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据统计，仅欧洲地区，每年用来做试验的动物数量就超越1000万。全球而言，或许破亿。
解剖、毒理试验、药物试验……能够说，动物为人类医学研讨的前进做出了巨大献身。尤其是小白鼠，其往往因病呈现出红眼睛特征，每年逝世数量更是难以计数。
再加上许多试验为了防止药物作用影响实在检测作用，往往不对动物做麻醉处理，或只打针很少的剂量。这对动物形成的苦楚是不行思议的。
所以，许多入学的医学新生在面临自己的第一堂解剖课的时分，心里是挣扎的……
可是，因为生物试验的特殊性，人类不或许在自己的身体上进行研讨，尽管这是最合理的方法。那么，这些苦楚只好由和人类的某一生理特征较为类似的动物接受。可是即便如此，运用动物进行试验，其成果和含义也是有限的。
那些年，动物在试验室受过的伤
以动物作为标本进行适用于人类的医学试验，这自身便是一个最大的悖论。尽管都是生物，但个别特征的不同注定了在动物身上获得的数据资料永久都只具有参考价值。这也便是为什么许多药物在正式投放市场之前，还要通过一个人体测验的阶段。
当然，能进入到人体测验阶段，阐明其现已具有很大的安全性。
但动物试验的痛点，还远不止这点。
首先是试验动物生命危险。人类挑选用动物代替自身去做试验，其意图便是为了躲避或许带来的逝世危险。但这并不意味着就能恣意地糟蹋动物生命。在实践的操作进程中，因为试验规划、操作失误等一系列人为因素，形成的试验动物意外逝世数量许多。在科学研讨的需求之下，这种意外逝世被认为是合理的。但单从试验品而非生命的视点来看，这是一种资源的巨大糟蹋。
其次是动物试验的周期较长。根据不同的试验意图，对动物的打针和给药往往会继续一个较长的时期，期间需求花费较大的精力进行记载和调查。其意图便是要调查动物的天然耐受反响。这也是为什么药物的研制往往需求通过十年乃至更久的一个时期。对许多患者来说，药品研制的速度往往跟不上病况加重的速度。
终究是动物试验的重复性。比方德莱塞测验，其开端用在化妆品的毒性试验中。因为试验品的毒性不知道，其需求对动物进行一遍又一遍的给药，有的药物乃至能够测验六七十次，简直是在挨千刀。这个进程无疑会令动物发生更大的苦楚。
也便是说，抛却动物试验并不能彻底合适人类机体这方面的限制，其依然存在着上述不得不面临的客观实际。其间给动物添加的苦楚也就显而易见。
因而，动物试验的3R准则（replancement、reduction、refinement）发起用无知觉资料代替动物、通过各种方法前进试验精度以削减动物运用量和优化动物体征以完成相对精确的试验数据。最好的方法当然是代替动物试验，但在今日的条件下，这无疑是一个不或许的作业。
事实上，科学家现已在逐步代替动物试验，比方运用细胞试验。
而跟着技能的前进，科学家开端运用另一件秘密武器：机器学习。至少在测验毒性方面，动物将因而而获益良多。
验毒的不再是动物，而是AI
最近，一项来自《毒理科学》杂志的研讨标明，通过一种新的机器学习体系，运用动物测验毒性的前史很或许将被改写。动物试验，至少是动物测验毒性试验将有或许被计算机代替。
该论文研讨团队从2014年就开端进行数据堆集，终究收集了1万种化学物质。然后运用AI体系对数据库中的化学物质进行了86万次的测验，其制作了分子结构与特定毒性类型之间以往并未被获悉的联系，比方其或许对眼睛、皮肤或DNA形成的影响。
具体操作上来说，研讨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，估测其他物质的毒性。再与这些其他物质在数据库中的已知毒性进行对比，得出计算机猜测的成果。
终究成果显现，运用计算机测验得到的毒性精确率为87%，而运用动物再次进行测验的正确率则为81%。也便是说，在毒性测验方面，AI现已完胜动物。单单根据这个数据，AI就现已能够完成对动物的代替。
当然，现在就说代替的事儿不免有点太早，尤其是代替动物试验。
比方数据问题。咱们上文说到，仅仅是做这样一个简略的毒性测验，研讨团队就花了四年的时刻去进行数据堆集和试验剖析。不难想象，假如是做更多品种的毒性测验、难度更高的疾病药物研讨，其需求收集的数据也必定只会多不会少。那么，怎么树立这样一个巨大的数据库，一起把控建造的时刻，将或许是一个以十年为单位的工程。
另一方面，动物自身也有一些计算机难以比较的优势。计算机是在已知数据的基础上作业，而动物则或许会在试验的进程中呈现一些不知道的、或许是意外收成的状况。比方许多物理或许生物科学发现，都源自一场意外。那么，计算机是否会被固定的程式捆绑，是否也能有或许发生在动物身上的一些奇特体现呢？
或许，这也需求别的规划一个计算机模仿体系吧。
生物试验的主角与副角
固然，这仅仅是计算机在生物试验范畴的一小步。而这一小步，也让咱们看到了其在生物试验方面带来的积极含义。
1. 3R准则的强化与弱化。3R准则的提出，根据的是尊重动物生命的理念。三者之中，假如做到了“replacement”，后两条也就没有存在的条件了。计算机正是强化“代替”的重要因素。假如能够用计算机模仿剖析代替动物耐受试验，数量可观的动物将被代替，动物的天然生计权力也将得到保证，后两个“R”的重视也或许被弱化。
2. 生物医药研讨的本钱大大下降。一方面，摆脱了饲养、办理动物的冗杂业务，一套计算机体系就能够习惯一切的试验，也就免去了生物饲养本钱。相较之下，计算机保护的本钱则要低得多。另一方面，计算机得出的试验定论的速度要比调查动物的天然反响快许多，时刻上的本钱也将大大下降，一起还前进了试验功率。比方许多数据都是现现已过试验得出的，但在新的试验中因为各种原因依然会重复进行，形成资源和时刻的糟蹋。
3. 试验的精确性大大前进。根据巨大而丰厚的数据库，计算机能够对数据资源进行很多的组合分配，然后得出最优定论。这是动物试验所难以企及的。以几只小白鼠的反响来作为成果根据和以上万次乃至更多的组合剖析作为成果根据，其精确度自是不能同日而语。
但从实际而言，动物毕竟在某些方面和人类是最接近的，比方小白鼠被证明和人类有极为类似的基因序列。而按照现在的计算机发展水平，还很难对完成彻底的技能模仿。从这个视点上说，即便在计算机进行生物试验技能老练担任主角的状况下，动物实体作为副角进行试验或许依然是无法缺席的。而咱们要做的，便是让动物承当更少的献身和苦楚。这既是技能前进的必定挑选，也是品德道德的热切期盼。
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