毎年、何百万もの動物が新薬、化粧品、その他の化学物質の動物実験で苦しみ、命を落としています。しかし、新しいインテリジェントなソフトウェア ツールのおかげで、それは間もなく過去のものになる可能性があります。このようなAIシステムにより、化学物質の影響や健康リスクをコンピュータ上で簡便に判定できるようになります。これにより、長期的には動物実験の必要性が減少する可能性があります。しかし、ツールの信頼性については依然として疑問があります。
毎年、世界中で何百万もの動物が動物実験に使用されており、その中にはラット、マウス、ウサギだけでなく、魚、サル、猫も含まれます。とりわけ、工業用化学物質や医薬品の試験が行われます。そのような試験の背後にある論理によれば、それらが動物に害を及ぼさず、開発された目的も満たしているのであれば、その物質はおそらく人間にとっても安全であると考えられます。
AIは動物の苦しみに対抗するのか？
しかし、これらの検査は無数の生き物の苦しみと死に関連しているため、科学者たちは長い間、適切な代替法を探してきました。これらには、たとえば、完全な生物ではなく細胞培養やバイオチップの実験だけでなく、インテリジェントなソフトウェア ツールも含まれます。単一の生物やその細胞を関与させることなく、コンピュータ上で化学物質の影響とリスクを簡単に判断できる必要があります。これは動物の苦痛を防ぐだけでなく、動物実験よりも安価で、一部の動物データよりも直接的に人間に伝達できる結果も提供します。しかし、ツールの信頼性については依然として疑問があります。
ソフトウェア ツールの「生来の」癖をチェックするために、ウィーン大学の Sergey Sosnin 氏は、独自のツール「MolCompass」をすぐに開発し、テストしました。それは次のように機能します。まず、システムにデジタル的に化合物を与えます。次に、機械学習モデルが、化合物のさまざまな特性を反映する 0 ～ 100% の確率を決定します。では、たとえば、それが有毒である、人体に蓄積する、または特定のヒトタンパク質に結合する可能性がある確率はどのくらいでしょうか?確率の合計により、物質の作用機序と健康リスクの概要が得られます。
引き続き注意して楽しみましょう
ただし、ソスニンが発見したように、確率を分類する際にはある程度の注意が必要です。 0 または 100 パーセントに近い値のみが、正しい予測と見なされます。ただし、ツールが不確実で、たとえば 51 パーセントの評価が得られた場合は、代わりに他のテスト方法を使用する必要があると研究者は説明します。ただし、モデルが完全に間違っており、たとえば、実際には毒性がないにもかかわらず、ある物質がおそらく無毒であると宣言する場合もあります。 「これは毒物学者にとってまさに悪夢のシナリオです」とソスニンは言う。
唯一の解決策は、モデルに「盲点」がある有機化合物のクラスを事前に特定し、それらを回避することです。ただし、これを行うには、何千もの化合物の予測結果を最初に個別に確認する必要があります。この退屈な作業を簡単にするために、ソスニンは、地理地図と同様に、化合物を 2D 平面に投影するインタラクティブなグラフィカル ツールを開発しました。 「色を使用して、高い信頼度で誤って予測された化合物を強調表示するので、ユーザーはそれらを赤い点のクラスターとして識別できます」とソスニン氏は説明します。
化学分析用のソフトウェア ツールはまだ完全に信頼できるものではありませんが、将来的にはより洗練されてテストされれば、多くの動物を残酷な運命から救うことができるでしょう。
出典: ウィーン大学;技術記事: Journal of Cheminformatics、 doi: 10.1186/s13321-024-00888-z
