Foto: Shutterstock

Kend kemien på sekunder

torsdag 24 nov 16
|
af Karoline Lawætz

Kontakt

Eva Bay Wedebye
Specialkonsulent
DTU Fødevareinstituttet
35 88 76 04

QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship)

QSAR er computermodeller, der kan forudsige egenskaber for kemiske stoffer. Modellerne bygger på eksperimentelle resultater fra laboratorieforsøg og er udviklet af eksperter med kendskab til kemi, biologi, toksikologi, statistik, matematik og datalogi.

QSAR svarer til computermodellering af fly. Her skaber man også en virtuel model og tester den, inden man bygger en rigtig maskine og laver en prøveflyvning.

Den danske QSAR-database indeholder forudsigelsesdata om mere end 600.000 organiske ’small molecules’ (små kemiske forbindelser med kulstofskelet). Bl.a. fysisk-kemiske egenskaber, miljøskæbne og toksiske effekter.

Fordele og ulemper

Der findes andre QSAR-databaser, men de fungerer ikke på samme måde. Her lægger man – stof for stof – selv strukturinformationer ind for at foretage beregninger i QSAR-modellerne. Det er systemer, der udelukkende er beregnet til eksperter.

I den danske version er alle forudsigelserne lavet på forhånd, så når man slår et kemikalie op og beder om en analyse, henter programmet resultaterne med det samme. Det går hurtigt og giver et stort overblik. Til gengæld er databasen kun anvendelig, hvis den i forvejen kender kemikaliet.

Brugerfladen er let tilgængelig og udviklet, så den fungerer for både eksperter og andre med interesse for kemi, f.eks. studerende eller NGO’er.

En QSAR-analyse kan foretages allerede i den tidlige udviklingsfase af f.eks. nye lægemidler, før man overhovedet har fremstillet et kemisk stof i laboratoriet og lavet forsøg på celleniveau (in vitro) eller med forsøgsdyr (in vivo). Modellerne sparer altså tid, penge og forsøgsdyr.

Analyserne vil altid være behæftet med en vis usikkerhed i forhold til eksperimentelle tests, men til gengæld kan man kombinere viden fra modeller for mange forskellige egenskaber og derved forbedre nøjagtigheden.

Prøv QSAR her: qsar.food.dtu.dk

Et par klik med musen og nogle mikrosekunders ventetid. Det er alt, hvad der skal til for at få adgang til et væld af data om mere end 600.000 kemiske stoffer.

Virksomheder, der ønsker at benytte sig af nye kemiske stoffer i deres produkter og som har brug for at kende stoffernes egenskaber til bunds, inden produkterne sendes på markedet, kan glæde sig. Det samme kan forskere og myndigheder, der arbejder med f.eks. godkendelse af kemiske stoffer. For den nye danske QSAR-database er den første i verden, der indeholder færdige analyser af stofferne – lige til at hente frem. Databasen har hjemme på DTU Fødevareinstituttets hjemmeside, hvor en kæmpe server er blevet pakket med massive mængder af data og avanceret software gennem de seneste ti år. 

Resultatet er en kemidatabase, der er hurtig som lynet og indeholder hidtil usete mængder af information om egenskaberne for mere end 600.000 kemiske stoffer.

Mulighederne med databasen er mange, og for en nybegynder er systemets performance imponerende. Men det virker næsten lidt for nemt – er det virkelig til at stole på? Kan både forsker og menigmand gøre fornuftig brug af resultaterne?

Miljøstyrelsen bruger den dagligt

”Jeg bruger den danske QSAR-database næsten hver dag. Nogle gange til bare at danne mig et overblik over kemiske strukturer, fysisk-kemiske egenskaber eller mulig miljøskæbne for et stof,” fortæller Magnus Løfstedt, der er funktionsleder i kemikalieenheden i Miljøstyrelsen. Han har været med i en gruppe, der har rådgivet DTU Fødevareinstituttet under udvikling af databasen.

”Et kemisk navn siger jo ikke så meget om, hvor giftigt stoffet er – her er QSAR en stor hjælp i hverdagen. Det sparer os en masse tid, men hvis man skal bruge resultatet i forbindelse med f.eks. regulering af et stof, skal der yderligere data på bordet og en ekspertvurdering ovenpå,” understreger Magnus Løfstedt.

Hans job i Miljøstyrelsen er i den grad blevet lettere med den nye version af QSAR-databasen.Det samme kan man sige om tilværelsen blandt forsøgsdyr.

Det begyndte med haletudser

De første QSAR-modeller blev lavet for over 100 år siden. Her testede forskerne bedøvelse på haletudser for at finde en sammenhæng mellem stoffernes virkning og kemiske egenskaber.

