AI能验毒了 准确率高达87% 动物会因此离开实验室的樊笼吗?


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据统计,仅在欧洲,每年用于实验的动物数量就超过1000万只。在全球范围内,它可能会破坏数十亿美元。

解剖学,毒理学实验,药物实验.可以说,动物为人类医学研究的进步做出了巨大的牺牲。特别是,小鼠经常因疾病而出现红眼特征,每年的死亡人数更难计算。

另外,为了避免药物对实际检测效果的影响,许多实验通常不被麻醉,或者仅注射小剂量。动物引起的疼痛是不可想象的。

因此,许多入学的医学新生正在面对他们的第一个解剖学阶段挣扎.

然而,由于生物实验的特殊性,人类不可能对自己的身体进行研究,尽管这是最合理的方法。然后,这些疼痛必须由更类似于人类某些生理特征的动物忍受。但即便如此,动物实验的结果和意义也是有限的。

那些年,动物在实验室受伤

使用动物作为人类医学实验的标本本身就是最大的悖论。尽管它们都是生物,但个体特征的差异注定只对动物获得的数据具有参考值。这就是为什么许多药物在正式投放市场之前必须经历人体测试阶段的原因。

当然,您可以进入人体测试阶段,表明它具有很高的安全性。

但动物实验的痛点远不止于此。

首先是实验动物的生命危险。人类选择用动物代替自己做实验,目的是避免可能的死亡风险。但这并不意味着动物的生命可以被任意毁掉。在实际操作过程中,由于实验设计和操作错误等一系列人为因素,实验动物的意外死亡人数很多。在科学研究的要求下,这种意外死亡被认为是合理的。但从实验产品而非生活的角度来看,这是一种巨大的资源浪费。

其次,动物实验的周期更长。根据实验目的,动物的注射和给药通常会持续更长的时间,在此期间需要更多的努力来记录和观察。目的是观察动物的天然耐受性反应。这也是药物开发通常需要十年或更长时间的原因。对于许多患者而言,药物开发的速度通常不如疾病快。

最后,动物实验的重复性。例如,Dreiser测试,最初用于化妆品的毒性测试。由于实验产品的毒性未知,因此需要一遍又一遍地给予动物。有些药物甚至可以测试六七十次,这简直就是千刀。这个过程无疑会给动物带来更多的痛苦。

也就是说,扔掉动物实验并不完全适合人体的局限。它仍然具有必须在上面面对的客观现实。动物增加的疼痛是不言而喻的。

这无疑是一件不可能的事情。

事实上,科学家正在逐步取代动物实验,例如使用细胞实验。

随着技术的进步,科学家开始使用另一种秘密武器:机器学习。至少在测试毒性方面,动物将从中受益。

测试不再是动物,而是AI

最近,《毒理科学》杂志的一项研究表明,通过新的机器学习系统使用动物测试毒性的历史可能会被重写。动物实验,至少是动物试验毒性实验,可以用计算机代替。

研究小组从2014年开始收集数据,最终收集了10,000种化学品。然后使用AI系统测试数据库中的860,000种化学物质,其中列出了分子结构与特定毒性类型之间未知的关系,例如它们对眼睛,皮肤或DNA的可能影响。

具体而言,研究人员将不同化学和毒理学性质的物质分组,然后根据该物质的毒性,推测其他物质的毒性。这与数据库中这些其他物质的已知毒性形成对比,导致计算机预测。

最终结果显示,通过计算机测试获得的毒性的准确性为87%,而使用动物再次测试的正确率为81%。也就是说,就毒性测试而言,AI已经赢得了动物。仅根据这些数据,AI已经可以实现动物替代。

当然,现在说替代品现在还为时尚早,特别是在替代动物实验中。

例如,数据问题。正如我们上面提到的,只有这样一个简单的毒性测试,研究团队花了四年时间进行数据积累和实验分析。不难想象,如果您正在进行更多种类的毒性试验和更加困难的疾病药物研究,您需要收集的数据将不可避免地或多或少。然后,如何建立如此庞大的数据库,同时控制施工时间,可能是一个十年的项目。

另一方面,动物本身具有计算机难以匹配的一些优点。计算机基于已知数据工作,并且动物在实验过程中可能具有一些未知的,可能意外的增益。例如,许多物理或生物科学发现都来自事故。那么,计算机是否受到固定程序的约束,是否有可能在动物身上发生一些神奇的表演?

