Kvantitativni modeli odnosa strukture i aktivnosti (QSAR) za kemikalije primijenjeni su u zaštiti okoliša od strane agencija poput ECHA-e (Europske agencije za kemikalije) i US EPA-e (Američke agencije za zaštitu okoliša). QSAR modeli koriste varijable (deskriptore) izračunate iz molekularnih struktura za predviđanje aktivnosti kemikalija sa sličnim strukturama. Ovi modeli pružaju informacije o kemijskoj toksičnosti, a istovremeno smanjuju vrijeme i troškove te izbjegavaju testiranje na životinjama. Napredak u računalnoj znanosti i aktivnosti OECD-a, ECHA-e i US EPA-e ubrzali su razvoj i poboljšanje QSAR metodologije. OECD je uspostavio smjernice za validaciju QSAR modela kako bi regulirao njihovu upotrebu u zaštiti zdravlju i okoliša. Rani QSAR modeli bili su linearni i multivarijantni. Danas se većina vodećih modela temelji na algoritmima strojnog učenja (ML) i umjetne inteligencije (AI), koje planiramo koristiti za poboljšanje modela za toksičnost, mutagenost i razgradivost kemikalija i onečišćujućih tvari u okolišu. Naš interdisciplinarni tim ima za cilj riješiti nedostatke najpoznatijih modela i dati preporuke za poboljšanje OECD-ovih smjernica za validaciju regulatornih QSAR-ova. Planiramo značajno poboljšati (1) procjenu kvalitete modela, (2) primjenu AI algoritama i konsenzusnog modeliranja, (3) postupke validacije u QSAR modeliranju i (4) modele toksičnosti. Poboljšana QSAR metodologija koristit će se za razvoj naprednijih QSAR modela, čija je upotreba u zaštiti okoliša i zdravlja unutar EU regulirana i obvezna u slučajevima navedenima u Uredbi REACH 1907/2006. Završno izvješće bit će poslano OECD-u s prijedlogom ažuriranja smjernica za validaciju regulatornih modela za toksičnost, mutagenost i biorazgradivost kemikalija.