（路透社报道）随着美国食品药品监督管理局（FDA）明确推动减少动物实验，药物研发企业正加速采用人工智能技术进行药物发现和安全测试，以获取更快速且经济的研发成果。
来自合同研究机构、生物技术公司及证券公司的11位专家指出，未来三至五年内，通过人工智能与减少动物实验的应用，研发周期和成本预计至少可缩减50%。
药物开发软件企业Certara及Schrodinger、Recursion Pharmaceuticals等生物科技公司，已开始利用人工智能预测候选药物的吸收代谢过程及潜在毒性反应。Certara药物开发解决方案总裁帕特里克·史密斯（Patrick Smith）表示："我们已经到达一个临界点，传统动物实验已非必需。" 该公司协助开发乙肝单克隆抗体等传染病药物的企业客户。
Recursion制药公司称，其人工智能药物研发平台仅用18个月即将候选抗癌药物推进至临床测试阶段，远快于行业平均42个月的周期。据TD Cowen和Jefferies证券分析师预测，此类AI驱动方案可将当前新药研发平均15年耗时与20亿美元成本削减超半数。
该技术革新与FDA规划方向高度契合：人工智能技术、人类细胞模型及计算模型将逐步成为新标准。监管机构计划在三至五年内将动物实验转变为临床前安全与毒性测试的例外情况。FDA在2025年4月声明中指出，这些创新方法最终可能降低药品价格，特别针对单克隆抗体类药物。
然而行业专家强调，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验证药物安全性，此类研究通常耗时1-6个月，平均需使用144只非人类灵长类动物，单只实验成本达5万美元。
查尔斯河实验室（Charles River）等全球主要研究外包机构，正重点投资人工智能与"新型研究方法（NAMs）"。该技术体系结合计算机建模、机器学习及器官芯片（Organ-on-a-chip）等人类细胞模型，模拟药物在人体内的作用机制。器官芯片通过培育活体人体细胞复制器官关键功能，该企业NAM业务年收入已达2亿美元。
瑞士InSphero公司采用3D肝脏模型进行安全性与有效性测试，其培养的肝脏微组织可模拟器官功能。总部位于纽约的Schrodinger公司则结合物理模拟与人工智能进行药物毒理预测。TD Cowen分析师布伦丹·史密斯（Brendan Smith）指出，短期内企业将采用混合模式，在减少动物实验的同时补充新方法数据，但"完全取消动物实验仍需长期演进过程"。
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