Die Rolle der KI in der Minimierung von Tierversuchen

Von Tierliebhabern bis hin zu Laborfachkräften – niemand genießt es, Tiere wissenschaftlichen Tests zu unterziehen. Diese werden jedoch durchgeführt, um sicherzustellen, dass Medikamente und andere Substanzen letztendlich für den menschlichen Gebrauch sicher sind. Forscher suchen seit langem nach Alternativen zu Tierversuchen. Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt nun diese Arbeit.

Die aktuelle Situation der Tierversuche

Tierversuche haben eine lange Geschichte und sind in vielen Bereichen der Wissenschaft tief verankert. Diese Praxis hat jedoch zahlreiche ethische und wissenschaftliche Herausforderungen zur Folge. Die Unterschiede in der Anatomie, Physiologie und Genetik zwischen Tieren und Menschen können zu unzuverlässigen Vorhersagen menschlicher Reaktionen führen. Trotz dieser Einschränkungen bleiben Tierversuche aufgrund regulatorischer Anforderungen und traditioneller Methoden weit verbreitet.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat bereits in vielen Bereichen signifikante Fortschritte gemacht, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur Datenanalyse. In der Toxikologie bietet KI nun einen "enormen Sprung nach vorn" in Bezug auf Leistung und Genauigkeit, wie der Toxikologie-Professor Thomas Hartung von der Johns Hopkins University erklärt.

Ein einfaches, aber effektives Anwendungsbeispiel von KI ist die Durchsuchung aller vorhandenen globalen Tierversuchsergebnisse, um unnötige neue Tests zu vermeiden. Dies ist besonders nützlich, da es für Wissenschaftler schwierig sein kann, sich durch Jahrzehnte von Daten zu arbeiten, um genau das zu finden und zu analysieren, was sie benötigen. Laut Joseph Manuppello vom Physicians Committee for Responsible Medicine in den USA kann KI-Modelle wie ChatGPT dabei helfen, diese Daten zu extrahieren und zu synthetisieren.

Vorteile der KI in der Toxikologie

Die KI-Systeme sind in der Lage, neue Chemikalien auf ihre Toxizität zu prüfen. Prof. Hartung betont, dass KI-Tools, die auf Knopfdruck eine vorläufige Bewertung liefern, enorme Hilfe leisten können. Sie eröffnen plötzlich Möglichkeiten, die zuvor nicht existierten. KI ist mittlerweile in jeder Phase der Toxizitätstests involviert und wird sogar zur Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt.

Ein bemerkenswertes Projekt ist die Entwicklung von AnimalGAN durch die US-amerikanische Food and Drug Administration. Diese Software soll genau bestimmen können, wie Ratten auf eine bestimmte Chemikalie reagieren würden. Ein ähnliches internationales Projekt, Virtual Second Species, schafft einen KI-gesteuerten virtuellen Hund, der mit Daten aus historischen Hundetests trainiert wird.

Herausforderungen und Grenzen der KI

KI-Systeme sind jedoch nicht perfekt. Ein bekanntes Problem ist das Phänomen der Datenverzerrung. Wenn ein KI-System mit Gesundheitsdaten überwiegend einer ethnischen Gruppe trainiert wurde, könnten seine Berechnungen oder Schlussfolgerungen für Menschen aus einer anderen ethnischen Gruppe nicht vollständig geeignet sein. Prof. Hartung weist darauf hin, dass Tierversuche manchmal wenig nützlich sein können. Beispielsweise wurde das Arthritis-Medikament Vioxx nach erfolgreicher Tierversuchsstudie zugelassen, jedoch später aufgrund von Studien, die ein erhöhtes Risiko für Herzinfarkt und Schlaganfall bei langfristigem menschlichem Gebrauch zeigten, wieder vom Markt genommen.

Regulatorische und ethische Überlegungen

Eine der größten Herausforderungen für KI-Tests ist die regulatorische Genehmigung. Dr. Cathy Vickers vom UK’s National Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in Research erkennt an, dass die vollständige Akzeptanz Zeit braucht. Emma Grange von Cruelty Free International argumentiert hingegen, dass Tierversuche unabhängig von der Wirksamkeit KI-gestützter Alternativen einfach verboten werden sollten. Sie betont, dass der Einsatz von Tieren als Modelle für den Schutz der menschlichen Gesundheit und der Umwelt veraltete Wissenschaft sei, und hofft, dass KI letztlich zu einem Übergang weg von der Nutzung von Tieren führen kann.

Kerstin Kleinschmidt-Dorr, Chef-Tierärztin beim deutschen Pharmaunternehmen Merck, weist darauf hin, dass Tierversuche nicht über Nacht verschwinden können. Ihr Unternehmen sponsert das Projekt Virtual Second Species und glaubt an eine Zukunft, in der bessere tierversuchsfreie Lösungen für die heute ungelösten Probleme identifiziert werden können.

Schlussfolgerung

Die Forschung zur Ersetzung von Tierversuchen durch KI schreitet voran und eröffnet neue Möglichkeiten für genauere und humanere wissenschaftliche Fortschritte. Während die vollständige Abschaffung von Tierversuchen Zeit und regulatorische Anpassungen erfordert, zeigt die Entwicklung von Projekten wie AnimalGAN und Virtual Second Species, dass KI bereits jetzt eine bedeutende Rolle in der Toxikologie und der Arzneimittelentwicklung spielt. Die Zukunft könnte eine Kombination aus KI, virtuellen Modellen und fortschrittlichen Laborverfahren sehen, die letztlich die Notwendigkeit von Tierversuchen minimiert oder sogar eliminiert.

Bibliographie

- https://deeperinsights.com/ai-blog/lab-to-algorithm-ai-role-in-minimising-animal-testing
- https://nz.news.yahoo.com/could-ai-put-end-animal-230523920.html
- https://www.veganfoodandliving.com/features/can-ai-end-animal-testing/
- https://www.nutritioninsight.com/news/the-end-of-animal-testing-experts-discuss-whether-ai-and-emerging-tech-might-eliminate-suffering.html
- https://www.peta.org/blog/how-ai-and-vr-are-replacing-experiments-on-animals/
- https://www.linkedin.com/posts/bwhite5290_how-ai-will-replace-animal-testing-activity-7167926113023848448-hqIa
- https://www.aibiodesign.com/p/how-ai-will-replace-animal-testing
- https://www.virdynm.com/news/can-virtual-reality-and-artificial-intelligence-put-an-end-to-animal-torture/