AI 验毒进展

2018-07-25 08:26:28  作者:urlmulu.com 点击: 评论:0

  

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。

 

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,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。

 

点评

 

AI目前也就停留在推荐 专家系统 真正的人工智能强化产品还早着呢?

 

不过上次看到一个视频,两个机器人自己进化的,的确很强了,但未来拿他做啥用途?能模仿人类进行很多工作吗?

 

原文链接:https://urlmulu.com/AINews/7501.html
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