當地時間 4 月 11 日，美國食品藥品監督管理局（FDA，Food and Drug Administration）宣布將會逐步取消對單克隆抗體及其他藥物的動物試驗要求。自 1938 年以來，FDA 一直要求任何新藥在進入臨床試驗并獲得人體應用批準之前必須經過動物試驗。此次變更，標志著 FDA 將近百年的動物實驗規定宣告結束。

（來源：FDA官網）

FDA 表示其計劃減少或取代包括單克隆抗體在內的一些藥物的動物試驗，轉而采用其他方法，并希望這些方法能夠更加貼近人體生理學。目前，FDA 正在考慮的替代方案包括 AI 和計算方法，這些方法可以在計算機上進行安全性預測，以及將人類細胞系和類器官作為實驗室模型。

新任 FDA 局長馬丁·馬卡里（Martin Makary）在公告中表示：“長期以來，藥品制造商對已在國際上廣泛用于人類的藥物進行了額外的動物試驗。這一舉措標志著藥品評估的范式轉變，有望在減少動物使用的同時，加速為美國提供治愈方法和有意義的治療。”其還表示：“通過利用基于 AI 的計算建模、基于人體器官模型的實驗室測試和真實世界的人類數據，我們可以更快、更可靠地為患者提供更安全的治療方法，同時降低研發成本和藥品價格。這對公共衛生和倫理來說是一個雙贏的局面?！?/p>

與此同時，FDA 還發布了一份路線圖，描述了其加快驗證和采用與人類相關的非侵入性監測的計劃，并表示將更新其指南，以便允許使用這些方法的數據能夠被納入考量。該機構預計將在今年晚些時候舉辦一場公開研討會來討論該計劃，并將根據定于今年啟動的一項試點計劃的結果，逐步實施更廣泛的政策變革。FDA 還表示，這一試點項目將由某些制藥商在與 FDA 密切協商后通過使用非動物方法來測試抗體。

于科研人員：不光要懂生物實驗，還要具備跨學科能力

英矽智能創始人 Alex Zhavoronkov 告訴 DeepTech：“這項政策并不新鮮。2021 年，歐盟議會投票決議要求逐步停止在研究、監管測試和教育中使用動物。2022 年 12 月，美國發布《FDA 現代化法案 2.0》，該法案取消了藥物開發中的動物試驗要求，并允許使用包括 AI 預測模型、類器官組織在內的非動物替代品進行安全性和有效性測試。這是一個具有里程碑意義的公告，因為它正在推進新方法在監管過程中的使用。它被研究人員和動物福利倡導者廣泛譽為減少動物試驗的一步?！彼^續說道：“本屆政府預計將減輕監管負擔，以便跟上甚至推動現代技術的發展。此次政策并不像大多數人認為的那么重要，距離實際落實還存在挑戰，但這是朝著正確方向邁出的一步?！?/p>

美國耶魯大學博士后研究員陳晟告訴 DeepTech：“我覺得 FDA 推出這樣的政策是為了加速藥物研發到上市的流程，以及節約藥物研發的成本。因為傳統流程要經歷動物實驗，體外實驗，臨床實驗這一系列漫長的過程。新方法采用類器官+AI 預測，可以大幅減少這一流程，削減制藥成本?！标愱衫^續表示：“我個人認為這背后有 AI 公司和生物制藥公司在背后推動。這也是美國制藥公司（比如 Moderna）和風投公司（例如 Flagship Pioneering）近一兩年主要側重的發展方向?！?/p>

美國麻省理工學院劉毅博士告訴 DeepTech，FDA 這次推出新政策，主要是因為現在的科學技術，特別是體外模型（像類器官、器官芯片）和 AI 預測工具的發展，已經能在很大程度上提供比傳統動物實驗更貼近人體的評估方式。過去動物實驗在藥物研發和審批中確實起到了很重要的作用。但是，在不少時候，動物的實驗結果和人類的實際反應并不完全一致，這也是很多藥物雖然通過動物試驗，但最后在臨床階段失敗的原因之一。所以，FDA 這項政策其實反映了它對更科學、更精準評估手段的認可，也說明監管層在鼓勵科研和藥物開發朝著更高效、更符合倫理的方向轉型。

劉毅認為，這個政策的好處非常明顯。第一，它可以大大提高藥物評估的人體相關性。像現在很多類器官、器官芯片這類模型，能更接近真實的人體環境，有助于人們在更早階段就篩選出真正有效又安全的候選藥物。第二，就是可以顯著減少對實驗動物的依賴。這不僅符合科學倫理，也回應了社會上越來越多對動物福利的關注。第三，像器官芯片、類器官和高通量篩選平臺這些新工具，本身也更高效、重復性更強，整體上能加快藥物研發進程，節省大量時間和成本。他指出，對學術界來說，這是一次很大的轉型機會。未來的研究會越來越強調構建那些能模擬人體微環境的模型，比如類器官、器官芯片，還有三維共培養系統。這類模型可以更真實地反映人體在疾病或藥物作用下的反應。與此同時，像計算毒理、系統生物學、AI 這些原本和生物醫學不那么“貼近”的學科，現在也會變得越來越重要，彼此之間的融合會成為新的趨勢。其表示，以前他和合作者的很多研究是圍繞動物模型來設計的，但未來的驗證體系可能更多是以“人源模型”為核心。這也意味著，科研人員得不斷拓寬知識結構，不光要懂生物實驗，還要具備數據處理、建模、工程設計等跨學科能力。換句話說，未來的科研人才要更“復合型”。

