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从算法到迷你器官:未来动物实验会被取代吗?

编辑:黄荣      信息来源: 西e网-新浪网发布时间:2019-5-9

  据国外媒体报道,1980年,《纽约时报》刊登了一则来自动物权利组织的整版广告,其内容是抨击一家知名化妆品公司在兔子的眼睛上测试产品。这项运动?#23578;?#26174;着,最终导致几家美容公司?#20449;?#25237;入数十万美元,用于寻找不涉及动物的替代测试方法。
 
  将近40年之后,我们找到了哪些替代方法?这些方法又取得了多少进展?
 
  在我们深入研究这些问题的答案之前,需要明白一个重要的区别:虽然“动物实验”经常让人想起化妆品公司对兔子等可爱动物进行的残忍实验——以追求美丽的名义,但是,动物在科学研究(包括寻找替代手段的研究)中的应用已经远远超出了化妆品行业的范畴。小鼠和大鼠等动物被广泛应用于毒理学,用于研究化学物质及其对人类的影响。动物也是药物发现和测试的关键。在生物医学研究中,动物模型是许多实验的基础,研究人员通过它们研究从大脑回路功能到细胞疾病进展等无数科学问题。
 
  尽管实验动物在这些领域十分重要,但许多人正在努力减少它们在实验中的应用。在?#27426;?#31243;度上,这是由于不同国家对道德的担忧推动了新的立法,但另一方面也取决于金钱和时间。
 
  “从理论上讲,非动物实验可以更便宜、更快速,”美国国家毒理学项?#24247;?#26367;代毒理学方法跨部门评估中心主任?#33268;?middot;凯西(WarrenCasey)说道。他所领导的这个机构分析了多种取代化学安全测试动物的方法。
 
  对实验动物的另一个担忧是,在?#25215;?#31867;型的研究中,由于动物与人类的差异太大,以至于无法成功预测?#25215;?#20135;品对我们身体的影响。凯西在?#37038;?#37319;访时表示:“因此,我们就涉及到了道德、效率和人类相关性的问题。”
 
  那么,目?#30333;?#26377;希望的选择是什么?
 
  无处不在的数据
 
  一种方法是用算法代替动物。研究人员正在开发计算模型,通过处理大量的研究数据来预测?#25215;?#20135;品对有机体的影响。
 
  美国罗格斯大学的化学?#21040;?#25480;朱浩表示,这是一个很有应用前景的方法,也非常便宜。他所在的研究团队已经开发出一种高速算法,可以从在线化学数据库中提取大量信息,通过识别它们之间的结构相似性,将数千种经过测试的化合物与未经测试的新化合物进行比较。然后,该算法利用我们所知道的被测试化合物的毒性,对具有相?#24179;?#26500;的未测试化合物的毒性做出可?#24247;脑?#27979;(假设相同的结构意味着化合物具有类?#39057;?#25928;应)。
 
  通常,?#33539;?#19968;种新化合物的效果需要进行数十次昂贵而耗时的动物实验,而通过这样的算法预测,我们可以减少所需的动物研究数量。“如果我们能证明希望投放市场的化合物是安全的,那就可以认为,这类研究能够替代目前的动物研究,”朱?#24179;?#25480;说道。马里兰州约?#19981;?#26222;金斯大学的研究人员进行的一项类似研究表明,在多种化合物的毒性预测方面,算法甚?#37327;?#33021;优于动物实验。
 
  微型器官
 
  近年来,科学家们开始在植入到塑料芯片的支架上培养人类细胞,形成模拟心脏、肝脏、肾脏?#22836;?#37096;功能的微小结构。这些结构被称为“芯片上的器官”,可以作为一种测试新化合物或新药物对人类细胞影响的全新方法。
 
  对这些简化的、微型化的人类生理学模型进行测试,可以比动物实验更能得出与人类相关的结果。至关重要的是,在早期研?#24247;?#25506;索阶段,当科学家不需要对整个系统进行测试时,这种测试?#37096;?#20197;避免使用整只动物。?#33268;?middot;凯西表示,“芯片上的器官”在很大程度上解决了单一输出或终端的问题,因为所有可能需要在这个早期阶段进行的工作,就是测试某种细胞类型应对药物或疾病的?#20174;Γ?#20174;而指导今后的研究。
 
  德国弗?#25237;?#38669;夫材料与束技术研究所的研究人员弗洛里安·施密德(FlorianSchmieder)?#25285;?#36825;种方法可能“在大多数情况下有助于减少研究人员正在进行的项目中计划的动物试验的数量”。除了肺脏、肝脏?#25176;脑啵?#19968;些公司还在开发能够模拟人类皮肤的人造3D结构。这在毒理学中尤其重要。长期以来,动物皮肤测试在毒理学中一直是了解未测试新化合物效果的基础。
 
