動物モデルは、ワクチンや医薬品、外科的革新の開発に貢献してきたように、依然として生物医学研究の基盤となっている。しかし、倫理的懸念、ヒト疾患に対する動物モデルの予測力を制限する種固有の生理学的差異、そして高コストのため、その継続的な使用はますます厳しい監視に直面している。
特に、2025年5月のGAO報告書は、非動物モデル(NAMs)に関する探索的研究から標準化された規制導入への転換を示唆している。イノベーターにとって、こうした進展は科学的・規制上の疑問だけでなく、知的財産やデータ管理に関する複雑な課題も提起している。
背景
米国食品医薬品局(FDA)近代化法2.0(2022年)は、新薬承認における動物実験の法的義務を撤廃し、スポンサーがNAM(代替評価法)に基づくデータを提出することを認めた。 代替法検証のための省庁間調整委員会(ICCVAM)は、2025年までに動物実験を削減し、2035年までに全ての哺乳類実験を廃止することを目指している。 FDAはまた「非臨床試験の予測精度向上に向けた新規技術推進」の下で複数の取り組みを開始している。NAMsの活用に関するFDAガイダンスについては、過去記事「FDA提案ガイダンス『AIと非動物モデル』の解説:医薬品開発におけるイノベーションの保護」で詳述済みである。
規制当局は動物実験の限界をますます認識し、新薬承認を求める際には代替手法を積極的に推奨している。 NAMs(非動物モデル)は動物実験の代替手段として、科学的信頼性と規制上の支持を急速に獲得している。この政策的な勢いは、以下で論じるGAO報告書に集約され、NAMsを有望な技術から実用段階へ拡大するための具体的な仕組みを提示している。
政府監査院(GAO)報告書。 2025年5月、米国政府監査院(GAO)は「ヒト臓器オンチップ:動物実験に比べ利点のある技術だが、課題により普及が制限されている(GAO-25-107335)」と題するNAMsの評価報告書を発表した。 本報告書は、薬物試験向け臓器オンチップ(OOC)NAMsの開発に関する現状、課題、政策選択肢を評価している。結論として、OOCは動物実験を補完し部分的に代替し得るものの、完全な代替手段として機能するには十分な検証がなされていないと指摘している。
動物実験の限界
動物実験では良好な結果を示すにもかかわらず、ヒト臨床試験で失敗する薬剤候補の最大90%が失敗するという事実は、ヒト関連システムの必要性を強調している。OOCなどのNAM(非動物モデル)による動物実験の代替または補完は、トランスレーショナルサイエンスの精度、効率、信頼性を向上させ得る。Park et al., 「幹細胞オルガノイドによる動物実験の代替:利点と限界」, Stem Cell Rev Rep, (2024年8月)参照。
人間中心プラットフォームの約束
幹細胞由来システムは非動物試験の最先端技術である。幹細胞に基づくオルガノイドやOOC(卵細胞外構造体)は、ヒト特有の生理学的動態モデルを提供し、組織レベルの反応をより正確に再現する。最近の主な進展には以下が含まれる:
- 神経科学:カトゥリア博士のチームは最近、複数の脳領域と内皮系を統合した多領域脳オルガノイド(MRBO)を開発した。これは「ヒト胎児脳の領域特異性と密接に関連する明確な転写プロファイル」を維持している。Kshirsagarら、「大脳・中脳・後脳および内皮系を統合した多領域脳オルガノイド」、Advanced Science(2025年7月)。
- 毒性学:イヴァン・ルシン博士のチームは、マイクロ生理学的システム(MPS)が種間肝細胞研究、制御された薬物曝露、および縦断的バイオマーカープロファイリングを統合することで、前臨床安全性評価を改善できることを実証した。Negi et al., Comparative Analysis of Species-Specific Hepatocyte Function and Drug Effects in a Liver Microphysiological System PhysioMimix LC12 and 96-Well Plates, ACS Pharm. & Transl. Science (October 2025).
- 標準化: ヒト内胚葉由来オルガノイド細胞アトラス(HEOCA)のような大規模な取り組みは、再現性と規制上の信頼性を支える統一された単一細胞データセットを提供している。Xu et al., An integrated transcriptomic cell atlas of human endoderm-derived organoids, Nature (2025年5月).
2010年に最初の肺オンチップが登場して以来、これらのシステムがこれほどまでに進歩したことは称賛に値する。こうした進歩は、規制当局が間もなく前臨床データの提出において期待するであろう証拠やモデルの種類を示している。
政府監査院報告書が指摘するNAM導入を遅らせる持続的な課題
進捗は加速しているにもかかわらず、体系的な障壁が依然としてNAMsの広範な導入を制限している。 GAO報告書は、NAM導入の障壁が技術的かつ構造的であり、以下を含むことを明らかにしている:
- 高品質で多様なヒト細胞の入手可能性が限られている。
- 高いリソース需要と専門的な知識の必要性。
- 技術固有の標準の欠如。
- 検証研究と性能ベンチマークが不十分である。
- 知的財産権に関する懸念により、データ共有は限定的である。
- 持続的な規制の不確実性。
これらの障壁に対処するには、調整された資金調達、官民連携、標準開発、そして明確な規制の道筋が必要となる。
GAO報告書が指摘した6つの必要な政策変更
- 全国的なバイオバンクと標準化された調達を通じて、多様で高品質なヒト細胞へのアクセスを拡大する。
- 定義された使用状況において予測精度を定量化するための、ファンドベンチマークおよび検証研究を実施する。
- 知的財産保護と協業のバランスを保つ、競争前のデータ共有枠組みを構築する。
- OOCデータが動物実験データに代わる場合とその方法を明確化する、明確な規制ガイダンスを提供する。
- 米国標準技術研究所(NIST)、国際標準化機構(ISO)、経済協力開発機構(OECD)との連携を通じた標準化支援
- 現状下での進捗状況を監視しつつ、省庁間の連携を強化する。
これらの提言は総合的に、データの再現性、信頼性、規制当局の信頼性を高め、それによって医薬品開発におけるOOCなどのNAMのより広範な受容を促進することを目的としている。 法務および科学チーム向けに、データの出所、検証、透明性を基盤とした新たなコンプライアンス環境を提示する。研究デザイン、データ利用可能性、有効性、安全性、バイアス評価、有害事象、機器リコール、FDA認可AI/ML機器のリスク分類への注目が高まる中、これらの要素はますます重要性を増している。¹
イノベーションと知的財産への影響
GAO報告書は、ベンチマーク、検証、データ共有が国家的な優先事項であると強調している。その結果、知的財産(IP)権と効果的なデータ管理をめぐる複雑性が、技術とイノベーションに関する議論においてますます顕著になりつつある。
OOC技術は、アッセイの標準化からAI駆動のデータ統合、多臓器システムの開発に至るまで、特許取得可能な進歩に大きな機会をもたらす。革新者は、特許保護に依存するか、データとソフトウェアインフラに対する独自管理を維持するかをますます判断する必要がある。企業はまた、新たな透明性要件が独占性を損なう可能性についても考慮すべきである。開発初期段階で知的財産保護とデータガバナンスを整合させることで、企業は開放性と競争優位性のバランスを取り、自社製品への長期的な信頼を醸成できる。
主なポイント
GAO報告書は、NAM(非動物モデル)とOOC(アウト・オブ・コンセプト)が、ヒト生物学のモデル化と安全性評価において不可欠になりつつあることを強調している。規制当局がNAMの検証基準を正式化する中、企業はオープン性と知的財産保護のバランスをどう取り、共有データに関するアクセスとライセンスモデルをどう構築すべきか?
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[1]https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12475944/
