该课程围绕FDA减少动物试验的愿景展开，重点讨论新方法（NAM）的应用与挑战。FDA计划在3-5年内优先在单抗领域减少动物试验，逐步推广至其他药物。参与课程讨论的嘉宾指出，新方法NAM（如PBPK、QSP模型、器官芯片）需通过多方法整合验证，明确使用场景，并提交数据供监管评估。机制建模在预测人体反应方面有独特优势，而AI需结合建模提升外推能力。全球协调和早期与监管沟通是关键，但当前动物试验仍用于全球申报。长期目标是通过NAM提高效率，但初期可能增加成本，需行业与监管共建科学共识。

前FDA 专家

White Oak Regulatory Tox, LLC 联合创始人

前FDA 专家

Simulations Plus，监管战略卓越中心总裁

Tim McGovern（毒理学专家）：

① 单抗因低毒性、行业经验丰富，成为新方法NAM的初始试点；② 新方法NAM需结合多模型验证，证明等同或优于动物试验；③ 全球协调需通过ICH推进，但现有动物试验短期内仍存在。

Viera Lukacova（PBPK 专家）：

① 机制建模（如PBPK）能整合体外/体内数据，减少实验依赖；② 计算机模拟长期成本低于动物试验；③ 模型验证需明确目的和科学依据。

Scott Siler（QSP专家）：

① QSP/QST模型可预测肝毒性，被FDA纳入评估工具；② AI与机制建模互补，前者擅长数据插值，后者支持外推；③ 生物模拟（Biologics-sim）是单抗安全性评估的未来方向。

Susie 张新元（法规科学专家）：

① NAM需基于使用场景（Context of Use）验证；② 早期提交数据供FDA评估，加速监管接受；③ 全球不统一将增加企业成本，需通过ICH推动协调。

① 毒性风险低：单抗靶向性强，脱靶毒性较少，安全性评估复杂度低于小分子；

② 行业基础成熟：单抗研发经验丰富，已有大量数据支持NAM验证；

③ 试点风险可控：作为“易摘果实”，单抗可快速验证NAM框架，再扩展至高风险领域（如小分子）；

④ 监管经验积累：单抗非临床研究模式相对统一，便于建立验证标准（如FDA已接受DILIsym模型评估肝毒性）。

1. 研发流程转型：

• 初期成本压力：整合NAM（如PBPK、器官芯片）需投资新技术与验证，短期成本上升（Tim提到“初期可能增加数据生成成本”）。

• 技术升级需求：工业界需掌握建模（QSP/QST）、AI工具及体外系统，替代传统动物实验（Viera强调“加速模型开发与用户培训”）。

2. 监管提交策略调整：

• 数据提交门槛提高：需提交NAM的科学验证数据，证明其等同或优于动物试验（Susie指出“需基于Context of Use提供完整证据链”）。

• 全球申报复杂性：若其他地区仍要求动物数据，企业需双重投入（Tim提到“可能仍需动物试验支持国际申报”）。

3.效率与风险平衡：

• 长期成本优化：NAM减少动物采购与实验耗时，加速临床前阶段（Scott预测“NAM将缩短研发周期”）。

• 科学不确定性：NAM的预测能力需持续验证，尤其在毒性评估中可能遗漏风险（Viera提醒“提交的模型需严格验证”）。

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