作者：Michael W. Nestor, Mike Clements
早期研发困境与AI解决方案
新药从发现到获批平均耗时12年，成本近24亿美元。尽管研发支出创新高，但临床成功率持续低迷。美国联邦政府对关键生物医学研究的支持力度下降，这种公私投入失衡叠加患者对创新疗法的迫切需求，正推动制药行业临界点的到来——尤其是早期药物发现管线承受着最大压力。
近期美国食品药品监督管理局（FDA）与国立卫生研究院（NIH）联合发起倡议，推动全行业减少临床前安全性研究中动物试验的使用。通过推广经科学验证的新方法学（NAMs），两大机构旨在加速替代测试策略在整个生态系统的普及。这项举措反映了行业长期关注的核心诉求——以更快速度将救命疗法送达患者手中。
当前研发生态分析
临床前研究阶段常发现具有潜力的化合物。I期临床试验通常招募20-100名受试者，主要评估安全性而非疗效。然而随着试验推进，研究人员可能遭遇疗效不足、剂量控制或副作用等问题，约90%药物在此阶段折戟。一个重要原因是临床试验人群的代表性不足，特别是65岁以上老年人和少数族裔群体的缺失。
即便是人源化小鼠、转基因系统等先进模型，其成功率仍长期低迷，凸显某些疾病——尤其是神经系统疾病——难以在动物模型中准确复制。"尤德定律"（Eroom's Law）揭示了一个矛盾现象：尽管AI技术不断进步，新药研发成本按通胀调整后每九年增长一倍，表明药物开发正变得愈发昂贵且耗时。这种持续性挑战正是当前业界日益关注药物发现范式演进、探索替代策略的重要动因。
现代医学面临的疾病复杂度远超以往。许多疾病仍缺乏有效疗法，其根本复杂性超出了传统动物模型的预测能力。以神经系统疾病为例，大脑的复杂性使准确建模和治疗开发尤为困难。阿尔茨海默症药物候选物在转基因小鼠中表现良好，却在III期临床试验中频繁失败，这突显了啮齿类神经生物学与人类病理间的显著差异。
AI融合：期待与现实
随着行业对早期研究模式的重新思考，科学家越来越多地采用源自人类干细胞的细胞模型，如类器官和器官芯片系统。这些模型能更精准模拟人体生理特性，成为FDA新倡议加速验证和应用人源相关NAMs的核心工具。
基于这些模型的高级多重检测系统正在重塑药理学研究。例如，结合成像技术、转录组学和类器官系统的电生理检测（如多电极阵列记录）正在重塑安全性药理学和疗效研究。与AI驱动的分析技术相结合，标志着药物发现进入提升开发全流程速度、精准度和人源相关性的新阶段。
必须清醒认识到，AI本身并非万能解药。体外检测与尖端机器学习的结合才是推动行业前进的关键。我们正处在一个独特的转型期——这不仅是紧迫性的要求，更是对速度和规模的挑战。
AI能够解析基因表达特征和表型成像等高维度检测数据，但缺乏可靠的体外读数时，机器学习模型就会面临数据质量困境。只有将稳健的人源系统（如类器官）与AI分析技术相结合，才能加速发现和安全性筛选。数据质量与数量是核心所在。现代技术结合前述多重检测手段有望加速药物开发进程，使患者更快受益且不牺牲安全性。
尽管需警惕过度承诺能力的风险，但对创新药物上市方式的前景充满乐观。这种变革不会一蹴而就，但到2030年，NAMs与AI的结合有望将药物开发周期缩短约五年——接近50%的降幅，为患者带来更快速的治疗通道。整合NAM与AI的产业链构建，此刻已正当其时。
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