一句话研究摘要： 西达赛奈（Cedars-Sinai）研究人员正在开发KronosRx平台，这是一个由人工智能驱动的系统，利用人类来源的类器官和深度学习模型，在临床试验开始前预测药物不良反应——有望减少并替代测试中使用的动物，同时提升药物安全性。
对人类有益： 药物研发面临的核心挑战是如何准确预测新药对真实人类患者的影响。当前超过30%的临床试验因临床前测试未能检出的有害反应而失败，而传统临床前测试主要依赖动物模型，无法反映药物在人体内的长期作用。为解决这一难题，西达赛奈团队正在构建"患者化身"——即通过人类干细胞精密培育的心脏、脑组织等器官工程模型。这些微型类器官和器官芯片系统能在细胞层面模拟人体组织对药物的反应。KronosRx的独特优势在于其人工智能模块：系统将人体组织模型的反应数据与数百万条匿名电子健康记录相结合，训练深度学习算法，从而模拟不同患者（综合考虑年龄、基础疾病和其他用药情况）的长期药物反应。
重新定义研究： 借助KronosRx，西达赛奈旨在突破沿用数十年的动物测试标准，创建动态化、以人类为中心的预测平台。该系统不仅判断药物是否有毒或安全，更在患者进入人体试验前，就模拟不良反应如何及为何在不同人群中产生。若成功实施，该方法可通过早期识别潜在药物安全问题，降低临床试验失败率，加速更安全疗法的开发进程，并通过采用人体生物学数据与真实世界临床信息替代动物测试来提升患者安全。通过整合基于干细胞的人体模型与基于真实患者历史训练的人工智能，KronosRx标志着药物研究向更可靠预测方向迈出关键一步——有望显著减少动物实验，让更有效的治疗方案更快抵达患者。
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