התקדמויות ב AI המוכנות לשנות באופן מהפכני את בדיקות הבטיחות הכימית.

ככל שהטכנולוגיה ממהרת קדימה, המודעות המלאכותית (AI) עולה ככלי מבטיח במאבק המדעי להסרת הניסיונות על חיות. בצעד חשוב מאוד לעבר מטרה זו, חוקרים נוצלים את יכולת הAI לפרש מידע נרחב של ניסויים על חיות ברחבי העולם, דבר העשוי להפחית את הסמכות בעתיד על נושאי ניסוי על חיות.

גישות אלטרנטיביות לניסויים על חיות
החוקרים מחפשים בצורה פעילה גישות אלטרנטיביות לניסויים על חיות, שממשיכים להיות חיוניים לוודא בטיחותה של תרופות וחומרים לשימוש ברפואה. מערכות הAI מוכיחות את יעילותן במאמץ זה על ידי ניתוח תוצאות קיימות של ניסויים על חיות, מה שעוזר למנוע ניסויים חדשים ומיותרים. יכולת הAI מאפשרת למדענים לסנן דגימות של נתונים מעשים עשורים ולחלץ ניתוחים רלוונטיים, דבר שמאתגר בשל כמות ורמת הקומפלקסיות של המידע.

עליית הAI בתחום הטוקסיקולוגיה
יוסף מנופלו מוועדת לרפואה אחראית מציין כי AI יכולה לסינתז אגרגטים של נתונים רבים, תהליך שעשוי לקצר את ההחלטות בתחום הפרמקולוגיה. באופן דומה, תומס הרטונג מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס מציין כי AI תומך או אף חורג מהיכולת האנושית באספקת מידע ממאמרים מדעיים.

השפעתה המתרחבת של AI על בדיקות רעלות ופיתוח תרופות
הAI מתחילה לקבוע את רמות הטוקסיות של תרכובות חדשות, הציעה דירוגים ראשוניים בלחיצת כפתור. שימושה נפוץ מאנליזת ספרות קיימת כדי לפיתח התרופות חדשות. למרות שיפור היכולות של AI מחפשים הרטונג מדגיש כי הטכנולוגיה מציעה קפיצה עצומה קדימה בכוח ובדיוק.

אתגרים ויישומים של AI בשטחי המדידות הכימיות
למרוב התקדמותם הAI איננה רעה בקביעת בטיחות כימיקלים, ולפעמים נתקלת בשגיאות בקריאה של נתונים כלכליים. תופיעה לדוגמה לאלגוריתמית שנכשלתי מאשר מאמרי בריאות מקבוצת אתנית אחת, שיכולה לשנות תכליתי עבור אתניות אחרות. בעידנו המודגש הרטונג תבדיקות על חיות נתקלות גם בגבולות- הן לא תמיד יכולות לחזות באופן נכון תגובות גוף האדם.

פרויקטים שממחדשים את הפריגמה של ניסויי חיות
פרויקטים כמו AnimalGAN ו-Virtual Second Species הם משימות מובילות בהן הAI תובנתית מכוונות לכפל את הצורך בניסויים עתידיים על חיות. עם יישום הAI אשר מאומן על אלפי תוצאות ניסויים אמיתיים של עכברים וכלבים, קיימת תקווה לעתיד בו נבדקים טוקסיולוגיים שאינם תלויים בדמותם של חיות.

מול אתגרים תקניים, עלול לקחת זמן עד לקבלת העמדה המלאה על היכולת לבדוק באמצעות AI. למרוב עותקים כמו אמה גריינג על תומכים כמו מרק, אשר תומכים בפרויקט Virtual Second Species, הרבה יותר מסופקים בעובדה שפתרונות טיסול ללא חיות טובים יכולים להתגשם בעתיד.

התקדמות בניתוחים תחזיותיים לטוקסיקולוגיה
עם נכנות הAI לתחום הטוקסיקולוגיה, עוד יותר חוקרים משקיעים בניתוחים תחזיותיים היכולים לצפות את הטוקסיות של חומרים לפני שהם למעשה נבדקים במעבדה. אלגוריתמים שומהות מודלים בין מבנה פעילות באום (SAR) ומשווות תרכובות חדשות למסדי נתונים רבים של כימיקלים ידועים והשלכותיהם. הדבר עוזר בחיזוי נזקי פוטנציאלי של כימיקל חדש בהתבסס על דמיון עם הקיים.

שילוב של AI עם בדיקות HTS High-Throughput
HTS הוא שיטת ניסויים מדעיים המיועדת בעיקר לגילוי תרופות ונכון לבדיקות כימיות. כאשר HTS משולבת עם AI, היא מאפשרת לנסות במהירות אלפי תרכובות עבור פעילות ביולוגית באמצעות ציוד אוטומטי ורובוטי. הAI יכולה גם לנתח נתוני HTS כדי למצוא תבניות וכן חיזויים שעשויים לא לדרוש זמן רב יותר להזהות על ידי אנשים.

שאלות ותשובות חשובות על AI בבדיקות בטיחות כימית
שאלה: האם AI יכולה להחליף לחלוטין את ניסויי החיות בעתיד הנראה?
תשובה: למרות שAI מבטיחה, כנראה שהיא לא תוכל להחליף לחלוטין את ניסויי החיות בעתיד הקרוב בשל קשיים תקניים, אתייתיים ומדעיים הדורשים גישה זהירה.

שאלה: מהן האתגרים המרכזיים שעומדים בפני AI בבדיקות בטיחות כימית?
– הבטיחות של האיכות והגימור של הנתונים המשמשים לאימון מודלי AI כדי למנוע הטיות.
– עקומת השנאה הבין-מדעית בקהילה המדעית לגבי אמינות השקפות של AI לעומת מודלים קלאסיים של חיות.
– קיום סטנדרטים תקנים והשגת קבלת פנים ממשרדים אחראיים עבור הבריאות הציבורית ולשלומים.

שאלה: מה הפולמוסים המובהקים המקושרים לAI בשדה זה?
– חשש בנוגע לשקיפות של אלגוריתמי AI וליכולת להבין ולסמוך על החלטותיהם.
– עיוותים אתיים סביב סיומם של ניסויי חיות וההתמסרות על נתוני חיות היסטוריים לאימון מערכות הAI.

יתרונות וחסרונות של AI בבדיקות בטיחות כימית
יתרונות:
– מוריד את הצורך בניסויים על חיות, תואם סטנדרטים אתיים ומוסריים.
– יכולה שמירה על כמות תקציב נמוכה יותר וזמני העברה מהירים יותר לביקורת בטיחות.
– כוח לנתח קבצים גדולים ולזהות תבניות מעבר ליכולת האנושית.
– מציע עקיבות בהערכות שעשויות שונות עקב סובייקטיביות האדם.

חסרונות:
– דורשת כמויות גדולות של נתונים איכותיים להכשיר מודלים יעילים.
– שומטת את המורכבות הביולוגית המלאה שזורה בניסויים על חיות.
– דורשת הבנה מעמיקה של הטוקסיקולוגיה הכימית ולמידת המכונה.
– עשויה לא להתקבל בקלות על ידי סוכנויות תחקיר משתמשות בשיטות בדיקה

The source of the article is from the blog hashtagsroom.com