综述：人工智能在动物实验中的应用：综述

《Toxicology Letters》：Use of Artificial Intelligence in Animal Experimentation: A Review

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在替代动物实验中的前沿进展，重点分析了机器学习（ML）、深度学习（DL）和计算毒理学（in silico）模型在毒性预测、药物安全评估和化学危害分类中的应用。文章强调AI技术如何通过提升预测准确性（如皮肤致敏性、致癌性等）推动3R原则（减少、优化、替代），同时指出其在数据质量、可解释性和监管认可方面的挑战。

　　

Abstract

动物实验长期以来是生物医学和毒理学研究的基石，但其在预测人类反应方面的局限性促使研究者转向人工智能（AI）驱动的替代方案。AI技术通过整合基因组学、高通量筛选和化学结构数据库，显著提升了毒性终点（如皮肤腐蚀、内分泌干扰）的预测效率。深度学习算法和定量构效关系（QSAR）模型的应用，不仅减少了动物使用，还增强了安全评估的人类相关性。尽管监管验证仍是瓶颈，AI与毒理学的融合为无动物研究提供了科学与伦理双重优势。

Introduction

传统动物模型因物种差异和临床转化率低而备受质疑。欧盟2013年化妆品动物实验禁令和FDA对新方法学（NAMs）的推动，加速了AI在毒理学中的应用。AI通过机器学习（ML）和计算模型解析复杂生物数据，弥补了传统方法的不足。例如，基于AI的混合方法（结合体外数据和算法）可标准化毒性评估流程，减少人为误差。然而，历史动物数据的代表性和模型可解释性仍是关键挑战。

Research Methods

通过系统性文献检索（涵盖PubMed、Web of Science等数据库），筛选出118篇相关研究。使用Rayyan平台进行盲法筛选和冲突解析，确保研究选择的客观性。

Discussion

AI在皮肤毒性、致癌性等领域的预测表现突出。例如，卷积神经网络（CNN）对皮肤致敏性的分类准确率达89%，远超传统实验。但模型依赖历史动物数据的局限性可能影响人类相关性，需通过多组学数据整合优化。

Conclusion

AI通过高精度预测和可扩展框架，正逐步替代动物实验。未来需解决数据标准化和监管协调问题，以充分发挥其在精准毒理学中的潜力。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息。）