乐鱼体育|用AI验毒，小白鼠们也许有救了

本文摘要：多达，仅有欧洲地区，每年用来做到实验的动物数量就多达1000万。

多达，仅有欧洲地区，每年用来做到实验的动物数量就多达1000万。全球而言，有可能斩亿。解剖学、毒理实验、药物实验……可以说道，动物为人类医学研究的变革作出了极大壮烈牺牲。特别是在是小白鼠，其往往因病呈现红眼睛特征，每年丧生数量堪称无法计数。

再行再加很多实验为了防止药物起到影响现实检测效果，往往不对动物做到麻醉处置，或只静脉注射很少的剂量。这对动物导致的伤痛是难以想象的。所以，很多入学的医学新生在面临自己的第一堂解剖学课的时候，内心是绝望的……然而，由于生物实验的特殊性，人类不有可能在自己的身体上展开研究，虽然这是最合理的方式。

那么，这些伤痛不得已由和人类的某一生理特征更为相近的动物忍受。但是即便如此，利用动物展开实验，其结果和意义也是受限的。

那些年，动物在实验室接受的伤以动物作为标本展开限于于人类的医学实验，这本身就是一个仅次于的悖论。虽然都是生物，但个体特征的有所不同预见了在动物身上获得的数据资料总有一天都只不具备参考价值。

这也就是为什么很多药物在月投放市场之前，还要经过一个人体测试的阶段。当然，能转入到人体测试阶段，解释其早已不具备相当大的安全性。

但动物实验的痛点，还远不止这点。首先是实验动物生命风险。

人类自由选择用动物替换自身去做到实验，其目的就是为了回避有可能带给的丧生风险。但这并不意味著就能给定地糟践动物生命。

在实际的操作过程中，由于实验设计、操作失误等一系列人为因素，导致的实验动物车祸丧生数量很多。在科学研究的市场需求之下，这种车祸丧生被指出是合理的。但单从实验品而非生命的角度来看，这是一种资源的极大浪费。

其次是动物实验的周期较长。根据有所不同的实验目的，对动物的静脉注射和给药往往不会持续一个较长的时期，期间必须花费较小的精力展开记录和仔细观察。

其目的就是要仔细观察动物的大自然耐受性反应。这也是为什么药物的研发往往必须经过十年甚至更加幸的一个时期。对很多病人来说，药品研发的速度往往跟上病情激化的速度。

最后是动物实验的重复性。比如德莱塞测试，其最初用在化妆品的毒性实验中。由于实验品的毒性不得而知，其必须对动物展开一遍又一遍的给药，有的药物甚至可以测试六七十次，真是是在狠狠千刀。

这个过程毫无疑问会令动物产生更大的伤痛。也就是说，抛却动物实验并无法几乎合适人类机体这方面的局限，其依然不存在着上述被迫面临的客观现实。

其中给动物减少的伤痛也就不言而喻。因此，动物实验的3R原则（replancement、reduction、refinement）倡导用无知觉材料替换动物、通过各种方式提升实验精度以增加动物使用量和优化动物体征以构建比较精确的实验数据。最差的方式当然是替代动物实验，但在今天的条件下，这毫无疑问是一个不有可能的事情。

事实上，科学家早已在渐渐替代动物实验，比如用于细胞实验。而随着技术的变革，科学家开始用于另一件秘密武器：机器学习。

最少在测试毒性方面，动物将因此而获益良多。验毒的仍然是动物，而是AI最近，一项来自《毒理科学》杂志的研究指出，通过一种新的机器学习系统，利用动物测试毒性的历史很有可能将被重写。

动物实验，最少是动物测试毒性实验将有可能被计算机替换。该论文研究团队从2014年就开始展开数据累积，最后搜集了1万种化学物质。然后利用AI系统对数据库中的化学物质展开了86万次的测试，其绘制了分子结构与特定毒性类型之间以往未被得知的关系，比如其有可能对眼睛、皮肤或DNA导致的影响。

具体操作上来说，研究人员对有所不同化学性质和毒理性质的物质展开分组，然后以组内某一物质的毒性为参考，推断其他物质的毒性。再行与这些其他物质在数据库中的未知毒性展开比照，得出结论计算机预测的结果。最后结果显示，利用计算机测试获得的毒性准确率为87％，而用于动物再度展开测试的正确率则为81％。也就是说，在毒性测试方面，AI早已战胜动物。

起码基于这个数据，AI就早已可以构建对动物的替代。当然，现在就说道替代的事儿难免有点太早，特别是在是替代动物实验。比如数据问题。

我们上文提及，意味着是做到这样一个非常简单的毒性测试，研究团队就花上了四年的时间去展开数据累积和实验分析。不难想象，如果是做到更加多种类的毒性测试、可玩性更高的疾病药物研究，其必须收集的数据也必定只不会多会较少。

那么，如何创建这样一个可观的数据库，同时把触建设的时间，将有可能是一个以十年为单位的工程。另一方面，动物本身也有一些计算机无法相提并论的优势。

计算机是在未知数据的基础上工作，而动物则可能会在实验的过程中经常出现一些不得而知的、有可能是车祸进账的情况。比如很多物理或者生物科学找到，都源于一场车祸。那么，计算机否不会被相同的程式束缚，否也能有可能再次发生在动物身上的一些神秘展现出呢？有可能，这也必须另外设计一个计算机模拟系统吧。

生物实验的主角与配角诚然，这意味着是计算机在生物实验领域的一小步。而这一小步，也让我们看见了其在生物实验方面带给的积极意义。3R原则的增强与弱化。3R原则的明确提出，基于的是认同动物生命的理念。

三者之中，如果做了“replacement”，后两条也就没不存在的条件了。计算机正是增强“替代”的最重要因素。如果需要用计算机仿真分析替换动物耐受性实验，数量相当可观的动物将被替代，动物的天然存活权利也将获得确保，后两个“R”的注目也有可能被弱化。

生物医药研究的成本大大降低。一方面，挣脱了养殖、管理动物的繁复事务，一套计算机系统就可以适应环境所有的实验，也就免职了生物养殖成本。互为较之下，计算机确保的成本则要较低得多。

另一方面，计算机得出结论的实验结论的速度要比仔细观察动物的大自然反应慢很多，时间上的成本也将大大降低，同时还提升了实验效率。比如很多数据都是早已经过实验得出结论的，但在新的实验中由于各种原因依然不会反复展开，导致资源和时间的浪费。实验的准确性大大提高。基于极大而非常丰富的数据库，计算机可以对数据资源展开大量的人组调配，从而得出结论拟合结论。

这是动物实验所无法匹敌的。以几只小白鼠的反应来作为结果依据和以上万次甚至更好的组合分析作为结果依据，其精确度自是无法同日而语。

但从现实而言，动物却是在某些方面和人类是最相似的，比如小白鼠被证明和人类有十分相近的基因序列。而依照目前的计算机发展水平，还很难对构建几乎的技术仿真。从这个角度上说道，即便在计算机展开生物实验技术成熟期兼任主角的情况下，动物实体作为配角展开实验有可能依然是无法缺席的。

而我们要做到的，就是让动物分担较少的壮烈牺牲和伤痛。这既是技术变革的必然选择，也是道德伦理的盼望盼望。

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