药物在药理学研究中的发现和发展——包括药物开发早期阶段的活性物质风险评估——仍然主要依赖于动物实验。除了涉及的伦理问题外，动物实验非常昂贵且耗时，通常还需要高素质人员的持续监督和评估。开发可以替代标准动物实验的自动化评估方法将对药物研究带来广泛的好处。
“EmbryoNet-AI”项目的目标正是追求这些替代方法，该项目由欧洲研究委员会（ERC）授予的15万欧元概念验证资助支持，Patrick Müller教授因此获得了这一资助。Müller是康斯坦茨大学的发育生物学教授，也是康斯坦茨卓越集群“集体行为”的成员。他的项目基于其团队在ERC资助的“ACE-OF-SPACE”项目（“Analysis, control, and engineering of spatiotemporal pattern formation”）中获得的成果，目标是继续开发其团队的AI支持图像分析软件EmbryoNet，该软件可以自动检测动物胚胎发育过程中出现的缺陷。
EmbryoNet提供了一种快速、成本效益高且高精度的方法来评估物质对生物系统发育的影响。它能自动检测负面效应，如可见的发育缺陷，并将其与相应的信号通路联系起来。EmbryoNet的准确性甚至超过了人类专家。“我们看到了将该软件应用于药物开发的巨大潜力，特别是在识别潜在适用物质的早期阶段进行风险评估和研究新药作用机制方面”，Müller说。
不仅仅是胚胎
Patrick Müller及其团队首次在2023年的一项研究中展示了EmbryoNet，该研究使用斑马鱼胚胎并在《自然方法》期刊上发表。自那时以来，该软件已扩展到适用于类器官。“类器官是使用人类干细胞在实验室中生产的类组织结构。它们的结构类似于小型器官——如肝脏、肾脏或大脑——并可用作药物研究中这些器官的模型”，Müller解释道。
作为概念验证资助的一部分，Müller及其团队将继续改进EmbryoNet所基于的AI模型，以进一步提高其准确性和功能范围。同时，团队希望创建一个在线平台，使EmbryoNet在全球范围内可用。为了实现这一目标，Müller及其团队将与其他研究人员、行业合作伙伴和关键监管机构紧密合作，确保在线平台满足未来用户的需求并符合监管要求。总体目标是将EmbryoNet开发成市场就绪的产品。
由于EmbryoNet是完全自动化的，制药公司可以将其完全集成到研究流程中。例如，他们可以同时测试数百种物质对特定器官或发育过程的影响或风险，而无需为每种物质完成漫长的涉及大量实验动物的研究。EmbryoNet还提供了关于潜在新药作用机制的信息。“从长远来看，EmbryoNet可以取代药物研究中的大量动物实验，并通过自动化极大地加快传统流程，同时显著降低成本”，Patrick Müller总结道。
(全文结束)
