从亚里士多德到人工智能：2025年FELASA大会聚焦伦理与科技融合推动实验动物科学新发展

《Lab Animal》：The 2025 FELASA Congress in Athens: From Aristotle to AI

本文报道了2025年6月在雅典举行的第16届FELASA大会盛况，重点探讨了实验动物科学(LAS)领域在减少研究严重性、完善欧盟教育培训框架(ETPLAS)、推动动物福利机构国家网络(ENAWB)建设等方面的最新进展。会议通过63场科学会议和34场研讨会，展示了AI技术在动物行为监测、严重程度分类工具(BAM矩阵)等创新方法，为促进动物研究的可重复性、透明化和伦理规范提供了重要方向。

　　

在生物医学研究领域，实验动物科学始终扮演着不可或缺的角色，然而这个领域也面临着诸多挑战：如何平衡科学研究需求与动物福利保障？如何确保实验设计的科学性和结果的可重复性？随着欧盟教育培训框架的修订临近，以及人工智能等新技术的迅猛发展，实验动物科学正处在传统伦理与现代技术交融的关键节点。2025年6月，来自52个国家的2000余名专业人士齐聚雅典，参加第16届欧洲实验动物科学协会联合会(FELASA)大会，共同探讨这些紧迫议题。

本次大会以"减少动物研究中的严重性"为核心主题，涵盖了实验动物科学的多个关键维度。研究人员通过系统性的会议安排和专题研讨，深入分析了当前领域面临的主要问题和发展方向。会议特别关注了新技术在动物研究中的应用前景，以及如何通过完善教育培训体系提升研究人员的专业能力。

研究主要采用了多种学术交流形式相结合的方法，包括主题报告、平行会议、研讨会和电子海报展示等。其中，来自11个欧洲国家的动物福利机构国家网络(ENAWB)提供了重要的多中心研究数据，而欧盟教育培训平台(ETPLAS)开发的23个电子学习模块和直接观察程序技能(DOPS)评估表则为能力评估提供了标准化工具。机器学习技术在家庭笼监测系统中的应用成为数据收集的重要技术支撑。

减少严重性-一个首要主题

会议重点讨论了如何在动物研究中系统化降低实验严重程度。研究人员指出，尽管欧盟法律要求进行严重程度分类，但在国家层面的协调和实施仍存在挑战。为此，大卫·安德森和安妮-多米尼克·德格里塞领导的研讨会提供了前瞻性和实际严重程度分类的培训方法。临床评分表作为严重程度分类的重要工具，通过列出特定症状和行为，为系统评估和记录实验动物福利提供了标准化框架。

老问题的新方法

会议重新审视了临床前研究中的性别偏见问题，讨论了性别包容研究框架(SIRF)³和将性别作为生物变量(SABV)系统整合到研究设计中的最新进展。亚历山德拉·班纳奇-布朗的演讲系统总结了现有问题及解决方案，强调了预注册、开放科学原则和FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)数据等工具在提高研究可重复性方面的价值。

小形式中的大科学

大会通过"180秒口头演讲"等创新形式，为早期职业研究人员和技术人员提供了展示平台。来自哥本哈根大学的莫滕·马尔姆伯格因关于"小鼠攀爬测试开发：评估疼痛样行为的新方法"的演讲获奖，这些简短而精彩的展示突出了LAS领域新生力量的技术创新。

未来-我们准备好了吗？

人工智能和机器学习技术的融入成为会议的重要主线。研究人员展示了自动化系统和数据驱动模型在收集数字生物标志物、减少主观性、提高可重复性方面的应用前景。尽管这些技术仍处于早期发展阶段，但与会专家一致认为它们有望在动物生理和行为监测方面发挥重要作用。

研究表明，实验动物科学正在向更加伦理化、透明化和技术化的方向发展。通过完善教育培训体系、推广严重程度分类工具、整合新技术应用，领域内正在建立更加规范的研究标准。 Benefit Assessment Matrix(BAM)等创新工具为利益评估提供了实用框架，而国家网络的建设促进了全球范围内关怀文化的实施。

这些进展标志着实验动物科学正在经历重要转型。随着2027年科隆FELASA大会的临近，研究人员期待在人工智能应用、伦理规范完善和技术创新方面取得更大突破，最终实现更加人道、科学可靠的动物研究范式。会议成果为未来三年的发展指明了方向，特别是在推动物种包容伦理、提高研究透明度和加强国际协作方面具有重要意义。