Aproximación a la actividad inmunotóxica de sustancias per y poli fluoroalquiladas (PFAs) consignadas en la lista CosIng, mediante un modelo de Aprendizaje Automático

Abstract

La industria cosmética es un sector global de gran importancia, Colombia es líder en la región andina. Las agencias reguladoras buscan garantizar la seguridad de los productos cosméticos, pero algunas sustancias perfluoroalquiladas y polifluoroalquiladas (PFAs), incluidas en la lista europea CosIng, siguen sin estar reguladas a pesar de su potencial toxicidad. Las pruebas tradicionales de inmunotoxicidad requieren altos recursos y están limitadas en Colombia por la Ley 2047 de 2020, que prohíbe la experimentación cosmética con animales. Por ello, este estudio empleó herramientas de aprendizaje automático para evaluar la inmunotoxicidad de PFAs usando datos públicos de la base CompTox de la Agencia Ambiental de EE. UU. Se construyó un conjunto de datos con 1701 sustancias etiquetadas como activas o inactivas y se calcularon descriptores moleculares para alimentar modelos de clasificación. Se entrenaron y compararon modelos como árboles de decisión, bosques aleatorios, XGboost y máquinas de soporte vectorial. El mejor modelo fue interpretado mediante gráficos SHAP para identificar las variables químicas más influyentes. Finalmente, el modelo fue aplicado a los PFAs listados en CosIng, encontrando que las sustancias con estructuras cíclicas tienen mayor probabilidad de ser inmunotóxicas. Estos resultados no reemplazan la experimentación, pero ofrecen una herramienta útil para priorizar sustancias y orientar futuras decisiones regulatorias y estudios toxicológicos. Adicionalmente, se solicitó al INVIMA información sobre PFAs en cosméticos en Colombia y se analizaron 115 productos autorizados. La perfluorodecalina fue clasificada como inmunotóxica; otras no se clasificaron por falta de datos (Texto tomado de la fuente).

The cosmetic industry is a globally significant sector, and Colombia is a leader in the Andean region. Regulatory agencies aim to ensure the safety of cosmetic products; however, some per- and polyfluoroalkyl substances (PFAs), included in the European CosIng list, remain unregulated despite their potential toxicity. Traditional immunotoxicity testing requires significant resources and is restricted in Colombia by Law 2047 of 2020, which prohibits animal testing for cosmetics. Therefore, this study employed machine learning tools to evaluate the immunotoxicity of PFAs using public data from the U.S. Environmental Protection Agency's CompTox database. A dataset of 1,701 substances labeled as active or inactive was constructed, and molecular descriptors were calculated to train classification models. Decision trees, random forests, XGBoost, and support vector machines were trained and compared. The best-performing model was interpreted using SHAP plots to identify the most influential chemical variables. Finally, the model was applied to PFAs listed in CosIng, revealing that substances with cyclic structures are more likely to be immunotoxic. These results do not replace experimental testing but provide a valuable tool for prioritizing substances and guiding future regulatory decisions and toxicological studies. Additionally, INVIMA was asked to provide information on PFAs in cosmetics authorized in Colombia, and 115 approved products were analyzed. Perfluorodecalin was classified as immunotoxic; others could not be classified due to lack of data.