任何一樣藥物的研發(fā)都離不開拿動物做實驗這一步，特別是與人類機體有些相似的小白鼠。
有不少醫(yī)學人士表示，拿動物做實驗痛點多多。
最明顯的一點就是動物實驗的資源浪費。眾所周知，醫(yī)學上之所以拿動物來做實驗，目的就是為了降低人類用藥后的生命風險系數(shù)，這是一種規(guī)避風險的最佳途徑。這種看法是人們站在動物試驗品而非生命價值的角度來看的。但即使是站在這樣的角度山來看，這也是一種資源浪費。
其次動物實驗的周期太長，花費的經(jīng)歷太多。根據(jù)不同的實驗目的，對動物的注射和給藥往往會持續(xù)一個較長的時期，期間需要花費較大的精力進行記錄和觀察。其目的就是要觀察動物的自然耐受反應。這也是為什么藥物的研發(fā)往往需要經(jīng)過十年甚至更久的一個時期。對很多病人來說，藥品研發(fā)的速度往往跟不上病情加劇的速度。
最后就是站在動物角度上思考的，由于實驗的重復性，動物往往需要遭受多次折磨。有時候為了避免實驗數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差，動物往往需要在不被注射麻醉劑的情況下直接用藥。
但如果換做AI驗毒，效果就明顯不一樣了。
最近，一項來自《毒理科學》雜志的研究表明，通過一種新的機器學習系統(tǒng)，利用動物測試毒性的歷史很可能將被改寫。動物實驗，至少是動物測試毒性實驗將有可能被計算機代替。
有相關研究團隊就曾通過AI測毒，其準確率要比動物驗毒高出6%。具體操作上來說，研究人員對不同化學性質(zhì)和毒理性質(zhì)的物質(zhì)進行分組，然后以組內(nèi)某一物質(zhì)的毒性為參照，推測其他物質(zhì)的毒性。再與這些其他物質(zhì)在數(shù)據(jù)庫中的已知毒性進行比照，得出計算機預測的結果。
盡管說用AI驗毒還沒有被全面推廣，因為還有一些不足之處，科研人員還需要進一步完善。但有一點可以肯定的是，一旦這項技術得到全面推廣，必定會受到廣大科學人士的歡迎，畢竟這是道德倫理的熱切期盼。
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