據統計，僅歐洲地區，每年用來做實驗的動物數量就超過1000萬。全球而言，可能破億。

解剖、毒理實驗、藥物實驗……可以說，動物為人類醫學研究的進步做出了巨大犧牲。尤其是小白鼠，其往往因病呈現出紅眼睛特征，每年死亡數量更是難以計數。

再加上很多實驗為了避免藥物作用影響真實檢測效果，往往不對動物做麻醉處理，或只注射很少的劑量。這對動物造成的痛苦是難以想象的。

那些年，動物在實驗室受過的傷

以動物作為標本進行適用于人類的醫學實驗，這本身就是一個最大的悖論。雖然都是生物，但個體特征的不同注定了在動物身上取得的數據資料永遠都只具備參考價值。這也就是為什么很多藥物在正式投放市場之前，還要經過一個人體測試的階段。

當然，能進入到人體測試階段，說明其已經具備很大的安全性。

但動物實驗的痛點，還遠不止這點。

首先是實驗動物生命風險。人類選擇用動物代替自身去做實驗，其目的就是為了規避可能帶來的死亡風險。但這并不意味著就能任意地糟踐動物生命。在實際的操作過程中，由于實驗設計、操作失誤等一系列人為因素，造成的實驗動物意外死亡數量很多。在科學研究的需求之下，這種意外死亡被認為是合理的。但單從實驗品而非生命的角度來看，這是一種資源的巨大浪費。

其次是動物實驗的周期較長。根據不同的實驗目的，對動物的注射和給藥往往會持續一個較長的時期，期間需要花費較大的精力進行記錄和觀察。其目的就是要觀察動物的自然耐受反應。這也是為什么藥物的研發往往需要經過十年甚至更久的一個時期。對很多病人來說，藥品研發的速度往往跟不上病情加劇的速度。

最后是動物實驗的重復性。比如德萊塞測試，其最初用在化妝品的毒性實驗中。由于實驗品的毒性未知，其需要對動物進行一遍又一遍的給藥，有的藥物甚至可以測試六七十次，簡直是在挨千刀。這個過程無疑會令動物產生更大的痛苦。

也就是說，拋卻動物實驗并不能完全適合人類機體這方面的局限，其仍然存在著上述不得不面對的客觀現實。其中給動物增加的痛苦也就不言而喻。

因此，動物實驗的3R原則(replancement、reduction、refinement)提倡用無知覺材料代替動物、通過各種方式提高實驗精度以減少動物使用量和優化動物體征以實現相對準確的實驗數據。最好的方式當然是替代動物實驗，但在今天的條件下，這無疑是一個不可能的事情。

事實上，科學家已經在逐漸替代動物實驗，比如使用細胞實驗。

而隨著技術的進步，科學家開始使用另一件秘密武器：機器學習。至少在測試毒性方面，動物將因此而受益良多。

驗毒的不再是動物，而是AI

最近，一項來自《毒理科學》雜志的研究表明，通過一種新的機器學習系統，利用動物測試毒性的歷史很可能將被改寫。動物實驗，至少是動物測試毒性實驗將有可能被計算機代替。

該論文研究團隊從2014年就開始進行數據積累，最終收集了1萬種化學物質。然后利用AI系統對數據庫中的化學物質進行了86萬次的測試，其繪制了分子結構與特定毒性類型之間以往并未被獲知的關系，比如其可能對眼睛、皮膚或DNA造成的影響。

具體操作上來說，研究人員對不同化學性質和毒理性質的物質進行分組，然后以組內某一物質的毒性為參照，推測其他物質的毒性。再與這些其他物質在數據庫中的已知毒性進行比照，得出計算機預測的結果。

最終結果顯示，利用計算機測試得到的毒性準確率為87%，而使用動物再次進行測試的正確率則為81%。也就是說，在毒性測試方面，AI已經完勝動物。單單基于這個數據，AI就已經可以實現對動物的替代。

當然，現在就說替代的事兒未免有點太早，尤其是替代動物實驗。

比如數據問題。我們上文提到，僅僅是做這樣一個簡單的毒性測試，研究團隊就花了四年的時間去進行數據積累和實驗分析。不難想象，如果是做更多種類的毒性測試、難度更高的疾病藥物研究，其需要搜集的數據也必然只會多不會少。那么，如何建立這樣一個龐大的數據庫，同時把控建設的時間，將可能是一個以十年為單位的工程。

另一方面，動物本身也有一些計算機難以比擬的優勢。計算機是在已知數據的基礎上工作，而動物則可能會在實驗的過程中出現一些未知的、可能是意外收獲的情況。比如很多物理或者生物科學發現，都源自一場意外。那么，計算機是否會被固定的程式束縛，是否也能有可能發生在動物身上的一些神奇表現呢?

可能，這也需要另外設計一個計算機模擬系統吧。

生物實驗的主角與配角

誠然，這僅僅是計算機在生物實驗領域的一小步。而這一小步，也讓我們看到了其在生物實驗方面帶來的積極意義。

但從現實而言，動物畢竟在某些方面和人類是最接近的，比如小白鼠被證明和人類有極為相似的基因序列。而依照目前的計算機發展水平，還很難對實現完全的技術模擬。從這個角度上說，即便在計算機進行生物實驗技術成熟擔任主角的情況下，動物實體作為配角進行實驗可能仍然是無法缺席的。而我們要做的，就是讓動物承擔更少的犧牲和痛苦。這既是技術進步的必然選擇，也是道德倫理的熱切期盼。