面對自己的第一堂解剖課的時候,，內(nèi)心是掙扎的……

　　然而,，由于生物實驗的特殊性,，人類不可能在自己的身體上進(jìn)行研究,，雖然這是最合理的方式,。那么,，這些痛苦只好由和人類的某一生理特征較為相似的動物承受。但是即便如此,，利用動物進(jìn)行實驗,，其結(jié)果和意義也是有限的。

　　那些年,，動物在實驗室受過的傷

　　以動物作為標(biāo)本進(jìn)行適用于人類的醫(yī)學(xué)實驗,，這本身就是一個最大的悖論。雖然都是生物,，但個體特征的不同注定了在動物身上取得的數(shù)據(jù)資料永遠(yuǎn)都只具備參考價值,。這也就是為什么很多藥物在正式投放市場之前，還要經(jīng)過一個人體測試的階段,。

　　當(dāng)然,，能進(jìn)入到人體測試階段，說明其已經(jīng)具備很大的安全性。

　　但動物實驗的痛點,，還遠(yuǎn)不止這點,。

　　首先是實驗動物生命風(fēng)險。人類選擇用動物代替自身去做實驗,，其目的就是為了規(guī)避可能帶來的死亡風(fēng)險,。但這并不意味著就能任意地糟踐動物生命。在實際的操作過程中,，由于實驗設(shè)計,、操作失誤等一系列人為因素，造成的實驗動物意外死亡數(shù)量很多,。在科學(xué)研究的需求之下,，這種意外死亡被認(rèn)為是合理的。但單從實驗品而非生命的角度來看,，這是一種資源的巨大浪費,。

　　其次是動物實驗的周期較長。根據(jù)不同的實驗?zāi)康?，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(jìn)行記錄和觀察。其目的就是要觀察動物的自然耐受反應(yīng),。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,。

　　最后是動物實驗的重復(fù)性,。比如德萊塞測試，其最初用在化妝品的毒性實驗中,。由于實驗品的毒性未知,，其需要對動物進(jìn)行一遍又一遍的給藥，有的藥物甚至可以測試六七十次,，簡直是在挨千刀,。這個過程無疑會令動物產(chǎn)生更大的痛苦。

　　也就是說,，拋卻動物實驗并不能完全適合人類機(jī)體這方面的局限,，其仍然存在著上述不得不面對的客觀現(xiàn)實。其中給動物增加的痛苦也就不言而喻,。

　　因此,，動物實驗的3R原則（replancement、reduction,、refinement）提倡用無知覺材料代替動物,、通過各種方式提高實驗精度以減少動物使用量和優(yōu)化動物體征以實現(xiàn)相對準(zhǔn)確的實驗數(shù)據(jù),。最好的方式當(dāng)然是替代動物實驗，但在今天的條件下,，這無疑是一個不可能的事情,。

　　事實上，科學(xué)家已經(jīng)在逐漸替代動物實驗,，比如使用細(xì)胞實驗,。

　　而隨著技術(shù)的進(jìn)步，科學(xué)家開始使用另一件秘密武器：機(jī)器學(xué)習(xí),。至少在測試毒性方面,，動物將因此而受益良多。

　　驗毒的不再是動物,，而是AI

　　最近,，一項來自《毒理科學(xué)》雜志的研究表明，通過一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)代替,。

　　該論文研究團(tuán)隊從2014年就開始進(jìn)行數(shù)據(jù)積累,，最終收集了1萬種化學(xué)物質(zhì)。然后利用AI系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫中的化學(xué)物質(zhì)進(jìn)行了86萬次的測試,，其繪制了分子結(jié)構(gòu)與特定毒性類型之間以往并未被獲知的關(guān)系,，比如其可能對眼睛,、皮膚或DNA造成的影響,。

　　具體操作上來說，研究人員對不同化學(xué)性質(zhì)和毒理性質(zhì)的物質(zhì)進(jìn)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(jìn)行比照,，得出計算機(jī)預(yù)測的結(jié)果,。

