Ваш кишечник отравлен? Ученые раскрывают скрытое влияние повседневных химикатов
Исследование выявило 168 распространенных химических веществ, которые нарушают рост полезных кишечных бактерий, а некоторые также способствуют развитию антибиотикорезистентности
Короткое резюме
Масштабное лабораторное исследование Кембриджского университета показало, что 168 антропогенных химических веществ, включая пестициды, антипирены и пластификаторы, ингибируют рост 22 видов полезных кишечных бактерий. Многие из этих веществ ранее не считались биологически активными в отношении живых организмов. Более того, при адаптации к некоторым загрязнителям бактерии развивали устойчивость к антибиотику ципрофлоксацину, что потенциально может затруднять лечение инфекций у человека.
Используя полученные данные, исследователи создали модель машинного обучения, способную предсказывать, будут ли промышленные химикаты (как существующие, так и новые) вредны для кишечного микробиома. Это позволяет перейти к парадигме «безопасного по дизайну» при разработке новых химических соединений. Стандартные оценки безопасности в настоящее время не учитывают воздействие на микробиом, так как химикаты обычно разрабатываются для действия на конкретные цели (например, насекомых).
Учёные подчёркивают, что реальный уровень воздействия этих веществ на микробиом в организме человека пока неизвестен, и необходимы дальнейшие исследования для сбора данных о реальной экспозиции. В качестве мер предосторожности они рекомендуют тщательно мыть фрукты и овощи, а также избегать использования пестицидов в домашних условиях.
Широкий спектр вредных веществ
168 химических веществ, включая пестициды, антипирены и пластификаторы, нарушают рост полезных кишечных бактерий
Неожиданная биологическая активность
Многие промышленные химикаты, ранее не считавшиеся влияющими на живые организмы, оказались токсичными для микробиома
Риск антибиотикорезистентности
Адаптация бактерий к некоторым загрязнителям сопровождалась развитием устойчивости к антибиотику ципрофлоксацину
Инструмент для прогнозирования
Создана модель машинного обучения для предсказания вреда новых химикатов для микробиома на этапе разработки
Текст сгенерирован с использованием ИИ


