AI驱动药物研发兴起 FDA推动减少动物实验

AI-driven drug discovery picks up as FDA pushes to reduce animal testing | Reuters

在食品药品监督管理局(FDA)推动减少动物实验的背景下，制药企业正在加快采用AI技术进行药物发现和安全性测试，以期获得更快更经济的研发成果。根据合同研究机构、生物技术公司和投行等领域的11位专家预测，未来三至五年内，采用AI技术并减少动物实验可将研发周期和成本至少降低50%。

药物研发软件制造商Certara以及Schrodinger、Recursion Pharmaceuticals等生物技术公司已率先应用AI预测实验性药物的吸收、分布及毒副作用。Certara药物开发解决方案总裁帕特里克·史密斯表示："我们正在接近无需进行动物实验的临界点。"该公司与开发乙肝单克隆抗体药物的企业合作验证了该技术。

Recursion公司声称，其AI驱动的药物发现平台仅用18个月就将癌症候选药物推进到临床测试阶段，远超行业平均42个月的水平。TD Cowen和Jefferies的分析师预计，这种AI方法可将药物上市所需的15年时间和20亿美元成本削减过半。

FDA计划在3-5年内将AI技术、人体细胞模型和计算模型确立为新标准，同时将动物研究作为临床前安全性和毒性测试的例外情况。今年4月该机构发布的路线图显示，新方法最终将降低药品价格，特别适用于单克隆抗体药物的研发。

尽管如此，行业专家指出新方法短期内难以完全替代动物实验。根据现行FDA对单克隆抗体的要求，企业需开展动物实验检测药物有害性，平均需使用144只非人灵长类动物，每只成本约5万美元，实验周期1-6个月。

全球最大的研究合同商之一Charles River正在投资AI和"新型方法学"(NAMs)。这些技术融合AI、计算机建模和类器官芯片等人体模型预测药物作用机制。类器官芯片是一种搭载活体人类细胞的小型装置，可模拟器官关键功能。目前Charles River的NAM业务年收入已达2亿美元。

其他新兴企业如InSphero采用3D肝脏模型测试安全性，Schrodinger结合物理模拟与AI预测药物毒性。但TD Cowen分析师布伦丹·史密斯指出，近期企业仍会采用混合模式，在减少动物实验的同时补充新方法数据。

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