　　最終結(jié)果顯示，利用計算機(jī)測試得到的毒性準(zhǔn)確率為87％,，而使用動物再次進(jìn)行測試的正確率則為81％,。也就是說，在毒性測試方面,，AI已經(jīng)完勝動物,。單單基于這個數(shù)據(jù)，AI就已經(jīng)可以實現(xiàn)對動物的替代,。

　　當(dāng)然,，現(xiàn)在就說替代的事兒未免有點太早,，尤其是替代動物實驗。

　　比如數(shù)據(jù)問題,。我們上文提到,，僅僅是做這樣一個簡單的毒性測試，研究團(tuán)隊就花了四年的時間去進(jìn)行數(shù)據(jù)積累和實驗分析,。不難想象,，如果是做更多種類的毒性測試、難度更高的疾病藥物研究,，其需要搜集的數(shù)據(jù)也必然只會多不會少,。那么，如何建立這樣一個龐大的數(shù)據(jù)庫,，同時把控建設(shè)的時間,，將可能是一個以十年為單位的工程。

　　另一方面,，動物本身也有一些計算機(jī)難以比擬的優(yōu)勢,。計算機(jī)是在已知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上工作，而動物則可能會在實驗的過程中出現(xiàn)一些未知的,、可能是意外收獲的情況,。比如很多物理或者生物科學(xué)發(fā)現(xiàn)，都源自一場意外,。那么,，計算機(jī)是否會被固定的程式束縛，是否也能有可能發(fā)生在動物身上的一些神奇表現(xiàn)呢,？

　　可能,，這也需要另外設(shè)計一個計算機(jī)模擬系統(tǒng)吧。

　　生物實驗的主角與配角

　　誠然,，這僅僅是計算機(jī)在生物實驗領(lǐng)域的一小步,。而這一小步，也讓我們看到了其在生物實驗方面帶來的積極意義,。

　　1．3R原則的強(qiáng)化與弱化,。3R原則的提出，基于的是尊重動物生命的理念,。三者之中,，如果做到了“replacement”，后兩條也就沒有存在的條件了,。計算機(jī)正是強(qiáng)化“替代”的重要因素,。如果能夠用計算機(jī)模擬分析代替動物耐受實驗，數(shù)量可觀的動物將被替代,，動物的天然生存權(quán)利也將得到保障,，后兩個“R”的關(guān)注也可能被弱化,。

　　2．生物醫(yī)藥研究的成本大大降低。一方面,，擺脫了養(yǎng)殖,、管理動物的繁雜事務(wù)，一套計算機(jī)系統(tǒng)就可以適應(yīng)所有的實驗,，也就免去了生物養(yǎng)殖成本,。相較之下，計算機(jī)維護(hù)的成本則要低得多,。另一方面,，計算機(jī)得出的實驗結(jié)論的速度要比觀察動物的自然反應(yīng)快很多，時間上的成本也將大大降低,，同時還提高了實驗效率,。比如很多數(shù)據(jù)都是已經(jīng)經(jīng)過實驗得出的，但在新的實驗中由于各種原因仍然會重復(fù)進(jìn)行,，造成資源和時間的浪費,。

　　3．實驗的準(zhǔn)確性大大提高?；诰薮蠖S富的數(shù)據(jù)庫,，計算機(jī)可以對數(shù)據(jù)資源進(jìn)行大量的組合調(diào)配，從而得出最優(yōu)結(jié)論,。這是動物實驗所難以企及的,。以幾只小白鼠的反應(yīng)來作為結(jié)果依據(jù)和以上萬次甚至更多的組合分析作為結(jié)果依據(jù)，其精確度自是不能同日而語,。

　　但從現(xiàn)實而言,，動物畢竟在某些方面和人類是最接近的，比如小白鼠被證明和人類有極為相似的基因序列,。而依照目前的計算機(jī)發(fā)展水平,，還很難對實現(xiàn)完全的技術(shù)模擬。從這個角度上說,，即便在計算機(jī)進(jìn)行生物實驗技術(shù)成熟擔(dān)任主角的情況下，動物實體作為配角進(jìn)行實驗可能仍然是無法缺席的,。而我們要做的,，就是讓動物承擔(dān)更少的犧牲和痛苦。這既是技術(shù)進(jìn)步的必然選擇,，也是道德倫理的熱切期盼,。