Trí tuệ nhân tạo đã tiến đến mức thay thế được thí nghiệm dùng động vật sống

    zknight,  

    Nó có thể cứu sống hơn 60.000 động vật thí nghiệm bị giết mỗi năm.

    Hàng năm, các nhà khoa học từ khắp nơi trên thế giới vẫn liên tục tìm ra các hợp chất hóa học mới. Công việc tiếp theo của họ là thử nghiệm xem các hợp chất này có gây hại cho con người hay không, bởi một số hợp chất chắc chắn có tiềm năng trở thành thuốc chữa bệnh cho chúng ta.

    Các hợp chất mới có thể tương tác với tế bào sống theo những cách không ai ngờ tới, bởi vậy, chỉ có thử nghiệm trên động vật mới giúp các nhà khoa học đánh giá độ an toàn của chúng. Cũng vì lý do này, mỗi năm có khoảng 60.000 con chuột, thỏ cùng nhiều loài động vật thí nghiệm khác phải hi sinh cho mục đích “cao cả” và ích kỷ của con người.

    Điều này khiến các nhà đạo đức khoa học lo ngại. Nhưng một nghiên cứu mới trên tạp chí Toxicological Sciences đang mở ra tương lai tươi sáng hơn cho những con chuột thí nghiệm. Trong đó, các nhà khoa học trình bày về một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể học để tiên đoán độc tính của các hóa chất hoàn toàn mới.

     Trí tuệ nhân tạo đã tiến đến mức thay thế được động vật trong thử nghiệm độc tính hóa học

    Trí tuệ nhân tạo đã tiến đến mức thay thế được động vật trong thử nghiệm độc tính hóa học

    Dựa trên dữ liệu của một tập hợp lớn các thử nghiệm trên động vật trước đó, hệ thống AI đã có thể dự đoán độ an toàn của hàng chục ngàn hóa chất chưa từng biết đến. Kết quả cho ra đạt độ tới chính xác như các thử nghiệm trên động vật sống.

    Thuật toán có thể dự đoán kết quả từ 9 thử nghiệm phản ứng khác nhau, từ ăn mòn da đến kích ứng mắt. Nó có thể thay thế tới 57% thử nghiệm động vật được thực hiện tại Châu Âu trong năm 2011, tiết kiệm mạng sống và sự hành hạ mà những con vật đã phải chịu đựng.

    Trên thực tế, đây không phải là hệ thống máy tính đầu tiên cố gắng dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán độc tính của hóa chất. Mặc dù vậy, điểm khác biệt nằm ở quy mô dữ liệu mà hệ thống mới này đang sử dụng.

    Trong năm 2007, một đạo luật của Liên minh Châu Âu bắt buộc các doanh nghiệp và tổ chức phải công khai thông tin an toàn của tất cả các hóa chất đang xuất hiện ở EU. Đến năm 2014, nhóm nghiên cứu, do nhà độc chất học Thomas Hartung, đã tiến hành dịch dữ liệu của EU sang dữ liệu có thể sử dụng để dạy cho AI.

    Vì vậy, tập dữ liệu được sử dụng trong hệ thống AI của họ có tới hơn 850.000 thuộc tính hóa học, là các tính chất chẳng hạn như nồng độ gây nổ hoặc liều lượng gây ung thư. "Sức mạnh của Big Data mang đến cho chúng tôi một công cụ dự đoán tốt hơn nhiều thử nghiệm trên động vật", Hartung nói.

    Hệ thống AI của ông chính xác đến nỗi, nhóm nghiên cứu của Hartung đang được săn đón bởi một lực lượng đặc nhiệm gồm 16 cơ quan chính phủ Mỹ. Họ muốn mời Hartung thử nghiệm hệ thống này tại Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ.

    Dự tính đến cuối năm nay, nhóm nghiên cứu sẽ công bố một mô hình độc tính cho khoảng 40.000 hóa chất mà không cần giết hại một con chuột nào.

    Tham khảo Quartz, Nature

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày

    NỔI BẬT TRANG CHỦ