FDA计划逐步淘汰使用猴子进行新药研发，提出三大替代方向，此举旨在寻找更为高效、伦理上更为可接受的研发方式，业内专家表示，尽管替代方案具有潜力，但仍需进一步的研究和验证以确保其有效性和安全性，这一变革标志着新药研发领域正朝着更加可持续和人性化的方向发展，摘要结束。

美国时间4月10日，美国食品药品监督管理局（FDA）官网更新了一则具有里程碑意义的政策调整：计划逐步取消在单克隆抗体疗法和其他药物研发中对动物实验的强制性要求。

实际上，2022年FDA就通过了《FDA现代化法案2.0》，提倡寻找动物实验的替代方案，但最新政策更加具体，指明了智能计算模型、类器官与器官芯片、跨物种数据整合的三大替代方向。上述计划发布后立刻引发了医药行业的震动，由于对动物实验更为依赖，以昭衍新药（603127.SH，股价16.03元，市值120亿元）、查尔斯河（CRL，股价99.75美元，市值49亿美元）为代表的传统CRO（合同研究组织）股价承受了巨大冲击。美国时间4月10日，查尔斯河股价单日下跌28.13%；4月11日，昭衍新药股价下跌9.98%。

不过，行业也对这项新政抱有更为理性的看法。4月12日，多位业内人士也在接受《每日经济新闻》记者采访时指出，虽然新规指明了方向，但要想完全替代动物实验，还需更多临床数据来向监管部门证明，类器官在毒性预测的有效性方面能够达到甚至超过动物实验。目前，监管对新技术的审慎态度不会一夜转向，大规模替代必然是一个分步推进的过程。

FDA计划逐步取消在单克隆抗体疗法和其他药物研发中对动物实验的强制性要求

图片来源：FDA官网

FDA推行动物实验替代计划，单抗被首个“点名”

TGN1412事件是药物研发史上一个著名的临床试验失败案例。2006年，6名健康志愿者在注射了德国TeGenero公司的TGN1412单抗后，出现了严重的炎症反应和多器官衰竭，导致试验立即终止。然而，类似的情况却没在之前的猴子实验中发生。

在大橡科技的市场总监王意看来，上述案例也很好地说明了FDA计划“点名”单抗药物逐步淘汰动物实验的原因。抛开动物与人类免疫系统的区别不谈，人源化单克隆抗体是一种针对人类疾病的特殊药物，这种药物对动物来说是一种“外来蛋白”，往往会引发实验动物的免疫系统反应，这种反应不仅会改变药物在动物体内的分布和浓度，还会让科学家很难准确判断药物的毒性。

而且，动物实验普遍面临着费钱、耗时等问题。数据显示，一个单克隆抗体开发项目通常会使用144只非人灵长类动物（NHPs），美国生物医药实验猴产业链对中国高度依赖，2017年至2019年期间有50%以上的实验猴来自中国，新冠疫情之后NHPs的成本飙升至近5万美元一只，开发一种单克隆抗体的成本约为6.5亿至7.5亿美元，耗时长达9年，这让依赖融资的创新生物医药公司倍感压力。

因此，2022年6月，中国海关总署暂停对美实验猴出口许可审批后，美国国立卫生研究院（NIH）不得不紧急削减30%的动物实验项目，并于当年通过了取消动物实验的强制要求的《FDA现代化法案2.0》，将希望寄托在AI、类器官及器官芯片技术上。

“相比于两年前的‘雷声大，雨点小’，这次政策提供了更具体的替代思路，包括鼓励运用AI算法与类器官技术结合，从而在药物开发中减少甚至替代动物实验。”4月12日，希格生科创始人兼CEO张海生在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，FDA政策从单抗切入给了行业一个落地的范例，明确了以类器官模拟人体环境、结合AI算法进行筛选和优化的可行性，为后续在更多药物领域逐步放宽动物实验要求奠定了基础。

类器官芯片已覆盖心肝肺肾等多个关键器官

相比AI，类器官和器官芯片技术看似还未“出圈”，但耀速科技创始人兼CEO谢鑫告诉记者，它们已经存在十几年了，并非全新的名词和技术。其中，类器官技术旨在通过自组装手段，模拟人体组织和器官功能，而器官芯片可以通过工程化手段调控器官的生理剪切力等微环境，进一步提升模型的仿真度。

谢鑫表示，微生理系统在预测人类反应方面可能与动物测试一样或更具预测性，多器官“人体芯片”不仅能够检测动物实验中无法发现的效应，还能实时监测功能终点（如电生理学、酶释放和生物标志物），为药物研发提供更精准的预测。这些技术的成熟度已能满足部分监管审评对药物疗效和安全性的核心要求，尤其是在单克隆抗体等生物药领域。

实际上，FDA在新政的路线图中已经明确给出了肝脏、心脏和免疫相关的脏器模型。据王意介绍，人类肝脏芯片技术在预测药物性肝损伤（DILI）方面表现突出，已被纳入FDA的创新药物科学技术促进计划（ISTAND）。在一项关键验证研究中，该技术成功识别出87%的临床肝毒性药物，展现出优异的预测能力。

“这些基于人类细胞的技术平台有效规避了物种差异，能为药物安全性评估提供更贴近临床的真实数据。”王意以单克隆抗体安全性评估领域举例，类器官和微生理系统的独特优势体现在靶向性评估、器官毒性预测、心血管风险评估和免疫毒性检测四方面。未来，多器官“人体芯片”系统将有望实现整体药效评估，例如通过连接肝脏、肿瘤组织和免疫模块，可在单一微生理系统中同步研究抗癌单抗的肿瘤杀伤效果和器官毒性。

