當前，納米材料在電子機械、醫(yī)療化工、能源環(huán)境等諸多領(lǐng)域的研究、應(yīng)用迅速發(fā)展，但納米材料的環(huán)境效應(yīng)預(yù)測存在高內(nèi)涵數(shù)據(jù)庫缺乏、環(huán)境轉(zhuǎn)化情景遺漏、模型普適性弱等問題，嚴重制約了國家對危害性納米材料的風險防控。

記者7月18日從南開大學(xué)獲悉，該校環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院胡獻剛教授團隊在拓展機器學(xué)習算法預(yù)測納米材料的生物效應(yīng)，以及通過增強機器學(xué)習的可解釋性，從而探索納米材料生物效應(yīng)的機理方面取得了突破，為上述問題的解決提供了新的研究思路。相關(guān)論文發(fā)表在國際知名期刊《科學(xué)進展》上。

據(jù)介紹，為有效控制和削減環(huán)境污染物, 必須首先了解污染物的產(chǎn)生源頭、分布特征、轉(zhuǎn)化規(guī)律以及毒性效應(yīng), 進而對污染進行治理或修復(fù)，這就需要對化學(xué)品進行環(huán)境效應(yīng)預(yù)測。這是國家對危險化學(xué)品進行風險防控的重要手段，也是當前毒理學(xué)研究的重要方向。在2005年發(fā)生的松花江污染事件、大氣霧霾成因等重大環(huán)境問題上，環(huán)境生物效應(yīng)預(yù)測發(fā)揮了不可替代的作用。

目前，在對納米材料的環(huán)境生物效應(yīng)預(yù)測中，機器學(xué)習模型已廣泛應(yīng)用，但是受限于機器學(xué)習的可解釋性，利用機器學(xué)習模型揭示復(fù)雜納米毒理的機制仍具有很大的難度。

胡獻剛教授團隊在前期工作基礎(chǔ)上創(chuàng)建了納米材料—生物效應(yīng)數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建了納米材料—生物效應(yīng)回歸模型，并提出了一個基于樹的隨機森林特征重要性和特征網(wǎng)絡(luò)交互分析框架(TBRFA)，該框架通過多指標重要性分析方法，克服了小型數(shù)據(jù)集導(dǎo)致的特征重要性分析偏差，并利用隨機森林的工作機制建立了特征交互網(wǎng)絡(luò)，揭示了潛在的影響納米材料生物效應(yīng)的交互因素。

TBRFA包含重要性分析與特征交互網(wǎng)絡(luò)分析。TBRFA重要性分析采用多個重要性指標，以平衡傳統(tǒng)的單一指標帶來的偏見，并識別出暴露恢復(fù)時間、材料比表面積以及材料尺寸是影響納米材料誘導(dǎo)生物效應(yīng)的重要因素。TBRFA特征交互網(wǎng)絡(luò)分析通過解析隨機森林的樹結(jié)構(gòu)，計算出兩兩特征之間的交互作用系數(shù)，并識別出材料的比表面積與表面電荷、比表面積與長度、長度與直徑之間在誘導(dǎo)生物效應(yīng)過程中如何相互制約與影響。

胡獻剛表示，這項研究對研發(fā)環(huán)境友好型納米材料具有一定的指導(dǎo)作用，將為納米材料的生態(tài)環(huán)境安全性評估提供新的策略;該機器學(xué)習算法除了適用于納米材料環(huán)境效應(yīng)分析，也可用于重金屬、有機物污染等環(huán)境生物效應(yīng)的預(yù)測、評估。