科学进步正在为大幅减少动物实验铺平道路，专家们强调了人工智能在促成这一转变中的作用。研究人员现在可以利用人工智能来筛选广泛的先前测试数据库，这是科学家们手动完成需数年时间的任务。人工智能分析这些信息的速度和准确性是前所未有的，为正在进行的研究提供了宝贵的见解。
约翰斯·霍普金斯大学的一名毒理学教授承认，对新化学物质的安全性进行验证，在开发药物方面至关重要，一直涉及动物实验。市场每年推出超过一千种新化合物，给制药行业带来了对动物实验的需求。然而，他预见到搭载人工智能的系统最终将取代这种必要性。人工智能已经彻底改变了毒理学，使整个毒性测试流程受益，并甚至有助于创造新药物。
目前，至少有两个旨在减少对动物实验依赖的重大项目正在进行中。美国食品药品监督管理局正在主导动物生成对抗网络（AnimalGAN）项目，开发可以通过人工智能预测大鼠对特定化学物质反应的软件。在英国，致力于化验动物数量减少的国家研究所正与欧洲伙伴合作进行虚拟第二物种（Virtual Second Species）项目，研发一个搭载人工智能的虚拟狗，通过过去的犬类化学试验数据不断演化。
尽管大多数毒性测试仍集中在大鼠和狗上，然后进行人类试验，但包括德国制药公司默克在内的合作伙伴们理解，淘汰动物试验不可能一蹴而就。该公司的资深兽医表示，动物使用对人类安全至关重要。然而，她对这些创新项目可能导致减少动物实验并在未来将其废弃持乐观态度。
重要问题和答案：
1. 人工智能如何有助于减少动物实验？
人工智能通过允许研究人员分析大量现有测试数据库来识别模式、毒理终点和预测模型，从而预测新化学物质的反应。这减少了通过使用历史数据进行有根据的安全性和有效性预测以减少初始动物实验的需要。
2. 使用人工智能减少动物实验存在哪些关键挑战？
其中一个挑战是确保人工智能生成的预测的可靠性和准确性，因为人类的健康和安全岌岌可危。此外，AI方法在法规接受方面相对传统动物实验存在很大的障碍。还需创建大量高质量、经筛选的数据库，供人工智能系统学习，这既耗时又昂贵。
3. 关于该主题存在哪些争议？
在研究中动物的待遇以及如何与人类安全要求平衡引起了伦理争议。在科学界内部也有关于在没有完全验证的情况下可以依赖于多少人工智能预测的争论，这类验证仍然往往需要一定程度的动物实验。
优缺点：
优点：
– 减少动物实验的需求，解决伦理问题。
– 通过快速分析数据加速研究和开发过程。
– 通过提前识别潜在毒性效应，可能提高药物的安全性。
– 通过人工智能驱动的洞见，有助于发现新药物。
缺点：
– 需要大量的高质量数据集和复杂的算法，这些都需要耗时耗资。
– 必须验证人工智能预测的准确性和可靠性，这仍可能涉及动物实验。
– 在法规接受方面，对基于人工智能的方法的接受还在不断发展，而且往往会遭到传统测试范式的抵制。
这些技术和方法正在不断发展，随着监管机构的支持增加和技术的发展，它们在减少动物实验方面的应用可能会增长。
有关在各个领域使用人工智能，包括医疗和毒理学的更多信息，请访问美国食品药品监督管理局和约翰斯·霍普金斯医学院网站。请注意，诸如AnimalGAN或Virtual Second Species之类的特定项目可能没有直接链接，因为它们可能处于开发阶段或作为正在进行的研究合作的一部分。
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