محققان مدت‌هاست به دنبال جایگزین‌های برای آزمایش‌های حیوانی می‌گردند و سامانه‌های هوش مصنوعی (AI) اکنون این تعقیب را شتاب می‌بخشند. یکی از کاربردهای ساده اما اعلاماً موثر AI در این زمینه، تشخیص وجود نتایج آزمایش‌های گذشته حیوانات در سراسر جهان است، که از این طریق نیاز به آزمایش‌های جدید و غیرضروری را از بین می‌برد. این اقدام برای دانشمندان مفید است که ممکن است دچار مشکل شده‌اند تا دهه‌ها داده‌ها را بررسی کرده و اطلاعات خاص را پیدا و تحلیل کنند، همانطور که جوزف منوپلو، تحلیلگر تحقیقاتی ارشد در کمیته پزشکان برای پزشکی مسئول در ایالات متحده، نشان داده است.
AI: ابزاری قدرتمند در کاهش آزمایش‌های حیوانی
کاربردهای AI انگیزه‌بخشی برای دانشمندان فراهم کرده‌اند، همانند توماس هارتونگ، استاد سم‌شناسی در دانشگاه جانز هاپکینز. او مشاهده می‌کند که AI برای استخراج اطلاعات از مقالات علمی، برابر یا برتر از انسان‌ها است. زمانی که سامانه‌های آموزش‌دیده AI در تشخیص سمیت ترکیبات شیمیایی جدید شروع به کار می‌کنند، هارتونگ توجه می‌کند که ظرفیت آنها برای تغییر نیاز فعلی به آزمایش بیش از هزار ترکیب جدیدی که هر سال وارد بازار می‌شوند، است.
هارتونگ همچنین به چالش‌هایی مانند انحیاز داده اشاره می‌کند که می‌تواند رخ دهد اگر یک سامانه AI به طور اصلی بر داده‌ها از یک ملیت خاص آموزش ببیند، که ممکن است باعث شود محاسبات آن مخصوص روشن‌فکری‌های قومیت‌های دیگر نیز نامناسب شود. با این وجود، AI در آزمایش‌های سمیتی وعده‌ای داده است و در برخی موارد آزمایش‌های حیوانی را از نظر عملکرد بیشتر کرده است.
هر چند سامانه‌های AI در تعیین ایمنی شیمیایی با نقص‌ها هستند، اما یک پلهٔ مهم به سوی دقت و قدرت پیشرفت داشته‌اند. AI در هر مرحله از آزمایش سمیت دخالت دارد و حتی برای توسعه‌ی داروهای جدید از صفر نیز استفاده می‌شود. پروژه‌های مانند AnimalGAN، توسط اداره غذا و داروی ایالات متحده، هدف پیش‌بینی واکنش‌های موش‌ها نسبت به ترکیبات شیمیایی مختلف بدون نیاز به آزمایش واقعی حیوانی هستند. این AI بر داده‌های بیش از ۶٫۰۰۰ موش واقعی در موارد مختلف درمانی آموزش دیده شده است.
تلاش‌های مشابه شامل پروژه بین‌المللی جانور دوم مجازی است که یک سگ مجازی با پشتیبانی از هوش مصنوعی ایجاد می‌کند که بر داده‌های نتایج آزمایش‌های گذشته سگ‌ها آموزش دیده است. کتی ویکرز که نوآوری را در مرکز ملی برای جایگزینی، بهبود و کاهش جانوران در تحقیقات انگلیس رهبری می‌کند، توضیح می‌دهد که داروهای جدید در حال حاضر به هر دو موش و سگ برای سمیت احتمالی آزمایش می‌شوند قبل از اینکه به آزمایش‌های انسانی بروند.
چالش هفته آینده آزمایش‌های AI، تأییدیه تنظیمی است، یک حوزه که دکتر ویکرز اقرار می‌کند که زمان لازم برای پذیرش کامل آن طول می‌کشد. در حالی که، اما، اما گرینج، از بین‌المللی دوستی حیوانی، تأکید می‌کند که باید تلاش‌ها برای اطمینان از از بین‌بردن تدریجی آزمایشات حیوانی انجام شود — با پذیرش این موضوع که مسیر نامعلوم پیش رو برای فناوری‌های جدید مانند AI است که بتواند در حذف و نه فقط کاهش یا تصحیح چنین آزمایش‌هایی مشارکت داشته باشد.
سوالات و پاسخ‌های کلیدی:
– چگونه AI به کاهش آزمایش‌های حیوانی کمک می‌کند؟ AI با جستجو در پایگاه‌های داده گسترده برای شناسایی نتایج آزمایش‌های حیوانی موجود، پیش‌بینی سمیت ترکیبات بدون آزمایش حیوانی با استفاده از ابزارهایی مانند AnimalGAN و ایجاد مدل‌های مجازی مانند یک سگ مجازی برای پیش‌بینی واکنش‌های دارویی کمک می‌کند.
– چه چالش‌هایی با استفاده از AI به جای آزمایش‌های حیوانی همراه است؟ چالش‌های اساسی شامل انحیاز داده، پذیرش تنظیمی و نیاز به اثبات اینکه AI می‌تواند با دقت یا بیشتر از آزمایش‌های حیوانی قابلیت اطمینان و پیش‌بینی را داشته باشد.
– چه اختلافاتی در مورد استفاده از AI برای جایگزینی آزمایش حیوانی وجود دارد؟ بحث‌های اخلاقی در مورد اثربخشی AI در تأثیرپذیری دقیق تعاملات زیستی پیچیده همچنان وجود دارد. علاوه بر این، شک بر اینکه AI می‌تواند به‌طور کامل نتایج نوآورانه‌ای که از آزمایش‌های حیوانی به دست آمده است را جایگزین کند، وجود دارد.
مزایا و معایب:
مزایا:
– کاهش رنج حیوانات از طریق اجتناب از آزمایش‌های غیرضروری.
– پتانسیل افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها با اعتماد به تجزیه و تحلیل دیجیتال به جای آزمایش‌های فیزیکی.
– فرصت برای تجزیه و تحلیل سمیت جامع‌تر چرا که AI قادر به پردازش تعداد زیادی داده به‌سرعت است.
معایب:
– سامانه‌های AI ممکن است به بازی‌های داده دچار شوند، که این باعث نادرستی می‌شود اگر آنها بر داده‌های محدود یا فاجعه‌آمیز آموزش ببینند.
– نهادهای تنظیمی هنوز AI را به‌طور کامل به‌عنوان یک جایگزین کامل قبول نکرده‌اند، بنابراین پیاده‌سازی آن را به تأخیر می‌اندازد.
– عدم قدرت کنونی AI برای کامل اقتدار کردن پیچیدگی‌های ارگانیسم‌های زنده ممکن است منجر به عدم توجه در شناسایی عوارض ناخواسته شود.
پیوندهای معقول پیشنهادی:
برای منابع اضافی درباره تقاطع AI و کاهش آزمایشات حیوانی، شما می‌توانید به وب‌سایت‌های سازمان‌هایی که در حال فعالیت در این حوزه می‌باشند مراجعه کنید، از جمله:
– Physicians Committee for Responsible Parliamentary Medicine
– Johns Hopkins Medicine
– U.S. Food and Drug Administration (FDA)
– National Centre for the Replacement, Refinement & Reduction of Animals in Research (NC3Rs)
– Cruelty Free International
لطفاً توجه داشته باشید، این پیوندها برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده‌اند و برای شما جهت بررسی موضوع بیشتر از سازمان‌های معتبری که در زمینه AI و آزمایش حیوانی فعالیت می‌کنند، توصیه می‌شود.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com