  用这种无害的皮肤组织模型来替代动物皮肤测试已经成为现实,凯西?#25285;?ldquo;研究证明皮肤组织模?#22836;?#24120;有效。它们能让我们深入了解急?#21592;?#21270;,?#28909;縋承?#19996;西是否会腐?#26149;?#25439;?#20284;?#32932;。”
 
  人体研究
 
  经常有人提出这样一种反对动物实验的意见:如果人类想从新的疗法、药物和研究中获益,那么我们应该把?#32422;?#20316;为实验对象。这是一个非常简化?#22270;?#31471;的观点。在大多数国家,法律规定在给人类用药之前必须先进行动物实验。因此,这种观点并不?#27426;?#31526;合实?#30465;?/div>
 
  不过,有一些经过仔细控?#39057;?#20154;体实验?#38382;?#30830;实有可能在不危害人类健康的情况下减少对动物的使用。其中一种方法就是微量给药。在这种方法中,人体?#37038;?#19968;种新药的量非常小,以至于它不会产生广泛的生理效应,但系统中有足够的循环来测量它对单个细胞的影响。
 
  研究者的想法是,这种谨慎的方法可以帮助在早期阶段消除不?#23578;?#30340;药物,而不?#36855;?#30740;究中使用成千上万的动物,最终只证明药物不起作用。这种方法已被证明是安全有效的,许多大型制药公司都在使用微量给药方法来简化药物开发。
 
  “这当然会?#26032;?#29702;上的顾虑,但是这些顾虑很容易被更安全、更有效的药物在推向市场后带来的潜在?#25214;?#25152;抵消,”凯西说道。
 
  现在的进展如?#21361;?/div>
 
  那么,这些替代方法对动物实验的未来意味着什么呢?在一些研究领域,?#28909;?#21270;妆品测试——许多现有的产品已经通过动物实验证明是安全的——中,人们越来越认识到,测试新产品并不是推动这个行业发展所必需的。这一点得到了?#35775;?#25552;出的管理条例的证实,现在,?#35775;?#31105;止对任何在?#35775;?#29983;产和销售的化妆品进行动物测试。
 
  我们?#37096;?#21040;了毒理学研?#24247;?#36827;展。长期以来,毒理学家们一直依赖于6种核心的动物实验来筛选新产品的急?#36828;?#24615;,即检查产品是否会引起皮肤刺激、眼睛损伤或?#21171;觥?#19981;过凯西表示,在未来两年内,这些基线测试在美国很可能被非动物实验取代。取得这一进展的原因是“与(动物)长期暴露于某种化学物质后可能出现的其他安全问题(如癌症或生殖毒性)相比,这些毒性类型的生物学基础要简单得多,”凯西说道。
 
  但在其他研究领域,研究人员关注的问题更加复杂,动物模型仍然是我们目前能够充分理解化合物、药物或疾病所产生的各种各样广泛和长期影响的唯一方法。凯西?#25285;?ldquo;生理学是非常非常复杂的,我们仍然没有掌握它。”除了动物模型,还没有其他任何方法能够?#23454;?#22320;模拟人的生理学。
 
  即使像“芯片上的器官”这样富?#26143;?#26223;的进展,对于呈现一个相互关联的人体而言,?#19981;?#26377;很长的路要走。“发展人造器官系?#36710;?#20027;要问题是在体外获得生物体的全部复杂性,”施密德?#25285;?ldquo;问题的关键是要以一?#32456;?#27491;可预测的方式模拟人体的动力学和动态变化。”
 
  虽然芯片上的器官和其他发明可能有助于回答更简单的问题,但目前,全动物模型是研究更复杂效应的唯一途径,?#28909;?#23545;大脑回路功能如何与可见行为联系起来的研究。这类问题有助于我们了解人类疾病,并最终带来挽救生命的治?#21697;?#27861;。因此,支撑这些发现的动物实验仍然至关重要。
 
  同样值得注意的是,我们今天所进行的一些最?#26143;?#26223;的非动物实验方法——?#28909;?#31639;法预测——之所以能够奏效,正是因为它们可以借鉴数十年的动物研究成果。为了在未来取得更进一步的成果,我们需要继续这些研究。
 
  “我们不能用电脑完全取代动物实验。我们仍然需要一些低水平的动物实验来产生必要的数据,”朱浩?#25285;?ldquo;如果你让我投票给一个?#26143;?#26223;的方法,我会投票给计算和实验相结合的方法。”
 
  那么,除了动物实验,我们还有其他选择吗?答案既是肯定的也是否定的。虽然我们有几个选择,但目前它们还不够成熟,不足以完全取代动物实验。?#27426;?#33267;关重要的是,这些可以减少我们用于研?#24247;?#21160;物数量。有了新的管理规定,有了更聪明的选择,我们至少可以对未来抱有希望,实验动物的数量将继续下降。
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