В процессе разработки новых медикаментов вещества обычно тестируют на животных, а также используют различные экспериментальные методы. Ученые стремятся изменить эту практику по этическим причинам, при этом сохраняя надежность получаемых результатов.
Профессор Йорн Летш из Университета имени Гете и профессор Альфред Ульч из Университета имени Филиппа в Марбурге разработали генеративный искусственный интеллект genESOM. Эта система, основанная на сети из тысяч нейронов, позволяет моделировать большее количество животных в экспериментах, чем реально используется.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Для обучения искусственного интеллекта использовали данные исследований на мышах из Института Фраунгофера. GenESOM способен генерировать новые данные, которые выглядят так, будто получены в настоящих экспериментах. Важной характеристикой является встроенный контроль ошибок: система отслеживает «инфляцию ошибок», когда случайные вариации усиливаются и могут привести к ложным результатам, и останавливается, прежде чем это повлияет на научную достоверность.
Практическое испытание проводилось на данных исследования по рассеянному склерозу, где изначально участвовали 26 мышей, поделенных на три группы. Ученые сократили количество до 18 животных (по шесть в группе), что привело к исчезновению эффектов лечения: статистические тесты не показали значимости. Однако после того, как genESOM добавил данные, эффекты снова стали значимыми на исходном уровне, без значительных ложноположительных результатов. Альтернативные методы ИИ в данной ситуации не сработали.
Ученые отмечают, что с использованием genESOM можно сократить количество животных в исследованиях на 30–50% без потери научной достоверности. При этом ИИ обучается только на данных реальных экспериментов, и произвольное уменьшение числа животных в тестах недопустимо: если изначально их слишком мало, генеративный ИИ может только усилить случайные результаты и сделать эксперимент неэффективным. Тем не менее, эта технология может значительно снизить количество экспериментов на животных в доклинических исследованиях.
Ранее Наука Mail сообщала о том, что ИИ сократил время отслеживания диких животных с месяцев до дней.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.