BBC통신에 따르면 동물 애호가부터 실험실 기술자에 이르기까지, 동물을 과학적으로 실험하는 것을 좋아하는 사람은 없다. 하지만 약물 및 기타 물질이 인간에게 안전한지 확인하기 위해 이러한 실험은 필요하다. 연구자들은 오랫동안 비동물성 대안을 모색해 왔으며, 최근 인공지능(AI) 기술이 이 작업을 가속화하고 있다.

AI 시스템은 방대한 양의 글로벌 동물 실험 결과를 분석하여 불필요한 새로운 테스트를 방지하는데 사용되고 있다. 이는 과학자들이 수십 년간의 데이터를 면밀히 조사하여 정확한 정보를 찾고 분석하는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문에 매우 유용하다. 책임 있는 의학 의사 위원회(Physicians Committee of Responsible Medicine)의 조셉 마누펠로(Joseph Manuppello)는 "챗GPT와 같은 AI 모델을 통해 사용 가능한 모든 데이터를 추출하고 합성할 수 있어 기쁘다"고 말했다.

미국 존스 홉킨스 대학의 독성학 교수이자 동물 실험 대안 센터(Center for Alternatives to Animal Testing) 소장인 토마스 하르퉁(Thomas Hartung)은 "AI는 과학 논문에서 정보를 추출하는 데 인간만큼 뛰어나거나 더 나을 수 있다"고 말한다. 훈련된 AI 시스템은 새로운 화학물질의 독성을 판단할 수 있으며, 이는 매년 시장에 출시되는 1,000개 이상의 새로운 화합물을 검사하는 데 큰 도움이 된다.

하르퉁 교수는 "AI가 독성 테스트의 모든 단계에 관여하고 있다"며 AI의 성능과 정확성에서 "엄청난 도약"을 제공한다고 덧붙였다. AI는 신약 개발에도 사용되고 있으며, 이는 데이터 편향이라는 문제를 제외하고는 상당히 유용하다. 예를 들어, AI 시스템이 주로 한 인종 그룹의 건강 데이터를 사용하여 훈련된 경우, 다른 민족적 배경의 사람들에게는 부적합할 수 있다.

하르퉁 교수는 동물에게 인간 약물을 실험하는 것이 때로는 쓸모가 없을 수 있다고 지적했다. 예를 들어, 관절염 치료제 Vioxx는 동물 실험 단계를 통과했지만, 인간에게는 심장 마비와 뇌졸중의 위험을 증가시켰다. 반면에, 쥐 배아에 독성이 있는 아스피린은 널리 사용되는 진통제로 동물 실험에서 실패했을 것이다. 이러한 사례들은 AI가 이미 많은 경우에서 동물 실험보다 더 정확하다는 것을 입증하고 있다.

미래의 동물 실험 대체를 위한 AI 프로젝트 중 하나는 미국 식품의약국(FDA)에서 개발한 AnimalGAN이다. 이 소프트웨어는 쥐가 주어진 화학 물질에 어떻게 반응하는지 정확하게 결정할 수 있도록 훈련되었다. 유사한 국제 프로젝트인 버추얼 세컨드 종(Virtual Second Species)에서는 AI 기반 가상 개를 만들고 있으며, 이는 과거 개 테스트 결과의 데이터를 사용하여 훈련되고 있다.

영국 국립 연구 동물 대체, 정제 및 감축 센터(National Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in Research)의 혁신 책임자인 캐시 비커스(Cathy Vickers)는 AI 테스트의 주요 과제는 규제 승인을 받는 것이라고 말했다. 그러나 AI가 모든 테스트나 실험에서 동물을 사용하는 것을 대체할 수 있을지는 아직 불확실하다.

동물 실험의 단계적 폐지를 보장하기 위해 모든 노력을 기울여야 한다는 의견도 있다. 크루얼티 프리 인터내셔널(Cruelty Free International)의 엠마 그랜지(Emma Grange)는 "AI와 같은 새로운 기술이 동물 실험을 줄이거나 개선하는 것이 아니라 실제로 종식시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지 명확하지 않다"고 말했다. 독일 제약회사 머크(Merck)의 케르스틴 클라인슈미트-도르(Kerstin Kleinschmidt-Dorr)는 "동물의 이용은 필요하고, 그럴만한 이유가 있으며, 여러 측면에서 의무적이다"라고 말하면서도 "미래에는 더 나은 동물 실험 무료 솔루션을 찾을 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

원문: AI가 동물 실험을 끝낼 수 있을까? (bbc.com)