历史性转折：FDA宣布逐步取消药物的动物实验要求，用AI及类器官替代，以降低药品价格

来源：生物世界 2025-04-16 09:32

FDA 将通过一系列方法减少、改进或可能替代动物实验要求，包括基于人工智能（AI）的毒性计算模型、实验室环境中的细胞系和类器官毒性测试。

2025 年 4 月 10 日，美国食品药品监督管理局（FDA）宣布：计划逐步取消单克隆抗体及其他药物的动物实验要求。使用 新方法论 （包括 AI 计算模型、人类细胞系、类器官以及器官芯片系统等）替代动物实验，同时使用真实世界数据确定药物的有效性。

据悉，FDA 正在采取一项开创性举措，以推进公共健康事业，即在单克隆抗体疗法及其他药物的研发过程中，使用更有效且与人类更相关的手段取代，旨在提高药物安全性，加快评估流程，同时减少动物实验，降低研发成本，并最终降低药品价格。

具体来说，FDA 将通过一系列方法减少、改进或可能替代动物实验要求，包括基于人工智能（AI）的毒性计算模型、实验室环境中的细胞系和类器官毒性测试（即所谓的 新方法论 ）。该方案将立即在新药临床试验申请（IND）中实施，鼓励纳入这些 新方法论 数据。为确定药物的有效性，FDA 还将开始使用来自其他国家的已有的真实世界安全性数据（这些国家的监管标准与美国相当，且该药物已在这些国家中进行过人体研究）。

Martin A. Makary博士

于今年 4 月 1 日上任的 FDA 新任局长Martin A. Makary博士表示，长期以来，制药公司对已在国际上广泛用于人类的药物进行着额外的动物试验。此次宣布的新举措标志着药品评估方式的范式转变，有望在加快提供治愈方法和有效治疗的同时减少动物试验。通过利用基于人工智能（AI）的计算模型、基于人体器官模型的实验室测试以及真实世界的人类数据，我们能够更快速、更可靠地为患者提供更安全的治疗，同时降低研发成本和药品价格。这对公共卫生和伦理而言都是双赢。

FDA 进一步指出了在单克隆抗体药物的安全性评估中替代动物试验的主要好处：

先进的计算机模拟：该路线图鼓励开发者利用计算机建模和人工智能（AI）来预测药物的行为。例如，软件模型可以模拟单克隆抗体在人体内的分布情况，并根据这种分布以及药物的分子组成可靠地预测副作用。这将大大减少动物试验的需求。

基于人类的实验室模型：FDA 将推动使用实验室培育的人体 类器官 和器官芯片系统，这些系统能够模拟人体器官（例如肝脏、心脏和免疫器官）来测试药物安全性。这些实验能够揭示在动物身上可能容易被忽略的毒性效应，从而为了解人体反应提供更直接的窗口。

监管激励措施：FDA 将努力更新其指导方针，以允许考虑来自这些新方法论的数据。提交了来自非动物测试的有力安全数据的制药公司可能会获得简化的审查，因为某些动物研究的需求被消除，这将激励对现代化测试平台的投资。

加速药物研发：运用这些现代技术应当有助于加快药物研发进程，使单克隆抗体疗法能够更迅速地惠及患者，同时又不降低安全性。

巩固全球监管科学领导地位：通过这一举措，FDA 再次确认了其作为现代监管科学全球领导者的角色，为行业树立了新标准，并鼓励采用创新且人道的测试方法。近年来，国会和科学界一直呼吁采用更贴近人类的测试方法。这一新政策是 FDA 在技术进步背景下致力于监管科学现代化的又一举措。

FDA 同时发布一份《减少临床前安全性研究中动物实验的路线图》，这份路线图概述了 FDA 减少临床前安全性研究中动物实验的战略分步方法，采用经过科学验证的新方法论（例如器官芯片系统、计算模型和先进的体外检测方法），通过与多部门合作，加快这些与人类相关的检测方法的验证和采用，提高预测准确性，同时减少动物的使用。这一转变将通过简化药物开发流程，确保更安全的疗法更快地惠及患者，从而提升公共健康水平，同时使 FDA 成为现代监管科学和创新领域的全球领导者。

核心目标通过采用科学验证的新方法论（例如如器官芯片、计算模型、体外检测等），逐步减少临床前安全研究中对动物实验的依赖，提升药物安全评估的预测准确性，同时降低研发成本和时间。关键背景1、动物实验的局限性：

90%通过动物实验的药物因安全性/有效性失败；

物种间生理差异导致误判（例如TGN1412单抗在动物中安全但引发人体严重免疫反应）；

伦理争议及高昂成本（单抗开发需上百只灵长类动物，开发总成本超 7.5 亿美元）。

2、政策支持：

《FDA现代化法案2.0》（2022）允许非动物替代方法用于 IND 申请；

FDA科学委员会（2024）建议加速新方法论的验证。

3、技术进展：

器官芯片（例如肝脏芯片预测药物肝损伤的准确率高达 87%）、AI 模型、类器官等技术日趋成熟。

实施策略1、短期（3年内）行动：

聚焦单克隆抗体（mAb）：减少灵长类动物长期毒性试验（从6个月缩短至3个月）；

数据整合：建立国际药物毒性数据库，利用现有临床数据替代部分动物实验；

试点项目：允许制药企业提交新方法论数据替代动物实验。

2、技术路径：

体外系统：多器官芯片模拟人体反应，免疫类器官检测细胞因子释放；

计算机模型：AI 预测抗体免疫原性、PBPK 模型优化药代动力学；

验证流程：通过回顾性分析（对比历史数据）和前瞻性试验验证新方法论可靠性。

3、跨部门协作：

联合国立卫生研究院（NIH）、退伍军人事务部（VA）等机构共享数据和资源，加速新方法论标准化与验证；

建立联邦级毒理学数据库（CAMERA），推动国际监管协调。

政策与激励1、监管调整：

修订 ICH 指南，明确新方法论替代动物实验的条件；

发布案例指南，展示新方法论在IND/BLA中的成功应用。

2、企业激励：

对使用新方法论的企业提供快速审批通道；

公开 无动物实验获批药物 案例，树立行业标杆。

3、长期愿景（3-5年）：

动物实验成为 例外 ，仅用于新方法论无法解决的特定问题；

全球监管框架统一，推动新方法论成为药物安全评估新标准。

预期效益科学：提升人体相关性，减少临床失败风险；经济：缩短药物研发周期（当前平均研发周期为 9 年），降低单抗开发成本（当前平均开发成本为 7 亿美元）；伦理：减少非人灵长类等动物的使用。FDA 通过整合类器官/器官芯片、AI 计算模型、体外检测等新方法论技术以及政策改革和跨部门协作，旨在建立以人体为中心的药物安全评估体系，推动监管科学进入 后动物实验时代 。这一路线图不仅提升公共健康保障，也有助于巩固美国在生物医药创新中的全球领导地位。

参考链接：

https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-announces-plan-phase-out-animal-testing-requirement-monoclonal-antibodies-and-other-drugs

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