也许,这还需要一个额外的计算机模拟系统。

生物实验的主角和支撑作用

不可否认,这只是计算机生物实验领域的一小步。这个小步骤也向我们展示了其生物实验的积极意义。

1片。计算机是加强“替代方案”的重要因素。如果可以使用计算机模拟代替动物耐受性实验,将取代大量动物,保证动物的自然生存权,后两个“R”问题可能会被削弱。

2.生物医学研究的成本大大降低。一方面,从繁殖和管理动物的复杂事务,计算机系统可以适应所有实验,从而消除生物育种的成本。相比之下,计算机维护的成本要低得多。另一方面,计算机得出的实验结论比观察到的动物的自然响应快得多,并且时间成本将大大降低,同时也提高了实验效率。例如,已经通过实验获得了大量数据,但是在新实验中,由于各种原因将重复这些数据,导致资源和时间的浪费。

3.实验的准确性大大提高。基于庞大而丰富的数据库,计算机可以进行大量的数据资源组合分配,以达到最佳结果。这在动物实验中很难得到。基于几只小鼠的反应和10,000次或更多次的组合分析,准确度不一样。

但实际上,动物在某些方面在某些方面与人类最接近,例如已被证明与人类具有非常相似的遗传序列的小鼠。根据目前的计算机开发水平,仍然难以实现完整的技术模拟。从这个观点来看,即使计算机被用作生物实验技术的主角,动物实体仍然可能缺乏实验作为支持作用。而我们要做的是让动物承受更少的牺牲和痛苦。这既是技术进步的必然选择,也是对道德伦理的热切期望。

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据统计,仅在欧洲,每年用于实验的动物数量就超过1000万只。在全球范围内,它可能会破坏数十亿美元。

解剖学,毒理学实验,药物实验.可以说,动物为人类医学研究的进步做出了巨大的牺牲。特别是,小鼠经常因疾病而出现红眼特征,每年的死亡人数更难计算。

另外,为了避免药物对实际检测效果的影响,许多实验通常不被麻醉,或者仅注射小剂量。动物引起的疼痛是不可想象的。

因此,许多入学的医学新生正在面对他们的第一个解剖学阶段挣扎.

然而,由于生物实验的特殊性,人类不可能对自己的身体进行研究,尽管这是最合理的方法。然后,这些疼痛必须由更类似于人类某些生理特征的动物忍受。但即便如此,动物实验的结果和意义也是有限的。

那些年,动物在实验室受伤

使用动物作为适用于人类的医学实验的标本本身就是最大的悖论。虽然它们都是有机体,但是在动物中获得的数据的个体特征的差异始终只有参考值。这就是为什么许多药物在正式投放市场之前经过人体测试的原因。

当然,它可以进入人体测试阶段,这表明它具有很强的安全性。

但动物实验的痛点远不止于此。

首先是实验动物的生命危险。人类选择用动物而不是自己进行试验,以避免可能的死亡风险。但这并不意味着动物的生命可以被任意滥用。在实际操作过程中,由于一系列人为因素,如实验设计,操作失误,实验动物的意外死亡人数非常多。在科学研究的背景下,这种意外死亡被认为是合理的。但从实验的角度来看,不是生活,更是浪费资源。

其次,动物实验期较长。根据不同的实验目的,动物的注射和给药通常持续很长一段时间,在此期间需要大量的能量来记录和观察。目的是观察动物的自然耐受反应。这就是药物研发通常需要十年或更长时间的原因。对于许多患者来说,药物研发的速度往往跟不上疾病恶化的速度。

