AI验毒！动物测试毒性实验将被取代.doc

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1、AI验毒！动物测试毒性实验将被取代　　据统计，仅欧洲地区，每年用来做实验的动物数量就超过1000万。全球而言，可能破亿。　　AI验毒！动物测试毒性实验将被取代　　据统计，仅欧洲地区，每年用来做实验的动物数量就超过1000万。全球而言，可能破亿。　　AI验毒！动物测试毒性实验将被取代　　据统计，仅欧洲地区，每年用来做实验的动物数量就超过1000万。全球而言，可能破亿。　　　　解剖、毒理实验、药物实验……可以说，动物为人类医学研究的进步做出了巨大牺牲。尤其是小白鼠，其往往因病呈现出红眼睛特征，每年死亡数量更是难以计数。　　再加上很多实验为了

2、避免药物作用影响真实检测效果，往往不对动物做麻醉处理，或只注射很少的剂量。这对动物造成的痛苦是难以想象的。　　那些年，动物在实验室受过的伤　　以动物作为标本进行适用于人类的医学实验，这本身就是一个最大的悖论。虽然都是生物，但个体特征的不同注定了在动物身上取得的数据资料永远都只具备参考价值。这也就是为什么很多药物在正式投放市场之前，还要经过一个人体测试的阶段。　　当然，能进入到人体测试阶段，说明其已经具备很大的安全性。　　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。人类选择用动物代替自身去做实验，其目的就是为了规避可能带来

3、的死亡风险。但这并不意味着就能任意地糟践动物生命。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，造成的实验动物意外死亡数量很多。在科学研究的需求之下，这种意外死亡被认为是合理的。但单从实验品而非生命的角度来看，这是一种资源的巨大浪费。　　其次是动物实验的周期较长。根据不同的实验目的，对动物的注射和给药往往会持续一个较长的时期，期间需要花费较大的精力进行记录和观察。其目的就是要观察动物的自然耐受反应。这也是为什么药物的研发往往需要经过十年甚至更久的一个时期。对很多病人来说，药品研发的速度往往跟不上病情加剧的速度。　　最后是动

4、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。由于实验品的毒性未知，其需要对动物进行一遍又一遍的给药，有的药物甚至可以测试六七十次，简直是在挨千刀。这个过程无疑会令动物产生更大的痛苦。　　也就是说，抛却动物实验并不能完全适合人类机体这方面的局限，其仍然存在着上述不得不面对的客观现实。其中给动物增加的痛苦也就不言而喻。　　因此，动物实验的3R原则(replancement、reduction、refinement)提倡用无知觉材料代替动物、通过各种方式提高实验精度以减少动物使用量和优化动物体征以实现相对准确的实验数据。最好

5、的方式当然是替代动物实验，但在今天的条件下，这无疑是一个不可能的事情。　　事实上，科学家已经在逐渐替代动物实验，比如使用细胞实验。　　而随着技术的进步，科学家开始使用另一件秘密武器：机器学习。至少在测试毒性方面，动物将因此而受益良多。　　验毒的不再是动物，而是AI　　最近，一项来自《毒理科学》杂志的研究表明，通过一种新的机器学习系统，利用动物测试毒性的历史很可能将被改写。动物实验，至少是动物测试毒性实验将有可能被计算机代替。　　该论文研究团队从2014年就开始进行数据积累，最终收集了1万种化学物质。然后利用AI系统对数据库中的化学物质进

6、行了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并未被获知的关系，比如其可能对眼睛、皮肤或DNA造成的影响。　　具体操作上来说，研究人员对不同化学性质和毒理性质的物质进行分组，然后以组内某一物质的毒性为参照，推测其他物质的毒性。再与这些其他物质在数据库中的已知毒性进行比照，得出计算机预测的结果。　　最终结果显示，利用计算机测试得到的毒性准确率为87%，而使用动物再次进行测试的正确率则为81%。也就是说，在毒性测试方面，AI已经完胜动物。单单基于这个数据，AI就已经可以实现对动物的替代。　　当然，现在就说替代的事儿未免有点太早，

7、尤其是替代动物实验。　　比如数据问题。我们上文提到，仅仅是做这样一个简单的毒性测试，研究团队就花了四年的时间去进行数据积累和实验分析。不难想象，如果是做更多种类的毒性测试、难度更高的疾病药物研究，其需要搜集的数据也必然只会多不会少。那么，如何建立这样一个庞大的数据库，同时把控建设的时间，将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难以比拟的优势。计算机是在已知数据的基础上工作，而动物则可能会在实验的过程中出现一些未知的、可能是意外收获的情况。比如很多物理或者生物科学发现，都源自一场意外。那么，计算机是否会被固定的

8、程式束缚，是否也能有可能发生在动物身上的一些神奇表现呢?　　可能，这也需要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，这仅仅是计算机在生物实验领域的一小步。而这一小步，也让我们看到了其在