而且，器官芯片技术正在突破传统药物研发的“死亡之谷”。根据Ark Invest（方舟投资）发布的《Big Ideas 2025》，器官芯片技术通过微流控、3D生物打印和组织工程等进展，提供了更生理化、可扩展且高通量的测试平台。结合第二代模型（从患者活检中生长）和人工智能对大数据的分析，可以实现对药物反应的精准预测，从而显著提高药物研发的成功率。

张海生也在实践中看到了这一点。目前，希格生科利用其胃类器官模型加上晶泰科技的AI开发出全球首款弥漫性胃癌靶向药SIGX1094已经进入Ⅰ期临床试验阶段，并获FDA孤儿药资格及快速通道认定，相比传统研发节省40%~50%时间及约2000万元成本。

类器官数据与临床数据的相关性仍待研究

尽管技术层面的进展不断，但不少业内人士对类器官芯片能否独当一面持保留态度。4月12日，一位国内CRO行业从业者告诉记者，据自己了解，FDA的确会收到一些类器官实验的数据，但这些数据大多是小规模的，且多为企业自主提交。而且，对于这些类器官数据与临床数据以及动物实验数据之间的相关性，目前还没有人进行系统的研究和统计，这一领域的实际进展一直较为缓慢。

体外实验全面替代动物实验仍面临诸多挑战。比如体外实验与动物实验之间的相关性尚需全面认证，科学支持是否已经完全到位仍值得进一步探讨。以单抗药物为例，尽管其靶点较为明确，在理论上能够解决脱靶问题，但仅靠体外实验和人工智能（AI）风险评估来评估药物的免疫原性还远远不够。而经过抗体偶联药物（ADC）修饰的药物复杂性更高，应用类器官芯片的变数也更大。

谢鑫也提到，对于复杂疾病（如癌症）的多器官交互模型，仍需进一步验证和优化，复杂全身性药效研究，也需要搭建更精妙的多器官芯片模型来支撑，AI模型也需要更多高质量的数据来训练，这些都限制了类器官技术的全面应用。

正在美国参加生物医药行业会议的Alex Zhavoronkov也有类似的观点。作为英矽智能首席执行官，他认为当前技术的成熟度，仅靠类器官模型不能给出很好的答案。以小分子疗法为例，在体内与在类器官模型中会有不同的表现，因此公司在评估AI设计的小分子药物时，不仅会考虑分子在类器官模型中的表现，也会结合动物实验进行研究。

在Alex看来，政策落地需要循序渐进，比如在开发抗癌药物时，是否可以考虑先减少一些昂贵且耗时的GLP（良好实验室规范）毒理研究。据其介绍，GLP毒理研究成本往往是非GLP毒理研究的7到8倍，时间也延长了3到4倍，如果取消这一步骤，团队可以节省更多时间，并创造药物发现新纪录。

“试想一下，如果在完成非GLP毒性研究和DRF研究，取消对两种动物物种进行28天GLP毒性测试的要求，那将真正大幅简化流程优化成本。我们有一种药物，正在做小鼠的全生命周期给药研究。即使是这样的长期研究，也比用于提交IND（新药临床研究申请）的正式GLP研究更便宜。”Alex说。

大药企也在积极参与，但多处于早期阶段

目前，类器官和器官芯片行业仍处于早期发展阶段，市场参与者众多，但全球市场整体融资表现受个别明星企业的融资影响较大。例如，Emulate、TissUse、Hesperos等国际头部器官芯片公司占全球市场份额的50%以上，Emulate作为行业标杆公司，其器官芯片技术已被广泛应用于药物研发和毒性测试，公司于2021年完成了E轮融资，累计融资总额接近2.25亿美元。

在国内，根据《2023类器官技术与行业研究报告》，类器官公司的成立时间集中在2015年至2021年，整体融资也处于早期阶段，大部分处于天使轮至A轮，商业化较早的科途医学、大橡科技、创芯国际经过多轮融资，先后进入B轮和Pre-B轮。即便在资本市场遇到寒冬的2022年，类器官行业融资情况仍较乐观，融资轮次从天使轮到B轮，金额从数千万到上亿元不等。

而且，一个值得关注的现象是，大药企也在积极参与这一赛道。据不完全统计，目前已有强生、默克、阿斯利康、辉瑞、赛诺菲、百时美施贵宝等20余家跨国公司通过购买产品、合作授权以及投资等形式直接入场类器官和器官芯片领域。其中，罗氏于2023年5月宣布成立人类生物学研究所（IHB），专注于推进类器官等人类模型系统领域的研究，极大地促进了行业对相关技术的信心与投资热情。

4月11日，昭衍新药表示不断注重和加强开展类器官研究，期望早日实现以体外试验替代活体动物研究试验；4月8日，药康生物宣布将新增“AI驱动类器官、动物疾病模型多模态临床前药物研究平台项目”，计划投资2亿元，建设周期为60个月，预计2030年4月达到预定可使用状态。另外，之江生物、益诺思、康龙化成等多家上市公司曾披露过对类器官和器官芯片的布局，但多处于早期阶段。

“对于新药研发而言，安全性与有效性始终是最关键的两大指标。”张海生表示，全球新药研发的失败案例中，约50%是到人体后药效不足，另有约三分之一则源于临床前未能及时发现的毒性问题，其中尤以心脏毒性和神经毒性最具杀伤力，它们往往是不可逆的，对人体危害巨大，也会直接导致临床试验的失败。

“在全球医药竞争日益激烈的背景下，提高药效预测的准确率、降低毒性筛查的失败率，正是新药研发升级的关键切入点。”张海生说，如果“类器官+AI”模式能在更多疾病领域得到验证，就有望成为整个行业的新底层技术与核心驱动力。

（封面图片来源：每经记者 王昊毅 摄）