Estrategias de diseño experimental y busqueda de alternativas con ayuda de la inteligencia artificial
La disponibilidad desde 2026 de verdaderos sistemas de
inteligencia artificial ha revolucionado el diseño experimental y la selección adecuada
de modelos experimentales, aplicando eficientemente las 3Rs.
Por ello actualmente recomendamos utilizar sistemas de is
como ChatGPT3Rs o 3Rs.esy complementar posteriormente la información obtenida en bases de datos especificas,
especialmente en aquellas a las que la ia no pueda acceder eficientemente.
La informacion contenida en las bases de datos estaba
limitada por muchas razones como los sesgos de publicacion, idioma, de
cobertura, del patrocinador o de disponibilidad de acceso, pero sobre todo
porque ni en las palabras clave, ni em los resúmenes ni incluso en el texto de
los artículos científicos suele hacerse referencia al interés de los modelos
experimentales empleados ni al posible uso como alternativas a la
experimentación animal.
Por estas razones, las bases de datos de alternativas son
muy incompletas ya que requerían gran dedicación para seleccionar adecuadamente
los modelos incluidos.
En la practica seguía siendo necesario recurrir a búsquedas en
Pubmed o
desde 2025 también a BimmoH
El proceso de busqueda de informacion se realiza en las
siguientes etapas:
1. Formulacion de la pregunta en forma clara, precisa y concisa.
2. Preparacion del perfil de busqueda, es decir, de la forma de plantear la
pregunta combinando varios teminos tecnicos. Esta fase es la mas importante
3. Seleccion del sistema de ia
4. Realizacion de la busqueda
5. Evaluacion inicial de los resultados en forma cuidadosa. Para ello
comprobamos el volumen e interés de la información recuperada
6. Modificacion del perfil de busqueda para ampliar o restringir el ámbito de
los resultados.
7. Archivo de los resultados satisfactorios y la estrategia
de busqueda.
8. Complementación de la información mediante la busqueda en bases de datos especificas
Recomendaciones para el empleo de herramientas de
IA:
1. Conviene usar estas herramientas lo antes posible, antes
de hacer el diseño
2. Céntrate en el objetivo científico, no en el animal
que habitualmente uses
3. Proporciona desde el principio información lo más
completa posible
Cuantos más detalles proporciones, más específico y útil
será el resultado.
Idealmente incluye:
- Pregunta/hipótesis
- Sistema
biológico de interés (frecuentemente el humano)
- Tejido,
órgano o tipo celular
- Especie
animal que estabas considerando
- Variable(s)
que quieres medir
- Endpoint
primario y secundarios
- Exposición/intervención
- Duración
y momento de las medidas
- Necesidad
de estudiar:
- mecanismo
- eficacia
- toxicidad
- farmacocinética
- interacción
entre órganos
- respuesta
inmune
- comportamiento
- regeneración,
etc.
- Resolución
necesaria: molecular, celular, tisular, órgano, organismo
- Si
necesitas tejido humano, tejido fresco, células primarias, iPSC, etc.
4. Aprovecha los documentos que ya tengas
Aporta proyectos no confidenciales, ideas, documentos, publicaciones
previas, etc.
5. Pide que te proponga una estrategia experimental que aplique
eficientemente las 3Rs y una tabla orientada a decisión experimental orientada
a los objetivos
Esto le permite ofrecerte experimentos secuenciales con
diferentes modelos
6. Interactua con el sistema para que ajuste el diseño experimental
rentabilizando las 3Rs, con el equipamiento/plataformas disponibles y pídele
que te aporte las referencias bibliográficas
La información obtenida se complementa con la de bases de datos específicas, sobre todo de aquellas a las que no puede acceder la IA.
1 Evitar la duplicacion
innecesaria de investigaciones
2 Busqueda de alternativas
de Reemplazo:
3 Busqueda de alternativas
de reduccion y refinamiento
4 Alternativas en estudios toxicologicos
o de finalidad reguladora
5 Alternativas en la enseñanza
y entrenamiento
6 Modulo practico
7 Otras opciones
8 La ayuda de expertos
REFERENCIAS
Bottrill K. A guide to searching for alternatives
to the use of laboratory animals. Fund for the Replacement of Animals
in Medical Experiments. http://www.frame.org.uk/
Bottrill, K. (2004). Search strategies on the internet: general and
specific. ATLA 32S1, 585-589. http://www.worldcongress.net/2002/proceedings/D5%20Bottrill.pdf
Grune B, Dörendahl A, Köhler-Hahn D, Feuerstein C, Box R,
Wohlgemuth H, Spielmann H (2004) New Sources for Alternative Methods
on the Internet: The Objectives of Databases and Web Sites ATLA 32,
Supplement 1, 573–582
Grune B, M Fallon, C Howard, V Hudson, J A. Kulpa-Eddy, J Larson, S
Leary, A Roi, J van der Valk, M Wood, A Dörendahl, D Köhler-Hahn,
R Box, H Spielmann (2004) Report and Recommendations of the International
Workshop “Retrieval Approaches for Information on Alternative
Methods to Animal Experiments†ALTEX 21, ¾ 115
Langley G, Broadhead C, Bottrill K, Combes B, Ewbank R, Hawkins P, Hubrecht
R, Jennings M, Newman C, Rowe S, Southee J, Todd M, Ward L (1999) Accessing
Information on the Reduction, Refinement and Replacement of Animal Experiments.
Report and Recommendations of a Focus on Alternatives Workshop. ATLA
27, 239–245
Repetto G, del Peso A, Jos A, Moreno I, Cameán AM, Repetto M
(2002) Innovación en la docencia de la toxicologÃa mediante
la aplicación de nuevas tecnologias. Revista de ToxicologÃa
19:129-140.
Repetto G, Moreno I, del Peso A, Repetto M, Cameán AM (2001)
La busqueda de informacion toxicologica: modulo
practico de aprendizaje. Revista de ToxicologÃa 18:92-98
"Utilizacion Practica de Recursos Informa¡ticos en la Aplicacion de las 3Rs: Consulta Bibliografica y Uso de Bases de datos. Repetto et al. REMA (2005) CD-ROM.
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