不用养老鼠了？新技术望每年节约两百万实验动物—新闻—科学网

近日，不用百万一项发表在《毒理科学》杂志上的养老约两研究表明，基于毒理学大数据的鼠新实验计算机软件能够有效预测化合物的毒性。在某些情况下，技术计算机预测的望每网表现甚至比传统的动物实验还要好。

这好像是年节说——在不远的将来，生物学研究者不用再饲养小白鼠、动物小黑鼠、新闻大白兔、科学金黄地鼠等一系列神兽，不用百万只要当当“键盘侠”，养老约两就可以拿到宝贵的鼠新实验数据了呢！

动物实验，技术能少点少点再少点吗？

所谓毒理学，望每网是年节一门研究外源因素（化学、物理、生物因素）对生物系统有害作用的学科。通常，研究者需要把一些有毒有害的物质施加到实验动物身上，然后观察、评估、分析这些动物受到的伤害。

做过动物实验的人都知道这是一份漫长、繁重的工作，你需要操心动物们的吃喝拉撒、生儿育女，在必要的时候还得对自己一手拉扯大的小动物下药、下毒、下刀子，可以说是非常精神分裂了。与此同时，实验动物也为人类的科技进步和健康福祉做出了重大牺牲。

不光如此，动物实验涉及的财物支出也非常可观。比北京二环房子还寸土寸金的，就是饲养实验动物的屏障系统——无菌、恒温、恒湿、有规律光照——哪怕饭盒大的一块空间，都要按天数收费。

正因如此，动物实验一向倡导替代(replacement)、减少(reduction)、优化(refinement)的“3R”原则。

回到这项最新研究成果，它能否普渡从小白鼠到“生科狗”的有情众生呢？

正在崛起中的计算毒理学

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种常规毒性试验中，计算机预测毒性的可重复性达到80%到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%到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，来模拟和预测化学品危害风险的学科。

大连理工大学教授陈景文接受《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：1. 节约实验动物，符合伦理精神；2. 在化学物质评价上，节约成本、提高效率；3. 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；4. 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。

另一项困扰学术界的，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。

不养老鼠，就去学习吧！

论文作者之一，约翰霍普金斯大学教授Thomas Hartung告诉《中国科学报》记者，论文中涉及的9种常规毒理学试验，每年仅在欧洲就会消耗50到60万只实验动物，全世界的数据大概是欧洲的四倍。

也就是说，保守估计，这项技术有望每年拯救200多万只实验动物的生命，与此同时还能节省大量科研支出。

但是多位专家也都指出，至少目前看来，动物实验还是不能完全替代的。

Thomas Hartung说：“这种方法适合有大量高质量数据可被获取的领域，我们可以从已有的数据出发，外推出更广泛的化合物性质。只要是和化学结构有关的性质，如特定治疗靶点上的药物作用等，都适用这项技术。”“当已有数据集很小并且异质性高的时候，这项技术无法取代实验。”

陈景文则说：“计算毒理学对机制比较简单明确的毒性终点，有着较好的预测效果。但是药物研发等领域的动物实验和临床测试，仍是不可替代的。”“而且，计算毒理学模型最终仍需要实验数据来构建和验证。”

“计算毒理学的出现，既是机遇也是挑战。”陈景文说，“它对科研工作者的创新性提出了更高要求。”

这么理解吧，当洗衣机和洗碗机把你从家务中解放出来时，你就该把时间和精力投入到更有创造力的劳动中；当技术的进步让你不需要天天下鼠房时，你就要学习更多东西，去开拓更新更有价值的研究领域，至少，得先把大数据处理和机器学习学好吧。