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Chemikaliensicherheit KI-Tool fixt Tests zur Substanzanreicherung in Fischen

Quelle: Pressemitteilung Eberhard Karls Universität Tübingen 4 min Lesedauer

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Wie umweltschädlich ist eine Chemikalie? Ein Aspekt ist die Anreicherung in Nahrungsketten. Diese stufen Forscher über den Biokonzentrationsfaktor in Experimenten mit Fischen ein. Nun hat ein Team der Uni Tübingen gezeigt, dass dieser Faktor für die Hälfte der bedenklichen Chemikalien infrage zu stellen ist. Ein KI-Tool soll künftig verlässlichere Daten liefern.

Rita Triebskorn und Heinz Köhler bei der Arbeit mit dem KI-gestützten BCFpro-Programm, mit dem der Biokonzentrationsfaktor (BCF) zur Anreicherung von Chemikalien in Fischen theoretisch erhoben wird. (Bild:  Institut für Evolution und Ökologie/Universität Tübingen)
Rita Triebskorn und Heinz Köhler bei der Arbeit mit dem KI-gestützten BCFpro-Programm, mit dem der Biokonzentrationsfaktor (BCF) zur Anreicherung von Chemikalien in Fischen theoretisch erhoben wird.
(Bild: Institut für Evolution und Ökologie/Universität Tübingen)

Das Risiko einer Chemikalie setzt sich zusammen aus ihrer Gefährlichkeit und der Expositionswahrscheinlichkeit. Für letzteres spielt es auch eine Rolle, wie verbreitet eine Substanz in der Umwelt ist. Um die Akkumulation von Chemikalien in der Natur einzuschätzen, ziehen Wissenschaftler standardmäßig den so genannten Biokonzentrationsfaktor (BCF) heran, der die Substanzkonzentration in Fischen gegenüber dem umgebenden Wasser wiedergibt.

Unterschätzter Effekt

Bisher nahmen Forscher an, dass dieser Faktor für jede Substanz konstant ist. Doch ein interdisziplinäres Forschungsteam unter der Leitung von Prof. Dr. Heinz Köhler vom Institut für Evolution und Ökologie der Universität Tübingen entdeckte nun, dass dies nicht der Fall ist.

Der BCF variiert je nach der im Test eingesetzten Substanzkonzentration. Die Konzentrationsabhängigkeit des BCF stellt die für Zulassungsverfahren der Europäischen Union verwendeten Anreicherungsdaten in Frage, und zwar für mehr als die Hälfte der potenziell in Fischen akkumulierenden Chemikalien. Daher entwickelte das Forschungsteam ein KI-gestütztes Instrument, mit dem sich die bioakkumulierenden Eigenschaften von Substanzen mit sehr hoher Sicherheit einschätzen lassen. Das Team stellt es frei zur kostenlosen Nutzung zur Verfügung.

Risiko durch Bioakkumulation falsch eingeschätzt

Die Anreicherung von Substanzen in Nahrungsketten wird als problematisch erachtet, zumal sie auch den Menschen betrifft. Im Körper kann es dazu kommen, dass sich die Anreicherung vervielfacht und Gesundheitsschäden hervorruft.

Ob ein Stoff schädlich wirkt, erweist sich oftmals erst nach längeren Zeiträumen.

Prof. Dr. Heinz Köhler, Institut für Evolution und Ökologie der Universität Tübingen

Wissenschaftler setzen den Biokonzentrationsfaktor in Fischen weltweit als wichtigen Indikator zur Gefahreneinstufung von Chemikalien ein, um normierte Angaben zu deren Anreicherung in Lebewesen zu machen. „Anders als bisher gedacht – und praktiziert – handelt es sich bei dem Faktor nicht um ein jeweils für die Chemikalie spezifisches Kriterium“, berichtet Köhler. „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.“

Dieser Effekt sei bisher nicht aufgefallen – zumindest sei er bisher weltweit in Regelwerken zur Gefahreneinstufung von Chemikalien nicht berücksichtigt worden, wie der Forscher sagt. Zu den Erkenntnissen gelangte das Team der Universität Tübingen um Köhler und Professorin Dr. Rita Triebskorn, ebenfalls Co-Autorin der Studie, gemeinsam mit ihren Kooperationspartnern vom Umweltbundesamt und den Universitäten Yale und Athen. Sie evaluierten Tausende von Studien zu Chemikalientests, in denen Forscher den Biokonzentrationsfaktor erhoben.

Bessere Vorhersage für verlässliche Chemikalieneinstufung

Im nächsten Schritt entwickelte das Team mithilfe von Deep Learning, einer KI-Methode des maschinellen Lernens, ein Programm, das experimentelle Daten zum Biokonzentrationsfaktor mit 90-prozentiger Sicherheit vorhersagen kann. Beim Deep Learning werden künstliche Netze – ähnlich den vernetzten Neuronen in einem Gehirn – verwendet, um komplexe Datenbestände zu verarbeiten und die interessierenden Muster und Merkmale aus den Daten herauszuziehen. Die Methode wird eingesetzt, um komplexe Informationen effizient zu verarbeiten. „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“, sagt Köhler.

Bei Stoffen, die in der EU bereits als bioakkumulierend eingestuft sind, sei das Team mit seinem Tool in ca. 90 Prozent der Fälle zum selben Ergebnis gekommen wie mit der alten Methodik. „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.“ Dort seien die Testbedingungen so gewählt worden, dass das Ergebnis einen für Worst-Case-Bedingungen zu niedrigen Biokonzentrationsfaktor widerspiegelte.

„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“, sagt Köhler. Um zu einer einheitlichen und verlässlichen Chemikalieneinstufung zu gelangen, stellt das Forscherteam das neue KI-Tool, genannt BCF pro, der Allgemeinheit kostenfrei zur Verfügung.

Da BCF pro auch die Anreicherung künftig neu entwickelter Chemikalien sehr verlässlich voraussagen kann, besitzt diese computergestützte Methode ein großes Potenzial, um Tierversuche einzusparen.

Originalpublikation: Heinz-R. Köhler, Reza Aalizadeh, Gabriele Treu, Thomas Gräff, Katharina Peschke, Ines Prutz, Nikolaos S. Thomaidis, Rita Triebskorn, Peter C. von der Ohe: By integrating previously overlooked drivers AI boosts bioaccumulation assessment in fish, Journal of Hazardous Materials, Volume 501, 1 January 2026, DOI: 10.1016/j.jhazmat.2025.140648

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