纽约科技公司Inductive Bio已从美国高级研究项目局-健康（ARPA-H）获得高达2100万美元资金，主导开发人工智能药物毒性预测模型，旨在改进药物安全评估并减少对动物实验的依赖。
该"基于机制和AI驱动预测的毒性评估数字化加速"（DATAMAP）项目由贝勒医学院、安进公司（Amgen）、Torch Bio及辛辛那提儿童医院医疗中心共同参与，将利用先进人体模型系统生成的数据。项目团队将从类器官、人体离体组织和微生理系统中获取生物数据，这些模型相较于传统方法更能真实反映人体生物学特性。团队目标是减少药物研发后期失败率，并加速向患者提供更安全的治疗方案。
该资金来源于ARPA-H的"计算ADME-毒理学与生理学分析促进更安全治疗"（CATALYST）计划，该计划旨在通过基于人体的模型革新临床前药物安全预测。目前近90%进入临床阶段的候选药物未能上市，其中四分之一因临床前动物测试未能预测的安全问题而失败。
项目将首先聚焦于占安全问题导致药物撤回近40%的心脏毒性和药物性肝损伤（DILI）。Inductive计划利用生成的数据开发人工智能模型，并与美国食品药品监督管理局（FDA）合作验证其监管适用性。安进公司将提供药物研发指导、实践背景及新疗法潜在应用建议。
Inductive Bio联合创始人兼项目首席研究员本·伯恩鲍姆（Ben Birnbaum）表示："虽然动物测试历史上一直是临床前药物安全评估的黄金标准，但现实是它们常无法捕捉人体对新治疗候选物的实际反应。我们很兴奋能将Inductive的数据集和AI模型与类器官、人体离体组织及微生理系统结合，以更准确预测动物测试遗漏的药物安全问题。我们的生物制药合作伙伴将通过使用该技术向FDA提交新药临床试验申请，证明这些技术的实际影响。"
【全文结束】
