Tradicionalna istraživanja zdravlja životne sredine često se fokusiraju na pojedinačne hemikalije i njihovu toksičnost. Međutim, u stvarnom svetu, ljudi su izloženi različitim zagađivačima istovremeno, što može rezultirati složenim interakcijama koje mogu pojačati ili umanjiti njihove efekte na zdravlje.
Klasični modeli koji pretpostavljaju aditivne efekte, kao što su sabiranje koncentracija i nezavisno delovanje, mogu biti neprecizni u ovim složenim situacijama. Iako su napredne statističke metode i tehnike mašinskog učenja pokušale da reše ovaj problem, suočavaju se sa izazovima zbog kompleksnosti interakcija velikog broja zagađivača i nemogućnosti izdvajanja pojedinačnih efekata svakog zagađivača.
Kako bi se nosili sa ovim problemom, grupa istraživača predvođena profesorom Kuk Čoom sa Nacionalnog univerziteta Pusan, razvila je FLIT-SHAP, objašnjavajući aditivni alat sa transformisanim Šaplijevim presekom funkcija, kao odgovor na ove izazove. Ova tehnika se fokusira na razbijanje efekata specifičnih zagađivača unutar mešavine, za razliku od tradicionalnih pristupa koji koriste širi spektar analize.
Posebno korisna za razumevanje OP čestica u vazduhu, FLIT-SHAP se pokazao kao moćan alat za analizu zagađivača. Njegova primena u istraživanju PM čestica, koje su poznate po izazivanju različitih zdravstvenih problema, omogućila je detaljnije uvide u njihovo delovanje. Ova studija je objavljena u časopisu Journal of Hazardous Materials.
Profesor Čo objašnjava da OP PM čestice mogu izazvati reaktivne vrste kiseonika, što može dovesti do oksidativnog stresa i upala u telu, uzrokujući respiratorne i kardiovaskularne probleme. Korišćenjem FLIT-SHAP-a, naučnici su istražili interakcije OP čestica u mešavini zagađivača, koristeći podatke iz kontrolisanih laboratorijskih eksperimenata za obuku modela mašinskog učenja poput KSGBoost, uz pomoć FLIT-SHAP alata za objašnjenje.
Studija je otkrila da su u laboratorijskom okruženju većina interakcija bila sinergistička, što znači da su zajedno pojačavale toksičnost, dok su antagonističke interakcije bile manje česte. Međutim, u stvarnim scenarijima, primećeno je da su antagonistički efekti dominirali, što je rezultiralo manjom ukupnom toksičnošću nego što su predviđali tradicionalni modeli.
Najznačajnije otkriće bilo je da su grupa hemikalija poznatih kao kinoni imale veći uticaj na toksičnost nego što se pretpostavljalo. Ova nova saznanja postavljaju pitanja o dosadašnjim pristupima regulisanju zagađivača i ukazuju na potrebu za većim fokusom na ove specifične hemikalije. FLIT-SHAP ne samo da je tačno predvideo toksičnost (R² = 0,99), već je pružio detaljne uvide u interakcije među zagađivačima, čineći ga moćnim alatom za procenu rizika i unapređenje razumevanja zdravstvenih rizika u životnoj sredini.
Testovi istraživača su pokazali kako zagađivači reaguju na različite koncentracije, otkrivajući nedostatke tradicionalnih aditivnih modela u proceni toksičnosti smeše. Kroz upotrebu FLIT-SHAP-a, istraživači su naglasili ključne nijanse u doprinosu zagađivača u različitim scenarijima, ističući potrebu za preciznijim procenama rizika.
Iako je ova studija istraživala odabrane zagađivače i njihovu krajnju toksičnost, važno je nastaviti sa istraživanjem širih scenarija. FLIT-SHAP predstavlja značajan korak napred, pružajući precizan alat za procenu toksičnosti hemijskih smeša i obećavajući bolje regulatorne odluke za zaštitu zdravlja ljudi.
