Si un solo tratamiento tiene un pequeño efecto, se necesitan muchos animales para verlo, pero una nueva técnica podría reducir la cantidad de animales
La Universidad de Manchester desarrolló un nuevo método de prueba en investigaciones biomédicas, a través del cual se espera automatizar las pruebas de laboratorio.
Si bien la utilización de animales, especialmente de ratones, es una práctica común en test de laboratorios, universidades y grupos defensores de animales siempre han alentado a los científicos a utilizar la menor cantidad de especies durante una investigación.
Sin embargo, el reducir el número de sujetos de prueba también limita la precisión de los investigadores sobre los resultados de un estudio, ya que si un solo tratamiento tiene un pequeño efecto, se necesitan muchos animales para verlo.
Este dilema motivó a los investigadores de la Universidad de Manchester a desarrollar el método “Poisson modelling”, cuya finalidad será ayudar a los científicos a automatizar la investigación, en este caso, la inspección de imágenes de Marte y la Luna.
Durante las pruebas, este método se usó primero para explorar las diferentes texturas del terreno marciano y contar los cráteres en la Luna, y posteriormente se aplicó para que los investigadores de cáncer revisen imágenes médicas de tumores implantados en ratones reduciendo hasta 16 veces el empleo de esta especie en el laboratorio.
Las imágenes que se manejaron en un test de prueba utilizaron un tipo de escaneo que mide el movimiento aleatorio de las moléculas de agua. Siendo útil porque los tumores tratados se vuelven más acuosos a medida que el tejido celular se descompone.
La búsqueda de estos cambios toman tiempo, pues los tumores cambian con el tiempo y este complejo comportamiento ahora se puede seguir utilizando el método de aprendizaje automático.
El enfoque más tradicional, utilizando lo que los estadísticos llaman una prueba t, a menudo requiere el uso de una docena o más de animales antes de poder ver un resultado preciso.
Este nuevo método tiene el potencial de reducir significativamente la cantidad de animales necesarios para grandes experimentos.
La sensibilidad del método también puede permitir que se realicen experimentos más cortos, reduciendo así la incomodidad y la angustia de los animales involucrados.
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