ottenuti per il classificatore Naive Bayes, addestrato con 24 descrittori fisico-chimici, ed eAR, che ha prodotto un’accuratezza dell’86%, una sensibilità dell’80%, e una specificità del 90%.
Le conclusioni
L’approccio discusso consente una previsione del potenziale sensibilizzante degli ingredienti cosmetici (ed eventualmente anche di altri apteni) con un’accuratezza paragonabile alla sperimentazione animale e ai test in vitro attualmente utilizzati.
Per di più, i modelli in silico consumano poche risorse, non destano preoccupazioni etiche, e possono fornire risultati per più sostanze chimiche quasi istantaneamente. Tale strategia sembrerebbe, pertanto, utile e promettente per la valutazione della sicurezza cosmetica.
Kalicińska Jadwiga, Barbara Wiśniowska, Sebastian Polak, and Radoslaw Spiewak. 2023. “Artificial Intelligence That Predicts Sensitizing Potential of Cosmetic Ingredients with Accuracy Comparable to Animal and In Vitro Tests—How Does the Infotechnomics Compare to Other “Omics” in the Cosmetics Safety Assessment?” International Journal of Molecular Sciences 24, no. 7: 6801. https://doi.org/10.3390/ijms24076801