最后,动物实验的重复性。例如,Dreiser测试最初用于化妆品的毒性测试。由于实验产品的毒性未知,因此需要反复给予动物。有些药物甚至可以测试六七十次,这是千刀。这个过程无疑会给动物带来更多痛苦。

也就是说,扔掉动物实验并不完全适合人体的局限。它仍然具有必须在上面面对的客观现实。动物增加的疼痛是不言而喻的。

这无疑是一件不可能的事情。

事实上,科学家正在逐步取代动物实验,例如使用细胞实验。

随着技术的进步,科学家开始使用另一种秘密武器:机器学习。至少在测试毒性方面,动物将从中受益。

测试不再是动物,而是AI

最近,《毒理科学》杂志的一项研究表明,通过新的机器学习系统使用动物测试毒性的历史可能会被重写。动物实验,至少是动物试验毒性实验,可以用计算机代替。

研究小组从2014年开始收集数据,最终收集了10,000种化学品。然后使用AI系统测试数据库中的860,000种化学物质,其中列出了分子结构与特定毒性类型之间未知的关系,例如它们对眼睛,皮肤或DNA的可能影响。

具体而言,研究人员将不同化学和毒理学性质的物质分组,然后根据该物质的毒性,推测其他物质的毒性。这与数据库中这些其他物质的已知毒性形成对比,导致计算机预测。

最终结果显示,通过计算机测试获得的毒性的准确性为87%,而使用动物再次测试的正确率为81%。也就是说,就毒性测试而言,AI已经赢得了动物。仅根据这些数据,AI已经可以实现动物替代。

当然,现在说替代品现在还为时尚早,特别是在替代动物实验中。

例如,数据问题。正如我们上面提到的,只有这样一个简单的毒性测试,研究团队花了四年时间进行数据积累和实验分析。不难想象,如果您正在进行更多种类的毒性试验和更加困难的疾病药物研究,您需要收集的数据将不可避免地或多或少。然后,如何建立如此庞大的数据库,同时控制施工时间,可能是一个十年的项目。

另一方面,动物本身具有计算机难以匹配的一些优点。计算机基于已知数据工作,并且动物在实验过程中可能具有一些未知的,可能意外的增益。例如,许多物理或生物科学发现都来自事故。那么,计算机是否受到固定程序的约束,是否有可能在动物身上发生一些神奇的表演?

也许,这还需要一个额外的计算机模拟系统。

生物实验的主角和支撑作用

不可否认,这只是计算机生物实验领域的一小步。这个小步骤也向我们展示了其生物实验的积极意义。

1片。计算机是加强“替代方案”的重要因素。如果可以使用计算机模拟代替动物耐受性实验,将取代大量动物,保证动物的自然生存权,后两个“R”问题可能会被削弱。

2.生物医学研究的成本大大降低。一方面,计算机系统可以适应所有实验,避免生物育种的成本,而无需动物繁殖和管理的复杂业务。相比之下,计算机维护的成本要低得多。另一方面,计算机实验结论的速度远远快于观察动物的自然反应速度,时间成本将大大降低,同时实验效率也会提高。例如,许多数据都是通过实验获得的,但在新实验中由于各种原因仍会重复,导致资源浪费和时间浪费。

3.实验的准确性大大提高。基于庞大而丰富的数据库,计算机可以进行大量的数据资源组合和分配,从而得出最优的结论。这超出了动物实验的范围。基于几只小鼠的反应和超过10,000或更多的组合分析,结果的准确性无法相互比较。

但实际上,动物毕竟是在某些方面最接近人类的,例如已被证明与人类具有非常相似的基因序列的小鼠。根据目前的计算机开发水平,很难实现完整的技术模拟。从这一点来看,即使在以成熟的计算机生物实验技术为主导的情况下,动物实体作为实验中的支撑作用仍可能无法缺席。我们要做的是让动物减少牺牲和痛苦。这不仅是技术进步的必然选择,也是对道德伦理的热切期待。

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