Inteligencia artificial podría eliminar experimentos científicos en animales

Expertos estiman que la inteligencia artificial (IA), los grandes datos y las tecnologías emergentes podrían reducir o incluso poner fin a las pruebas en animales para experimentos científicos, incluidos los estudios de nutrición. Además, la Humane Society International (HSI) afirma que muchos experimentos de ciencia animal fallan en los ensayos en humanos.

Sin embargo, todavía existe la sensación de que las pruebas con animales nos mantienen seguros "a pesar de los datos en contrario". Y el uso de sujetos animales sigue siendo un procedimiento estándar, aunque están surgiendo enfoques más éticos, humanos y precisos.

Los animales se han utilizado ampliamente en muchas áreas de la ciencia desde el siglo 19. Se siguen utilizando porque así es como se capacita a las personas en muchas de las ciencias biológicas. La generación mayor enseña a los más jóvenes a hacerlo de la manera en que ellos mismos lo hicieron, señala Peter Singer, especialista del Centro Universitario de Valores Humanos de la Universidad de Princeton.

Singer detalla que los métodos que no involucran animales se están adoptando gradualmente: "Estimo que una mejor inteligencia artificial también reducirá, si no es que eliminará, la necesidad de animales en esta área".

Reemplazar las pruebas con animales con inteligencia artificial

Hay muchas nuevas tecnologías en el horizonte, así como mejoras incrementales a los enfoques existentes, incluidos los modelos animales. Y es probable que la tendencia hacia la reducción del número de animales que comenzó en la década de 1970 se acelere rápidamente en ciertas áreas, como las
pruebas regulatorias, mientras que apenas se mueve en otras.

La inteligencia artificial tiene un gran potencial, pero los cambios que suenan aburridos pueden ser igual de significativos. El Big data requiere un gran almacenamiento, no se puede recopilar ni extraer datos significativos de un disquete de 1.44 MB.

También hay sistemas mucho mejores de registro y verificación cruzada de los resultados de salud a medida que las clínicas pasan a los registros digitales y los ciudadanos se auto vigilan con tecnología de salud portátil.

Cada vez somos más capaces de generar nuevos conocimientos de salud de la misma manera que la aplicación de mapas de los teléfonos puede detectar un atasco de tráfico a partir de los datos agregados de todos sus usuarios", explica Chris Magee, jefe de políticas y medios de comunicación de Understanding Animal Research.

Sin embargo, todavía necesitaremos modelos animales para ciertas cosas a pesar de todo esto. Los procesos que estamos mapeando son a menudo submicroscópicos, muy complejos, demasiado poco conocidos para modelar in silico y no se presentan en sistemas parciales como células humanas en una tira de plástico, agrega Magee.

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Reglamentos y leyes

Las pruebas con animales a menudo son requeridas por la ley cuando se trata de productos químicos que amenazan potencialmente a los seres humanos y al medio ambiente.

Existe mucho desconocimiento en el tipo o la cantidad de pruebas en animales requeridas para diferentes tipos de bienes de consumo. En general, las encuestas indican que cuanto más informado está el público sobre las pruebas con animales, más se oponen.

Los especialistas señalan que cuantas más pruebas en animales se consideran críticas para la salud humana, como en las pruebas de drogas, menos oposición hay a pesar de los datos que muestran que las pruebas con animales no proporcionan los resultados más confiables.

En Estados Unidos, el Senado promulgó recientemente la Ley de Modernización de la FDA 2.0. Un proyecto de ley que significa una evolución lejos de los requisitos de pruebas en animales en la ciencia de la nutrición.

Finalmente, los científicos señalan que no deben excluir la validez de los modelos animales en casos específicos y las pruebas con animales siempre serán parte. Aunque disminuyan de las pruebas preclínicas.

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