2025 年 4 月，全球制药行业迎来了一则重磅消息。美国 FDA 宣布将逐步取消对单克隆抗体疗法及其他药物动物实验的强制要求，转而采用 “更有效且更具人体相关性” 的新方法。这一决策瞬间成为行业焦点，犹如巨石投入平静的湖面，激起千层浪。

其实，关于 “替代动物实验” 的改革早有迹可循。2022 年 9 月，美国国会通过的《FDA 现代化法案 2.0》就取消了动物实验强制令，只是当时未制定正式计划，所以没有引起太大波澜。而此次 FDA 的公告，明确彰显了改革决心。FDA 特别强调，基于人工智能的毒性计算模型、“人体实验室模型”（如类器官、器官芯片系统等人体器官模拟技术），以及现有真实世界安全性和有效性数据（包括其他国家的数据）都可用于评估药物。虽然未给出取消动物实验要求的具体时间表，但新规 “立即生效”。

在制药界，围绕动物实验有效性的争论已持续了十余年。支持者认为动物实验违背伦理，毒理学研究结果也未必适用于人体临床试验；反对者则觉得目前没有技术能立刻取代动物实验。早在 1959 年，英国动物学家 William Rusell 和微生物学家 Rex Burch 提出的动物实验 “3R 原则”（替代、减少、优化），就成为替代动物实验的核心理念。从 20 世纪 80 年代起，替代方法开始在局部毒性测试（如化妆品领域）应用。2017 年，FDA 首次将器官芯片数据用于新药申请；2022 年 8 月，批准了首个完全基于类器官 / 器官芯片研究获得临床前数据的新药进入临床试验，这是替代动物实验技术发展的重要里程碑。

这次 FDA 的新规，可谓几家欢喜几家愁。消息公布当天，传统实验室服务公司股价大跌，像为制药行业提供动物测试服务的查尔斯河实验室股价收盘时暴跌 28%，国内自建猴厂布局的 CRO 公司昭衍新药 A 股盘中跌停，港股最低跌逾 18%。与此同时，AI 制药概念股集体上涨，在计算毒理模型和药物模拟领域有技术优势的 Certara 涨幅达 26%，专注 AI 驱动药物发现和虚拟临床试验的薛定谔公司上涨 22%，贝瑞基因 A 股涨停，晶泰科技港股上涨超 7%，成都先导上涨近 6% 。

AI 技术和类器官技术的发展，为替代动物实验提供了可能。AI 可指数级加速化合物筛选，类器官能通过高精度毒性预测降低失败风险。此前，就有不少大药企加大了对 AI 驱动药物发现和类器官模型的投入。比如 Certara 通过深度学习和大数据分析缩短化合物筛选周期；赛诺菲的补体 C1s 抗体借助器官芯片数据直接获批临床试验，节省了约 200 万美元的灵长类动物实验费用，研发周期还缩短了 1.5 年。

类器官是由干细胞或从病人身上提取的肿瘤组织，在特定 3D 体外微环境下自组织发育而成，更接近生理细胞组成和行为，具有更稳定以及更接近人体基因组的特征。以心脏毒性临床前预测为例，传统的 hERG 指标临床准确性不高，与临床数据的准确率大概只有 40%。而希格生科利用具有心房心室结构且规律跳动的心脏 3D 类器官模型，结合 AI imaging 的机器学习，将准确率提高到了近 85%，且一次可通量到 600 个以上，大大提高了预测真实心脏毒性的准确性和可及性。希格生科基于类器官 + AI 平台开发的全球首款针对弥漫性胃癌靶向药 SIGX1094，IND 获批周期成功缩短约 50%，还获得了多项认定，目前正在开展 I 期临床试验。

不过，类器官技术目前也存在一些不足，比如异质性、缺乏血管化结构、缺乏免疫细胞、器官系统化程度低等问题。研发组织 Pistoia Alliance 的调研显示，尽管《FDA 现代化法案 2.0》已通过，仍有 60% 受访者因担忧合规性对采用替代方法犹豫不决，77% 受访者表示未在研发中使用细胞培养、类器官等非动物模型。一些药企的毒理学家也指出，动物实验曾阻止多款危险药物进入临床，类器官的转化价值尚不明确，单一器官模型可能产生确认偏倚。希格生科创始人张海生也表示，目前类器官技术还无法完全取代动物实验，尤其是在系统性的长期毒性预测方面，但在初步毒理实验或部分预毒理实验中已能较好地替代。

此外，此次新规能否真正落地也受到质疑。前 FDA 工作人员透露，FDA 内部有诸多反对声音。而且大型药企通常将动物实验视为构建 “完整” 数据包的关键，当前依赖动物实验开展临床前毒理学研究形成的庞大供应链体系也难以在短期内消失。Leerink 分析师更是直言，这一政策更像是公关宣传而非实质性政策转变，预计短期内对药物临床前测试的影响不大。

但无论如何，淘汰不必要的动物实验是大势所趋。FDA 的目标是未来三到五年内让动物实验成为 “例外而非常规”。中国的药监机构也在积极推进类器官技术的发展，希格生科正与高校科研机构、中检院和药监部门积极沟通制定类器官技术的行业标准。未来，类器官和 AI 技术究竟能否彻底改写制药行业的动物实验历史，让我们拭目以待。

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