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7 月 11 日，《毒理科学》（Toxicological Sciences） 期刊发表研究，称基于数据库的计算机软件能够很好地预测某种毒性，而这种预测能力比动物实验表现甚至更好。这意味着，计算机可能有潜力取代动物实验，终结这项几个世纪以来饱受非议的科研活动。 研究显示，计算机预测毒性的平均准确率约为 87％，也就是说，87％ 的预测符合过去动物试验的结果。相对地，动物测试的准确率只有 81%。 “真是令人大开眼界，这表明我们可以用计算机的预测取代许多动物测试，并获得更可靠的结果，”参与本次研究的毒理学家 Thomas Hartung 说。Hartung 是约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名教授。他认为，这可以替代每年数百万次的动物实验，后者包括将化合物滴入兔眼，或者给老鼠喂食超过致命剂量的化学物质。 “我 100％ 确信，这将成为未来毒理学的支柱，” 德国毒理学家Bennard van Ravenzwaay 向《自然》杂志评论道。 目前，该算法可应用于从皮肤腐蚀到眼睛刺激的九项常规试验，覆盖了 57％ 欧盟动物实验的项目。  据悉，用计算机评估化学毒性的好处之一，是无需重复实验。这一方面能带来效率，另一方面也减免了伤害。在七十多年间，饱受争议的德莱塞测试（Draize Test）就几次三番地往兔子等动物的眼中滴入化学试剂。据论文中援引的数据显示，有两种化学物质至少在动物身上被测试了 90 次，69 种超过 45 次。
对此，常见的解释是：并非每只动物的反应方式都相同，对同一化学物质的重复动物试验可以得到不同的结果，因此，样本较小的实验不具有普遍意义。“而软件的预测比任何个体动物试验都更可靠，”论文写道。 此外，这项成果还可以惠及更多消费者。以往，一些安全性测试不得不借助动物试验，但其高昂的成本让许多企业望而却步。Hartung 举了个例子：一款售价是几美元的杀虫剂新品可能需要做 30 次动物试验，为此，公司需要付出约 2000 万美元。 当然，动物实验还面临伦理上的指控。尽管没有准确数据统计每年有多少只小鼠、兔子、豚鼠、狗等动物在世界各地的实验室被实施实验，但据估计，这个数字超过一亿。  数十年来，实验动物就一直是科学家们试图解决的问题，其基础为 1959 年提出的 3R 原则，即动物实验的替代（replacement）、减少（reduction）以及优化（refinement）。包括分子生物学、干细胞技术、图像分析、计算机模拟技术在内的各领域，都参与探讨了用技术替代动物实验的可行性方法。 此次研究就是计算机模拟技术的初步胜利。之所以能够有所突破，要归功于数据库的庞大规模。自 2014 年以来，团队就开始整理分析公开数据，现在的数据库里涵盖了 10,000 种化学物质的信息。这些数据来自有机小分子生物活性数据库（PubChem）、欧洲化学品管理局（ECHA）以及美国国家毒理学计划（NTP）。 “在五年前这不可能完成。（现在的进展是因为）化学品监管机构向公众公布了大量的毒理学和物理性能数据，”论文作者之一 Craig Rowlands 说。 但面对体量如此庞大的数据，如何预测化学物的毒性？ 阅读论文可以发现，这种利用计算机预测毒性的方法是通过交叉参照（read-across）实现的。简单来说，研究人员先将具有相似物理化学性质、毒理学作用机制的物质放在一块，成立化学物分类组。然后，在各组内应用交叉参照法，即，从一种参考物质的数据，预测组内其他物质的特性。最后，再与数据库中大约 80 万种动物实验结果进行比对，验证准确性。 总而言之，这种预测手段是通过已知化学物质的毒性，来推断未经检测的相似物毒性。较动物实验等传统方式而言，它不需要对每种物质都进行试验。这可弥补一些数据的缺失，更为简单和高效。此外，这也是经合组织（OECD）推荐的经计算机预测化学物毒性的基本方法。 不过，要让计算机完全代替动物实验，现在还不是时候。欧洲化学品管理局（ECHA）的负责人 Mike Rasenberg 表示，在评估更复杂的危害时，例如在癌症和生育能力的领域中，动物试验仍然不可取代。 “这还不会是动物试验的结束，” Rasenberg预测，“但对于简单的毒性来说，这是一个有用的概念。” |
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