人工智慧（AI）查找各種以前的結果的方法動物測試現在是由研究人員看到作為新的和不必要的動物測試的良好替代品。
研究人員長期以來一直在尋求非動物替代方案。人工智能技術正在越來越多地加快這一過程。在該領域，AI的一種基本但有效的使用是篩選所有當前和可用的全球動物測試發現，以避免不必要的新實驗。
這是有益的，因為科學家可能很難梳理數十年的數據，以確定和分析他們所尋找的東西。
美國約翰·霍普金斯大學（Johns Hopkins University）的毒理學教授托馬斯·哈滕（Thomas Hartung）也負責動物測試替代方案。他斷言，在從學術文章中提取信息時，AI等於或更好。
Hartung教授引用了當前動物實驗的關鍵原因之一是評估新型物質的要求。
有很多值得檢查的地方，每年有1,000多種新化合物在市場上上市。根據哈滕教授的說法，受過訓練的AI系統開始能夠預測新型化學物質的毒性。
非動物替代品的數量AI
人工智能的進步還提供了新的選擇，以解決該行業對動物實驗的持續依賴。數量，一家位於波士頓的AI初創企業，據說去年進行了一項探索，以開發“數字動物替代技術”被稱為DART。
根據Quantiphi的聯合創始人Asif Hasan的說法，該技術可以將藥物開發過程中臨床前測試的時間和費用減少45％。這個階段通常持續一到兩年，每份藥物的成本在1.2億至1.35億美元之間，並且很大程度上依賴動物研究。
AI作為動物測試的替代品不僅帶來了效率。幾十年來，製藥公司一直面臨著來自動物權利集團諸如PETA等組織的股東建議，稱這些動物的死亡和苦難通常是不必要的。
目前，藥品公司經常使用諸如猴子之類的動物，這些動物不僅昂貴，而且必須從柬埔寨等氣候較溫暖的地區轉移，並且由於疾病或壓力而可能在過境中死亡。
在臨床前毒性測試中，越來越多的動物死亡，這可能需要對製藥者進行人體臨床試驗之前對器官的評估。通常在試驗結束時還活著的任何動物通常都會被屠殺。
動物測試不再需要
AI作為動物測試的替代方法是在美國法律之後一年FDA現代化法2.0，消除了以下要求，即在向人類試驗參與者施用之前對動物進行開發藥物的測試。
動物權利小組和製藥業務的成員長期以來聲稱動物實驗是無效且昂貴的。
PETA稱讚新法規是開發新療法和治療方法的“根本轉變”。該組織還說，美國沒有強制致命和科學上有問題的動物測試。食品藥品監督管理局（FDA）將能夠探索改進的非動物藥物測試技術。
（照片：技術時報）
