美國時間4月10日，美國食品藥品監督管理局官網更新了一則具有里程碑意義的政策調整：計劃逐步取消在單克隆抗體療法和其他藥物研發中對動物實驗的強制性要求。
實際上，2022年FDA就通過了，提倡尋找動物實驗的替代方案，但最新政策更加具體，指明了智能計算模型、類器官與器官芯片、跨物種數據整合的三大替代方向。上述計劃發布后立刻引發了醫藥行業的震動，由于對動物實驗更為依賴，以昭衍新藥、查爾斯河為代表的傳統CRO股價承受了巨大沖擊。美國時間4月10日，查爾斯河股價單日下跌28.13%；4月11日，昭衍新藥股價下跌9.98%。
不過，行業也對這項新政抱有更為理性的看法。4月12日，多位業內人士也在接受
FDA計劃逐步取消在單克隆抗體療法和其他藥物研發中對動物實驗的強制性要求
希格生科創始人兼CEO張海生在接受一位國內CRO行業從業者告訴體外實驗全面替代動物實驗仍面臨諸多挑戰。比如體外實驗與動物實驗之間的相關性尚需全面認證，科學支持是否已經完全到位仍值得進一步探討。以單抗藥物為例，盡管其靶點較為明確，在理論上能夠解決脫靶問題，但僅靠體外實驗和人工智能風險評估來評估藥物的免疫原性還遠遠不夠。而經過抗體偶聯藥物修飾的藥物復雜性更高，應用類器官芯片的變數也更大。
謝鑫也提到，對于復雜疾病的多器官交互模型，仍需進一步驗證和優化，復雜全身性藥效研究，也需要搭建更精妙的多器官芯片模型來支撐，AI模型也需要更多高質量的數據來訓練，這些都限制了類器官技術的全面應用。
正在美國參加生物醫藥行業會議的Alex Zhavoronkov也有類似的觀點。作為英矽智能首席執行官，他認為當前技術的成熟度，僅靠類器官模型不能給出很好的答案。以小分子療法為例，在體內與在類器官模型中會有不同的表現，因此公司在評估AI設計的小分子藥物時，不僅會考慮分子在類器官模型中的表現，也會結合動物實驗進行研究。
在Alex看來，政策落地需要循序漸進，比如在開發抗癌藥物時，是否可以考慮先減少一些昂貴且耗時的GLP毒理研究。據其介紹，GLP毒理研究成本往往是非GLP毒理研究的7到8倍，時間也延長了3到4倍，如果取消這一步驟，團隊可以節省更多時間，并創造藥物發現新紀錄。
“試想一下，如果在完成非GLP毒性研究和DRF研究，取消對兩種動物物種進行28天GLP毒性測試的要求，那將真正大幅簡化流程優化成本。我們有一種藥物，正在做小鼠的全生命周期給藥研究。即使是這樣的長期研究，也比用于提交IND的正式GLP研究更便宜。”Alex說。
昭衍新藥表示不斷注重和加強開展類器官研究，期望早日實現以體外試驗替代活體動物研究試驗；4月8日，藥康生物宣布將新增“AI驅動類器官、動物疾病模型多模態臨床前藥物研究平臺項目”，計劃投資2億元，建設周期為60個月，預計2030年4月達到預定可使用狀態。另外，之江生物、益諾思、康龍化成等多家上市公司曾披露過對類器官和器官芯片的布局，但多處于早期階段。
“對于新藥研發而言，安全性與有效性始終是最關鍵的兩大指標。”張海生表示，全球新藥研發的失敗案例中，約50%是到人體后藥效不足，另有約三分之一則源于臨床前未能及時發現的毒性問題，其中尤以心臟毒性和神經毒性最具[*]傷力，它們往往是不可逆的，對人體危害巨大，也會直接導致臨床試驗的失敗。
“在全球醫藥競爭日益激烈的背景下，提高藥效預測的準確率、降低毒性篩查的失敗率，正是新藥研發升級的關鍵切入點。”張海生說，如果“類器官+AI”模式能在更多疾病領域得到驗證，就有望成為整個行業的新底層技術與核心驅動力。