Det viste sig, at jo mere lipofile stofferne var (altså jo bedre de blandede sig med fedtstoffer), jo bedre bedøvede de. Til behandling af resultaterne brugte man logaritmepapir og blyant. 

Takket være moderne QSAR-metoder på kraftige computere slipper man for at bruge haletudser som forsøgsdyr. Systemet er nemlig i stand til at forudsige, hvordan et stof vil opføre sig i forsøg – uden det nogensinde er prøvet af i laboratoriet.

Jo bedre QSAR-analyserne er, jo færre forsøgsdyr er der altså behov for. Det kræver til gengæld toptunede matematiske modeller.

Ligesom vejrudsigter

De matematiske modeller i den danske QSAR-database kan forudsige, om et stof vil være skadeligt eller ej, og det er bl.a. muligheden for nem adgang til disse analyser, der gør systemet unikt.

”En model tager udgangspunkt i eksisterende målinger, akkurat som når man laver en vejrudsigt. Vi forsøger altså at finde målinger, der præcis fortæller os det, vi har brug for at vide om et kemisk stof,” fortæller Eva Bay Wedebye, specialkonsulent på DTU Fødevareinstituttet.Hun har været projektleder på arbejdet med den danske QSAR-database, næsten lige siden arbejdet påbegyndte i slutningen af 90’erne.

En model bygger på et træningssæt for en effekt, f.eks. om stoffer er østrogenlignende i laboratorieforsøg. Har man f.eks. 500 kendte stoffer, der er testet i en bestemt forsøgsprotokol i laboratoriet, kan man ud fra resultaterne lave en model, der kan forudsige effekten af ukendte stoffer.

Målet er at identificere de kemiske egenskaber, der gør, at nogle af de 500 kendte stoffer er østrogenlignende, mens andre ikke er. De kendte stoffer bliver analyseret på alle mulige måder, og sådan træner man computeren i at skelne mellem problematiske og ikkeproblematiske kemiske forbindelser.

Foto: Shutterstock

For at øge troværdigheden af analyserne stiller den danske QSAR-database resultaterne fra tre forskellige slags software til rådighed for brugerne, så man kan se, om de forskellige modeller giver samme resultat. Derudover tilbyder systemet en overordnet forudsigelse baseret på resultaterne fra alle tre systemer.

Laboratorieforsøgene, som er udgangspunktet for QSAR, er som bekendt altid behæftet med en vis usikkerhed. Det samme er tilfældet for den matematiske modellering, og derfor er analyserne ikke 100 procent sikre.

”QSAR-analyser kan til visse formål ikke stå alene, men de kan være værdifulde redskaber til eksempelvis at planlægge eller supplere laboratorieforsøg,” siger Eva Bay Wedebye.

Ikke kun til eksperter

Man skal vide lidt om kemi for at have glæde af analyserne, men brugerfladen i den nye version er blevet let tilgængelig for mange.

Databasen er gratis at benytte, og funktionerne er blevet præsenteret for en lang række potentielle brugere inden for forskning, regulering, industri og NGO. I den kommende tid får også universitetsstuderende og folkeskoleelever en introduktion.

Spinout-virksomhed fra DTU Fødevareinstituttet: Bedre arbejdsmiljø og medicinsk udstyr

Vi efterspørger i stigende grad produkter med avancerede egenskaber. Det giver industrien udfordringer i forbindelse med udvikling af metoder, arbejdsgange og ingredienser, der også tilgodeser behovet for sikkerhed.

Det mærker rådgivningsvirksomheden Saxocon, der er ekspert i at hjælpe industrien med analyse af kemiske stoffer.

”Vi får henvendelser fra mange forskellige parter i industrien, og databasen er blevet et vigtigt redskab til at understøtte vores ekspertvurderinger,” fortæller Martin Friis-Mikkelsen, direktør i Saxocon.

Det kan være introduktion af nye kemiske stoffer i arbejdsprocessen eller ingredienser i det færdige produkt, der giver anledning til usikkerhed.

”Med en QSAR-analyse kan vi hurtigt give kunderne et godt grundlag for at beslutte, om de skal droppe introduktionen af et kemisk stof, eller om der f.eks. er behov for yderligere tests, inden de går videre. Det sparer ressourcer hos virksomhederne og gør det meget lettere f.eks. at forbedre arbejdsmiljøet eller udvikle sikre produkter,” forklarer Martin Friis-Mikkelsen.

Han ser et stort potentiale i den nye database.

”Bare inden for produktion af medicinsk udstyr er behovet enormt. Hvordan sikrer vi f.eks., at børn på neonatalafdelingerne kommer i kontakt med så få skadelige stoffer som muligt fra slanger og andet apparatur? Her er QSAR et helt fantastisk redskab,” siger Martin Friis-Mikkelsen.

saxocon.com