于業界：既是挑戰，也是機遇

那么，這將給業界帶來怎樣的影響？陳晟表示：“實質上是有利于企業控制研發成本的。也利好于新興的 AI 公司涉足生物制藥領域。但之后可能導致公司的動物實驗部門大規模地裁員。與此同時，制藥公司可能會開放更多 Machine learning 和 AI Data Scientist 的崗位，利好 CS 相關的就業市場。目前就我所知，這樣的崗位在領英上一發布，往往一天內就會收到 100+的簡歷?！?/p>

劉毅認為，對企業來說特別是生物醫藥公司和醫藥研發外包組織（CRO，Contract Research Organization）機構，這既是一個挑戰，也是一個機遇。從挑戰的角度看，很多企業需要更新原有的研發流程，引入更貼合 FDA 新標準的體外驗證體系，比如人源細胞模型、器官芯片，還有各種數字建模工具。這些技術可能需要時間去適應，但一旦建立起來就能大大提升研發的精準性。與此同時，這也是一個很大的市場機會。隨著動物實驗逐步減少，圍繞替代技術的新興平臺會迅速增長，比如提供類器官構建服務、微流控設備、數據分析軟件等等，都會成為未來的新熱點。另外，企業和高校、初創公司的合作也會更加密切。因為建立這些新體系，特別是建立標準化平臺和驗證流程，需要各方資源的整合。長期來看，這種合作能顯著提升新藥研發的成功率，也能加快新藥的上市速度，最終讓患者更快受益。

來自業界的 Alex Zhavoronkov 表示：“作為一家 AI 公司，這些新聞令我們倍感欣喜，我們看到 FDA 方面的重大變化。新政府希望顯著減輕行業的監管負擔。在過去 5 年中，英矽智能提名了 22 個開發候選藥物，其中 10 個獲得臨床實驗批件。我們仍然認為進行動物試驗很重要，但政策的推行可以循序漸進。比如，GLP 研究成本，往往是非 GLP 的 7-8 倍，時間比非 GLP 也要長 3-4 倍。如果這一步可以有更有效的替代方式，我們可以節省更多的時間，并在藥物發現方面創造新的記錄?！?/p>

Alex Zhavoronkov 繼續說道：“新政策可能會影響一些輔助開展動物實驗的合同研究組織的收入，這也將給予 FDA 更多的運營自由。盡管改變并不會非常顯著，因為它受到限制，但這是朝著放松管制邁出的第一步，使我們有望更快地獲得安全有效的藥物，并在較小的預算下為許多疾病開發更多的新藥。我期待新政策進一步放松管制，并考慮解決衰老問題?！?/p>

新舊方法的銜接等問題不容忽視

劉毅指出，與此同時也不能忽視挑戰。現在這些替代方法在不同領域的發展還不太均衡，比如一些系統性毒性或者多器官交互作用，目前還是得依賴動物模型。還有就是，很多新技術還沒有形成統一的標準，監管層對它們的接受程度也不一，數據之間的互通性也需要建立。如果這些配套體系沒跟上，可能會讓新舊方法之間的銜接出現問題，甚至影響審批流程的效率和穩定性。

陳晟也表示，好處是成本控制，加速研發進程，保護動物。潛在風險其實也不難預測，特別是 AI 幻覺在各種大模型中普遍的存在，有的時候 AI 可能會給出一些看似合理其實漏洞很大的預測，導致藥物的安全性非常不可控。而且類器官的研究還并不成熟，與真實人體內環境有一定差異。傳統的動物實驗相當于讓動物作為“試錯器”。新方法可能導致藥物的潛在副作用交給臨床實驗的病人來買單。對微流控、類器官相關的實驗室重大利好，可能今后會得到更多來自風投公司的投資，也會帶動生物工程與機械學習進一步的緊密結合。

Alex Zhavoronkov 指出：“政策對于以單克隆抗體為主的療法開發的益處是顯而易見的，沒有必要在動物身上進行 6-9 個月的臨床前試驗并花費數百萬美元。但對于某些療法而言，我們需要更謹慎的對待。另外，我認為對于有充分藥物開發經驗的公司來說，政策會進一步加速藥物開發，團隊仍會采取一切必要措施來驗證藥物臨床前的安全性。但對于一些缺乏經驗的新進入者來說，他們可能會濫用政策?！?/p>

幾十年來，動物一直是生物醫學研究的關鍵，因為盡管它們在生理上與人類不同，但許多動物在生物學上與人類足夠相似，并且會患上與人類相同的疾病。在臨床試驗中，當某些階段對人類來說可能過于危險時，動物往往被視為人類的良好替代品。動物在實驗室中具有優勢，因為科學家可以完全控制實驗期間它們所生活的環境。此外，動物通常比人類壽命短，因此可以在動物的整個生命周期甚至與其后代一起進行幾代的研究。動物模型對科學家很有幫助，但有時其成功程度并不如科學家所愿。動物并不是人類，因此它們具有不同的生物學特性、不同的化學物質處理方式以及其他差異，可能會導致人們漏掉一些東西。與此同時，人們在使用動物的時候也可能會高估其效果，這也正是本次倡議受到歡迎的原因之一。

然而，盡管這一倡議值得歡迎，但它出臺之際，恰逢 FDA 因特朗普政府對其員工和領導層的大規模裁減而陷入嚴重混亂，一些評論人士認為這可能會影響其有效運作的能力。因此，實際效果如何還需交給時間。

參考資料：

https://www.technologynetworks.com/biopharma/news/fda-to-phase-out-animal-testing-requirements-398420

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

排版：初嘉實