На ранних этапах разработки лекарств активные вещества тестируются на животных. Поэтому исследователи регулярно сталкиваются с дилеммой: с одной стороны, по этическим соображениям, они стремятся свести к минимуму количество животных. С другой стороны, эксперименты на животных позволяют достичь надёжных и репрезентативных результатов.
Поэтому специалисты из Университета имени Гёте в сотрудничестве с Университетом имени Филиппа в Марбурге разработали генеративный искусственный интеллект под названием genESOM, который основан на сети из тысяч искусственных нейронов. Эти нейроны изучают внутреннюю структуру набора данных и позволяют моделировать большое количество животных в эксперименте без привлечения реальных зверьков.
Для обучения ИИ учёные использовали существующие данные из ранее опубликованного исследования на мышах. Команда добилась двух ключевых инноваций: во-первых, обучила ИИ генерировать новые точки данных, а во-вторых, научила нейросеть мониторить ошибки непосредственно во время генерации. Это позволило избежать ошибочных переменных, которые в иной ситуации могли быть ложно идентифицированы как релевантные для лечения (так называемые ложноположительные переменные).
genESOM прошёл практическое тестирование с использованием данных исследования рассеянного склероза. В первоначальном исследовании 26 мышей были разделены на три экспериментальные группы для изучения эффектов нового препарата. При помощи ИИ учёные сократили набор данных до 18 животных. В итоге нейросеть полностью провела эксперимент без ложноположительных результатов. Теперь разработчики убеждены, что с помощью genESOM количество животных, используемых в исследовательских работах, может быть сокращено на 30–50% при сохранении научной достоверности.