Künstliche Intelligenz hilft bei der Gefahrenbeurteilung von Chemikalien

In der Umweltforschung dient der Biokonzentrationsfaktor (BCF) als Standardmaßstab für die Anreicherung von Chemikalien. Er beschreibt das Verhältnis einer Substanzkonzentration im Fisch gegenüber dem umgebenden Wasser. Während man bisher davon ausging, dass dieser Faktor für jede Substanz eine feste Konstante darstellt, widerlegte ein interdisziplinäres Team unter der Leitung von Professor Heinz Köhler diese Annahme nun. Die Forschenden entdeckten, dass der BCF maßgeblich von der im Test gewählten Substanzkonzentration abhängt. Diese Erkenntnis ist brisant. Für mehr als die Hälfte der Chemikalien, die sich potenziell in Fischen anreichern, stellt diese Variabilität die bisherigen Anreicherungsdaten infrage, die Grundlage für EU-Zulassungsverfahren sind.

Die Relevanz dieser Entdeckung erstreckt sich bis auf die menschliche Gesundheit, da die Anreicherung von Stoffen in der Nahrungskette weitreichende Folgen haben kann. Professor Köhler betont hierzu: „Im menschlichen Körper kann sich die Anreicherung vervielfachen. Ob ein Stoff schädlich wirkt, erweist sich oftmals erst nach längeren Zeiträumen.“

Weltweite Standards zur Chemikalieneinstufung infrage gestellt

Der BCF wird weltweit als zentraler Indikator zur Gefahreneinstufung von Chemikalien genutzt. Die neuen Ergebnisse offenbaren trotzdem grundlegende methodische Mängel in der bisherigen Praxis. „Anders als bisher gedacht – und praktiziert – handelt es sich bei dem Faktor nicht um ein jeweils für die Chemikalie spezifisches Kriterium“, berichtet Köhler. Er führt weiter aus: „Setzt man im Umgebungswasser der Fische eine hohe Stoffkonzentration ein, ergibt sich in fast allen Fällen ein niedriger BCF. Umgekehrt ist es bei einer niedrigen Stoffkonzentration. Das konnten wir in unserem Team mathematisch belegen und physiologisch erklären.“

Dass dieser Effekt bisher in keinem weltweiten Regelwerk berücksichtigt wurde, fiel erst jetzt auf, nachdem das Team der Universität Tübingen zusammen mit Partnern vom Umweltbundesamt sowie den Universitäten Yale und Athen tausende Studien zu Chemikalientests evaluiert hatte. Um diese Unsicherheiten in Zukunft zu umgehen, hat das Forschungsteam ein KI-basiertes Instrument entwickelt. Dieses schätzt die bioakkumulierenden Eigenschaften von Substanzen mit hoher Sicherheit ein und wird der Fachwelt kostenlos zur Verfügung gestellt.

Komplexe Informationen effizient verarbeiten

In einem weiteren Schritt entwickelte das Forschungsteam mithilfe von Deep Learning ein Programm, das experimentelle Daten zum Biokonzentrationsfaktor mit einer Sicherheit von 90 Prozent vorhersagen kann. Diese Methode des maschinellen Lernens nutzt künstliche neuronale Netze. Damit kann es komplexe Datenbestände effizient verarbeiten und verborgene Muster identifizieren. Es bietet entscheidende Vorteile: „Mit unserem Tool können wir auch besonders kritische Werte der Chemikalien mit Worst-Case-Szenarien beschreiben, also das Eintreten des schlimmsten anzunehmenden Falls, in denen die Chemikalien sich besonders stark anreichern würden.“

Die Validierung des Tools zeigte bei bereits als bioakkumulierend eingestuften Stoffen eine hohe Übereinstimmung mit bisherigen Methoden. Jedoch deckte das bei anderen Substanzen gravierende Sicherheitslücken auf. Dazu erklärt Köhler: „Als wir unser Tool jedoch zur Überprüfung von Chemikalien einsetzten, die sich nach bisheriger Einstufung nicht auf gefährliche Weise in Lebewesen anreichern, kamen wir zu einem alarmierenden Ergebnis: Mehr als 60 Prozent der Substanzen, die als bioakkumulierend hätten erkannt werden müssen, wurden mit der etablierten Methodik nicht als bioakkumulierend eingeordnet.“ Der Grund hierfür liegt in den Testbedingungen, die oft zu niedrige Faktoren für Worst-Case-Szenarien lieferten. „Unsere Metastudie hat gezeigt, wie wichtig es ist, die Chemikalientests zum Biokonzentrationsfaktor in Fischen unter für die Umwelt relevanten Bedingungen durchzuführen. Nur so können wir realistische Werte zur Gefahrenbeurteilung erhalten“, betont der Forscher.

BCFpro ermöglicht präzise Schadstoffprognosen ohne Tierversuche

Um eine verlässliche Einstufung zu gewährleisten, stellt das Team das neue Instrument unter dem Namen BCFpro kostenfrei zur Verfügung. Da das Programm auch die Anreicherung künftiger Neuentwicklungen präzise voraussagen kann, bietet es zudem ein erhebliches Potenzial zur Reduzierung von Tierversuchen. Professorin Dr. Dr. h.c. Karla Pollmann unterstreicht die Bedeutung dieser praxisnahen Forschung: „Die Forschung muss sich auch an der Praxis orientieren, diese hinterfragen und überprüfen. Das wird in dieser Studie getan. So helfen die Forscherinnen und Forscher der Universität Tübingen, ökotoxikologische Verfahren zu verbessern und hiermit sowohl den Umweltschutz als auch den Tierschutz voranzubringen.“

Quelle

Eberhard Karls Universität Tübingen (01/2026)