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动物实验正在崛起的计算毒理学

日期: 2018-07-23
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研究人员用超过866000条训练数据,建立了评估物质化学特性和健康威胁的模型。这种模型可以用已知化学物质的数据,来评估未知物质的危险性。他们发现,在皮肤腐蚀、眼睛刺激等9种常规毒性实验中,计算机预测毒性的可重复性达到80%~95%,而且不受化学物质种类的限制。这个重复率已经超过了动物实验(70%~80%)。

事实上,这项研究属于毒理学中一个异军突起的分支学科——“计算毒理学”。这是一个通过构建计算机模型,模拟和预测化学品危害风险的学科。

动物实验正在崛起的计算毒理学

大连理工大学教授陈景文在接受《中国科学报》记者采访时指出,计算毒理学是面向化学品风险预测与管理的关键技术,被认为是21世纪毒理学研究的发展方向之一。

相比传统毒理学研究,计算毒理学具有很多优势,包括节约实验动物,符合伦理精神;在化学物质评价上,节约成本、提高效率;通过大规模的数据筛选,能大大提高结果的准确率和可重复性;可以实现跨物种外推。

一位从事毒理学研究的一线科研人员告诉《中国科学报》记者:“一个新化合物要获得上市批准,需要提供相关的毒理学数据。但是现在新化合物增加的速度远远超过了毒理学介入的速度,因此这些毒理学数据往往很粗糙、很局限。”

欧洲化学品管理局称,仅2018年,他们就需要处理约6万种化合物的注册。

另一个困扰学术界的问题,就是生物实验的可重复性危机。“不同的实验室条件、不同的实验操作、不同批次和来源的动物,都可能对误差有贡献,导致实验可重复性不高。”陈景文说。

动物毒理实验要求每个处理组的动物不得少于6只。受限于诸多因素,这个数字一般也不会高出太多。计算毒理学的优势在于把大量文献数据加合起来再做统计分析,误差会小很多。也就是说,虽然这项技术不用做动物实验,但它其实是站在了历史上无数动物实验的肩膀上。那些小老鼠小兔子们,从来没有白白牺牲。


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