Potrivit DairyReporter, folosind AI, un grup de cercetători a identificat molecule car ar putea deschide calea către formularea de noi inhibitori enterici ai metanului pentru vacile de lapte și de carne, informează DairyReporter.

Mai siguri ca bioformul

Descoperirea deschide calea pentru crearea de inhibitori enterici de metan puternici, care sunt mai siguri decât bromoformul, precizează sursa citată.

Oamenii de știință din SUA au descoperit o modalitate de a accelera cercetarea privind inhibarea netoxică a metanului la bovine prin implementarea inteligenței artificiale și a învățării automate.

Cohorta – formată din cadre universitare de la Unitatea de Cercetare pentru Gestionarea Nutrienților Animale a USDA-ARS, Universitatea de Stat din Iowa și Departamentul de Știință și Industrie a Animalelor de la Universitatea de Stat din Kansas – a folosit tehnologia pentru a găsi care dintre miile de molecule din corpul vacii ar putea acționa ca inhibitori naturali ai metanului.

Noua abordare – care nu a mai fost aplicată în domeniul științei animale până acum – le poate permite oamenilor de știință să proiecteze noi molecule inhibitoare prin IA generativă și, de asemenea, să informeze dezvoltarea de bolusuri netoxice, vaccinuri și alte produse de inhibare a metanului pentru bovine.

Constatări esențiale

La rândul lor, constatările pot fi esențiale în informarea formulărilor de alternative la soluțiile existente, cum ar fi Bovaer, aditivul furajer care conține 3-NOP dezvoltat de dsm-firmench, care a provocat o furtună de controverse în Marea Britanie; și bromoform, un inhibitor natural puternic al metanului, care a fost totuși legat de cancer la animale.

„Bromoformul este conținut în algele roșii, dar există preocupări legate de sănătate în legătură cu siguranța acesteia”, ne-a spus Matthew R. Beck, cercetător în domeniul animalelor pentru Unitatea de cercetare pentru managementul nutrienților pentru animale din cadrul USDA-ARS.

„Așa că ne-am gândit că am putea face niște modele pe computer, simulări pe computer, pentru a identifica potențial inhibitori alternativi care au dimensiuni similare ale efectului, dar nu aceleași probleme de sănătate.”

Profilarea a mii de molecule

Conducătorul cercetării a fost Ratul Chowdhury, profesor asistent la Departamentul de Inginerie Chimică și Biologică de la Iowa State University.

„Există două piese importante pe care oamenii nu le-au făcut înainte în acest spațiu”, a spus Chowdhury. „Explicați de ce cele 15 molecule cunoscute [capabile să inhibe metanogeneza în sistemul digestiv al rumegătoarelor] funcționează așa cum o fac și apoi găsiți câteva alternative care ar fi la fel de bune.”

Găsirea acestor alternative a necesitat curățarea unei baze de date cu 51.000 de metaboliți bovini și compararea acestora cu cele 15 molecule cunoscute de inhibitori de metan, folosind învățarea automată. Numai acel proces ar fi durat cel puțin doi ani fără a utiliza inteligența artificială și învățarea automată, estimează Chowdhury.

„Am efectuat niște algoritmi de învățare automată pentru a profila toate aceste 50.000 de molecule și apoi am efectuat învățarea automată contrastantă, ceea ce ne-a ajutat să distingem cele două seturi de molecule”, a explicat Chowdhury, adăugând că, deoarece moleculele nestudiate anterior erau deja prezente în corpul vacii, era puțin probabil să fie toxice.

„Ne-am dat seama apoi care molecule prezente în vacă erau foarte asemănătoare din punct de vedere al proprietății cu cei 15 inhibitori cunoscuți; care ne-a oferit candidații principali și i-a sortat într-o bibliotecă de compuși care probabil funcționează.”

Au urmat teste suplimentare pentru a se asigura că moleculele ar putea intra în peretele celular al arheilor, microbii care produc metan în rumenul vacii.

„În acest moment, am venit cu un protocol de calcul care ne oferă candidați principali și avem o oarecare încredere în ei, dar încă nu am făcut niște experimente pe ei”, a rezumat Chowdhury.

Reducerea metanului și costul

Jacek A. Koziel, lider de cercetare pentru Unitatea de cercetare pentru managementul nutrienților pentru animale din cadrul USDA-ARS din Bushland, Texas, a explicat: „Această abordare ne îndepărtează de abordarea de tip expediție de pescuit și ne permite să fim foarte atenți la rezultate. căutăm mecanismul pe care trebuie să-l adoptăm și apoi să realizăm modelări folosind inteligența artificială.”

În special, descoperirile pot ajuta, de asemenea, la informarea cercetării asupra alternativelor puternice la inhibitorul sintetic Bovaer.

„Bovaer poate reduce metanul undeva între 15% și 30%”, a spus Beck. „În timp ce bromoformul de la celălalt capăt poate reduce metanul undeva între 80% și 90%.

„Dacă putem identifica compuși noi care au un mod similar de acțiune, ne-am afla undeva în acea rată de reducere a metanului cu 30% până la 90%.

În ceea ce privește costul probabil al unui aditiv formulat în urma acestei cercetări, cercetările estimează că un furaj ipotetic „nu ar avea niciun impact asupra performanței vacii de carne sau asupra aportului de hrană și ar costa suplimentar 0,05 USD, 0,10 USD sau 0,15 USD/animal/ d să se hrănească după muncă”, reducând în același timp metanul cu 30% în toate scenariile simulate de cadre universitare.

Deci, ce urmează? Koziel: „Avem o listă compusă de candidați pe care o vom clasa – aceasta este prioritatea în acest moment.

Apoi, am putea încerca teste in vitro pentru a vedea foarte repede dacă am putea obține un efect de impact asupra atenuării metanului enteric. Și apoi, echipat cu toate aceste cunoștințe ge, încercați să începeți teste complete pe animale.”

De asemenea, cadrele universitare caută în mod activ finanțare externă pentru a asigura o putere de calcul suplimentară care le-ar permite să efectueze cercetări suplimentare.

(Sursă: ”Computational approaches for enteric methane mitigation research: from fermi calculations to artificial intelligence paradigms”) Foto: Freepik