导航毒理学AI前沿:趋势,信任和转型

科学领域:

• 毒理学和化学安全科学 毒理学和化学安全科学
• 计算毒理学计算毒理学
• 监管科学 监管科学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 的整合意味着毒理学的范式转变,超越工作流程自动化,重新定义风险评估和监管决策.
• 新方法方法 (NAM) 越来越多地与人工智能融合,推动化学安全方面的创新.
• 传统的基于动物的测试方法在可复制性和可扩展性方面存在局限性.

研究的目的:

• 探索AI和NAM在毒理学中的融合.
• 突出关键的人工智能趋势,如多模式学习,因果推理,可解释的人工智能 (xAI),生成建模和联合学习.
• 引入一种新的AI支持的验证框架 (电子验证),以确保AI毒理学模型的可靠性.

主要方法:

• 对毒理学当前的人工智能趋势的审查,包括多模式学习,因果推理,xAI,生成建模和联合学习.
• 基于TREAT原则 (可靠性,可重复性,可解释性,可适用性,透明性) 的电子验证框架的引入和运行.
• 整合人工智能驱动的模块用于化学品选择,虚拟研究模拟,机械交叉验证和验证后监控.

主要成果:

• 人工智能和NAM能够实现更与人类相关的,机械基础的,和伦理一致的毒理学预测.
• 电子验证框架解决了验证动态AI模型的挑战,确保持续的可靠性.
• 伦理考虑,包括偏见和公平审计,对于负责任的人工智能采用至关重要,为人类-人工智能合作提出了副驾驶模型.

结论:

• 基础设施,经济和政策格局与全球基于人工智能的毒理部署保持一致.
• 人工智能驱动的毒理学承诺更准确,更包容,更以人为中心的化学安全评估.
• 毒理学的未来在于重新发明这个领域作为一个适应性,透明和道德基础的科学.