毒理AI生态学 - 人工智能在毒理学进步和监管科学现代化方面的演变作用
1Center for Alternatives to Animal Testing (CAAT), Doerenkamp-Zbinden-Chair for Evidence-based Toxicology, Johns Hopkins University, Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA.
人工智能 (AI) 正在改变毒理学,将其转向数据丰富的预测模型. 人工智能增强了化学危害评估,但负责任,以人为中心的发展对于保护健康和环境至关重要.
科学领域:
- 毒理学和计算科学 毒理学和计算科学
- 人工智能 (AI) 在科学研究中的整合
背景情况:
- 毒理学正在从观察科学发展为数据密集型领域.
- 计算能力的进步和大型毒理学数据集使人工智能应用成为可能.
- 人工智能,包括机器学习和深度学习,为化学危险评估提供了新的途径.
研究的目的:
- 提供对毒理学AI发展的概述.
- 讨论人工智能在预测毒理学,数据分析,风险评估和机制研究方面的潜力和挑战.
- 强调负责任的人工智能开发和应用的重要性.
主要方法:
- 审查毒理学领域的关键AI发展,包括专家系统,定量结构-活动关系 (QSARs) 和深度神经网络.
- 讨论AI在各种毒理学应用中的承诺和挑战.
- 强调多学科合作,开发可解释和以人为中心的AI工具.
主要成果:
- 人工智能,特别是深度学习,在提高化学危险评估方面显示出重大前景.
- 人工智能可以加速预测毒理学,数据分析,风险评估和机制研究.
- 人工智能在毒理学中的应用正在进展,正在探索各种技术.
结论:
- 负责和可解释的AI开发对于推进基于证据的毒理学至关重要.
- 多学科合作是利用人工智能在人类健康和环境保护方面的潜力的关键.
- 人工智能是一个强大的工具,但不能取代强大的初级证据生成和评估.
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