التقدم العلمي يمهد الطريق لتقليل كبير في اختبارات الحيوانات، حيث يسلط الخبراء الضوء على قدرات الذكاء الاصطناعي في تسهيل هذا التحول. يمكن للباحثين الآن استخدام الذكاء الاصطناعي لتصفح قواعد بيانات واسعة من الاختبارات السابقة، مهمة كان من الصعب على العلماء تحقيقها يدوياً خلال سنوات. سرعة ودقة تحليل الذكاء الاصطناعي لهذه المعلومات هي غير مسبوقة، مما يوفر رؤى قيمة للدراسات الجارية.
أقر أستاذ في علم السموم في جامعة جونز هوبكنز بأن التحقق من سلامة المواد الكيميائية الجديدة، الأمر الحاسم في تطوير الأدوية، كان يتضمن تقليديًا اختبار الحيوانات. يشهد السوق إدخال أكثر من ألف مركب جديد سنويًا، ما يجعل الصناعة الصيدلانية تواجه ضغوطًا لاختبار الحيوانات. ومع ذلك، يتوقع أن تحل النظم المجهزة بالذكاء الاصطناعي محل هذه الضرورة في المستقبل. قد غير الذكاء الاصطناعي علم السموم، مستفيدًا من عملية اختبار السمية بالكامل وحتى مساعدة في إنشاء أدوية جديدة.
في الوقت الحالي، تجري مشاريع تستهدف تقليل الاعتماد على اختبار الحيوانات على الأقل. تقود إدارة الغذاء والدواء الأمريكية مشروع AnimalGAN لتطوير برمجيات يمكنها التنبؤ برد فعل الجرذ إلى مواد كيميائية معينة عبر الذكاء الاصطناعي. في إنجلترا، تتعاون المعهد الوطني لتقليل استخدام الحيوانات في البحوث مع الشركاء الأوروبيين في مشروع الحيوان الظاهري الثاني، الذي يعمل على إنشاء كلب افتراضي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتطور من خلال البيانات من اختبارات الكلاب الكيميائية السابقة.
على الرغم من أن معظم اختبارات السمية تظل تركز على الجرذان والكلاب قبل الانتقال إلى التجارب البشرية، إلا أن التعاون مع شركة Merck الصيدلانية الألمانية يدرك أن الغاء اختبارات الحيوانات لن يحدث خلال الليل. أعربت الطبيبة البيطرية الكبيرة بالشركة عن أن استخدام الحيوانات يظل أمراً أساسيًا لسلامة الإنسان. ومع ذلك، هي متفائلة بأن هذه المشاريع الابتكارية قد تؤدي إلى تقليل الاختبار على الحيوانات وربما جعلها عديمة الجدوى في المستقبل.
الأسئلة والأجوبة الهامة:
1. كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في تقليل اختبار الحيوانات؟
يساهم الذكاء الاصطناعي من خلال السماح للباحثين بتحليل قواعد بيانات واسعة من البيانات الاختبارية الحالية لتحديد الأنماط والنقاط السمية، والنماذج التنبؤية حول كيفية تفاعل المواد الكيميائية الجديدة. يقلل هذا الحاجة إلى اختبار الحيوانات في البداية من خلال استخدام البيانات التاريخية لعمل توقعات مستنيرة حول السلامة والفعالية.
2. ما هي بعض التحديات الرئيسية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في تقليل اختبار الحيوانات؟
أحد التحديات يتمثل في ضمان موثوقية ودقة التنبؤات التي تولدها الذكاء الاصطناعي، حيث يتعلق الأمر بالسلامة الصحية والإنسانية. بالإضافة إلى ذلك، قبول السلطات التنظيمية للأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عوضًا عن الاختبارات التقليدية بالحيوانات هو عقبة كبيرة. هناك أيضًا الحاجة إلى إنشاء قواعد بيانات شاملة ومعالجة بجودة عالية للبيانات التي يتعلم منها أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهو أمر يستغرق الوقت والمال.
3. ما هي بعض الجدليات المحيطة بهذا الموضوع؟
تنشأ جدليات أخلاقية حول معاملة الحيوانات في البحوث والتوازن بين ذلك وبين متطلبات سلامة الإنسان. هناك أيضًا جدل داخل المجتمع العلمي بشأن مدى الاعتماد الذي يمكننا الاعتماد عليه في تنبؤات الذكاء الاصطناعي دون إجراء التحقق الكامل، الذي غالباً ما يتضمن مستوى من اختبار الحيوانات.
المزايا والعيوب:
المزايا:
– يقلل من الحاجة إلى اختبار الحيوانات، مما يعالج القلق الأخلاقي.
– يسرع عملية البحث والتطوير من خلال تحليل البيانات بسرعة.
– من الممكن زيادة مساحة الأمان للأدوية من خلال تحديد التأثيرات السمية المحتملة في وقت مبكر.
– يمكن أن يساعد في اكتشاف أدوية جديدة من خلال الرؤى التي تدفعها الذكاء الاصطناعي.
العيوب:
– يتطلب مجموعات بيانات كبيرة ومتخصصة وخوارزميات معقدة، وهي باهظة التكلفة وتتطلب وقتًا للتطوير.
– يجب التحقق من دقة وموثوقية توقعات الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي قد يتضمن لا يزال اختبار الحيوانات.
– لا يزال القبول التنظيمي للأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تطور، وقد تكون هناك مقاومة للتغيير من منهجيات الاختبار المعتمدة.
تستمر هذه التقنيات والنهج في التطور المستمر، ومن المرجح أن تزيد تطبيقاتها في تقليل اختبار الحيوانات مع زيادة الدعم من الهيئات التنظيمية وتطور التكنولوجيا.
لمزيد من المعلومات حول استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة، بما في ذلك الصحة وعلم السموم، يمكنك زيارة مواقع الإدارة الأمريكية للغذاء والدواء و جامعة جونز هوبكنز للطب. يرجى ملاحظة أن المشاريع الخاصة، مثل AnimalGAN أو Virtual Second Species، قد لا تحتوي على روابط مباشرة حيث يمكن أن تكون في مراحل تطويرية أو جزء من تعاونات بحثية مستمرة.
لا تنسى التحقق دائمًا من عناوين URL المقدمة حيث قد تتغير مع مرور الوقت نظرًا لطبيعة التطور في المواقع الإلكترونية والتغييرات التنظيمية.