文件照片：2023年7月17日展示的机器人微型模型与"药物研发-AI人工智能"字样（路透社/Dado Ruvic/档案照片）
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性测试，以实现更快更经济的研发流程。这与美国食品药品监督管理局（FDA）推动减少动物实验的政策导向相契合。
根据11位来自合同研究机构、生物技术公司和投行专家的预测，未来三到五年内通过AI技术与减少动物实验的结合，有望将研发周期和成本削减至少50%。赛塔拉（Certara）、薛定谔公司（Schrodinger）和递归制药（Recursion Pharmaceuticals）等企业已开始利用AI预测候选药物的吸收、分布及毒副作用。
"我们正在达到一个无需进行动物实验的临界点"，赛塔拉药物开发解决方案总裁帕特里克·史密斯表示。该公司正与开发乙肝单克隆抗体药物的企业合作。递归制药称其AI药物发现平台仅用18个月就将候选抗癌药物推进至临床测试阶段，远快于行业平均的42个月。
美国FDA计划在三到五年内将动物研究作为临床前安全性测试的例外情形。该机构在2023年4月的路线图中指出，新方法最终将降低药品价格，尤其适用于单克隆抗体药物。根据FDA数据，当前单克隆抗体药物的动物实验需耗时1-6个月，平均使用144只非人灵长类动物，每只成本约5万美元。
行业主要研究机构查尔斯河（Charles River）正投资AI和新型替代方法（NAMs）。这些技术结合计算机建模、机器学习和器官芯片（即由人体活细胞培育的微型器官模拟系统）。其NAM业务已实现年收入2亿美元。
新兴企业如InSphero使用3D肝脏模型测试药物安全性，纽约的薛定谔公司则结合物理仿真与AI预测药物毒性。但行业专家指出，短期内企业仍将采用混合模式，在减少动物实验的同时补充新型测试数据。"我们不会突然进入完全取消动物实验的时代"，TD Cowen分析师布伦丹·史密斯表示。
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