在减少动物实验的监管趋势下，制药企业正加速采用人工智能技术进行药物发现和安全性测试。美国食品药品监督管理局（FDA）计划在未来3-5年内将动物研究从临床前安全性测试中转为例外情况，这推动了相关技术的应用。
来自合同研究机构、生物科技公司和投行的11位专家预测，未来3至5年内结合人工智能和减少动物实验的策略，可将药物研发时间和成本至少削减50%。药物开发软件商Certara及Schrödinger、Recursion Pharmaceuticals等生物制药公司，已利用AI预测实验性药物的吸收分布特性及其可能引发的毒性反应。
"我们正在接近不再需要动物实验的节点"，Certara药物开发解决方案总裁帕特里克·史密斯（Patrick Smith）表示。该公司与开发乙肝单克隆抗体等传染病药物的企业合作，展示了AI技术替代传统实验的可能性。Recursion公司通过AI药物发现平台，仅用18个月就将一款抗癌候选药物推进至临床试验阶段，远快于行业平均42个月的周期。
美国食品和药物管理局4月发布的路线图显示，AI驱动技术、人类细胞模型和计算模型正成为新标准。TD Cowen和Jefferies的分析师预计，这些方法将把新药研发的平均15年周期和20亿美元成本削减过半。
不过行业专家指出，新方法短期内难以完全取代动物实验。当前单克隆抗体药物研发仍需进行动物试验，平均耗时1-6个月，每项研究需使用约144只非人灵长类动物，单只成本达5万美元。
全球最大合同研究商查尔斯河（Charles River）正投资"新型方法学（NAMs）"，该技术结合AI建模、机器学习和器官芯片等人类模型预测药物作用机制。其中器官芯片是植入活体人类细胞的小型装置，可模拟器官关键功能。该公司NAM业务已创造年收入2亿美元。
小型参与者如InSphero公司正在3D肝脏模型中测试药物安全性和有效性，通过实验室培育的肝脏微组织模拟器官功能。纽约的Schrödinger公司则结合物理仿真与AI进行药物毒理预测。
TD Cowen生命科学分析师布兰登·史密斯（Brendan Smith）指出："短期内动物实验不会完全消失，企业将采取混合方法，减少动物实验并结合新数据技术进行补充。"
（报道：斯内哈·S·K和普扬·辛格，班加罗尔；编辑：德薇卡·西蒙纳特）
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