Машинне навчання допоможе відмовитися від дослідів на тваринах

Американським вченим вдалося розробити комп’ютерний метод виявлення токсичності хімічних речовин, щоперевершує заточністю досліди натваринах. Система навчаласянаінформації про більш ніж 866 тисячах небезпечних властивостей поширених вдослідах хімікатів.

Статтюопублікуваливжурналі Toxicological Sciences.

Система оцінює ймовірність небезпечних властивостей хімічних речовин (їхтоксичності при контакті, наприклад, зіслізними залозами) наоснові розрахунку коефіцієнтів подібності: цей етап навчання відбувається без учителя.

Далі система навчалася оцінювати токсичність вхідних даних задопомогою алгоритму random forest, який використовує безліч дерев рішень.

Дослідникам вдалося домогтися точності токсикологічного аналізу в87відсотках випадків: для порівняння, одиничнедослідженнязаучастю тварини має точність в57відсотків, аповторне— 81відсоток.

Зібраних у такий спосіб данихвиявилося достатньодля того, щоб навчити комп’ютер оцінювати можливі негативні наслідки використання хімічних речовин для людини. Використання подібних методів, надумку дослідників,— цевідмінна можливість обмежити жорстке поводження зтваринами всфері фармакології такосметології.

Токсикологічні дослідипроводяться більшістю фармакологічних, косметичних таінших компаній, щовиробляють хімічну продукцію: вони допомагають оцінити безпеку речовини для використання людиною. Поприте, щоподібні дослідження регулюються етичними нормами окремих установ, тестування препаратів натоксичність натварин широко засуджується.

Раніше ми розповідали, що роботи з машинним навчанням зможуть допомогти лікувати аутизм у дітей.