Połączony model QSAR przewiduje toksyczność u przepióra
Celem projektu DEMETRA było opracowanie oprogramowania do przewidywania toksyczności pestycydów i związanych z nimi związków. W pracy tej brali udział ekotoksykolodzy i użytkownicy końcowi z rządu i przemysłu. Odpowiednie zestawy danych zostały zdefiniowane w odniesieniu do pestycydów i wartości ich toksyczności w pięciu organizmach. Połączony model ilościowy związku pomiędzy strukturą a aktywnością (ang. QSAR — Quantitative Structure Activity Relationship) został użyty do przewidzenia ostrej toksyczności doustnej dla przepióra wirginijskiego. Model opracowano za pomocą podejścia opartego na zasadach, będącego funkcją nieciągłą łączącą różne modele indywidualne. Podstawowy pomysł był taki, że różne modele mogą być słabsze lub silniejsze w jednym lub innych aspektach. Poprawiono to poprzez połączenie pozytywnego działania poszczególnych modeli. Jako źródeł danych toksykologicznych użyto baz danych EPA-OPP, SEEM i BBA, przy czym baza danych EPA-OPP była głównym źródłem danych. W ramach dodatkowej kontroli wyłącznie dane o wysokiej jakości były wykorzystywane i porównywane pomiędzy bazami danych. Nakreślono procedurę przeznaczoną do identyfikacji pojedynczej toksyczności, którą można odtworzyć, gdy dostępne są wartości wielokrotne. Przyjęto podejście ostrożne, stosując najniższą wartość, co jest opcją stosowaną przez UE. Potencjalni użytkownicy tych wyników obejmują instytucje, które udostępniły bazy danych do tego projektu. Jedno możliwe zastosowanie to działanie jako audyt zewnętrzny wyników. Umożliwiłoby to im uzyskanie dokładniejszych informacji. Dane, które były systematycznie zbierane i przechowywane, są również przeznaczone do użytku przez przemysł i ciała ustanawiające przepisy. Mogą one stanowić szybkie i łatwo dostępne źródło danych. Wykorzystanie tego darmowego modelu jest tańsze niż wykonywanie doświadczeń na zwierzętach, zmniejszając w ten sposób czas spędzony na ocenie ryzyka środowiskowego nowych pestycydów/związków chemicznych. Trzecią grupą potencjalnych użytkowników są badacze akademiccy pracujący na modelach, dla których wiarygodność danych jest niezwykle istotna. Model pomógł w badaniu nowych pestycydów poprzez umożliwienie oceny ryzyka środowiskowego w sposób prognostyczny, czyniąc w ten sposób syntezę związku zbędną. Umożliwiło to przemysłowi uporać się z dużą ilością kandydatów chemicznych na pestycydy rynkowe.
