新药审批：GAO报告支持"人体器官芯片"等非动物模型的创新与监管政策

动物模型仍是生物医学研究的基础，为疫苗、药物和外科创新的发展做出了贡献。但由于伦理问题、物种特有的生理差异（这限制了动物模型对人类疾病的预测能力）以及高昂成本，其持续使用正面临日益严苛的审查。 

值得注意的是，2025年5月美国政府问责局（GAO）的报告显示，非动物模型（NAMs）的研究正从探索性阶段转向标准化监管应用。对于创新者而言，这些进展不仅引发科学与监管层面的问题，更涉及知识产权和数据管理等复杂议题。

背景

美国食品药品监督管理局（FDA）《现代化法案2.0》（2022年）取消了新药审批中动物实验的法定要求，允许申办方提交基于替代方法（NAM）的数据。 跨机构替代方法验证协调委员会（ICCVAM）的目标是在2025年前减少动物实验，并在2035年前完全淘汰哺乳动物实验。 FDA还通过"推进新型技术以提升非临床研究预测性"计划启动多项举措。我们曾在题为《解读FDA关于人工智能与非动物模型的拟议指南：保障药物研发创新》的文章中探讨过FDA关于替代方法应用的指导原则。 

监管机构日益认识到动物实验的局限性，在审批新药时积极鼓励采用替代方案。 作为动物实验的替代方案，非动物模型（NAMs）正迅速获得科学公信力和监管认可。政策推动力不断增强，最终促成下文所述的美国政府问责局（GAO）报告，该报告提出了将非动物模型从理论推向实践的具体实施机制。

美国政府问责局报告。 2025年5月，美国政府问责局（GAO）发布题为《人体器官芯片：技术优势超越动物实验，但挑战限制广泛应用（GAO-25-107335）》的替代模型评估报告。  该报告评估了用于药物测试的芯片上器官（OOC）替代模型（NAMs）的现状、挑战及政策选项。报告结论指出，尽管OOC技术可补充并部分替代动物实验，但其尚未获得充分验证，尚无法完全取代动物实验。 

动物实验的局限性

高达90%的候选药物在动物实验中表现良好却在人体试验中失败，这凸显了建立与人类相关的实验系统的必要性。用体外细胞类器官等新型替代模型（NAMs）取代或补充动物实验，可提升转化科学的准确性、效率及可信度。参见 Park等人的研究《用干细胞类器官替代动物实验：优势与局限 》，发表于《干细胞评论报告》（2024年8月）。

以人为本的平台承诺

干细胞衍生的系统处于非动物测试的前沿。基于干细胞的类器官和卵母细胞囊泡提供了具有人类特异性、生理动态的模型，能够更准确地模拟组织层面的反应。最新进展包括：

• 神经科学： 卡图里亚博士团队近期开发出整合多个脑区与内皮系统的多区域脑类器官（MRBOs），该技术能维持"与人类胎儿脑区域特征密切相关的独特转录谱"。Kshirsagar等，《整合大脑、中脑-后脑及内皮系统的多区域脑类器官》，《先进科学》（2025年7月）。
• 毒理学：伊万·鲁辛博士团队证明，微生理系统（MPS）能够整合跨物种肝细胞研究、可控药物暴露及纵向生物标志物分析，从而提升临床前安全性评估水平。Negi等，在肝脏微生理系统PhysioMimix LC12及96孔板中对物种特异性肝细胞功能与药物效应的比较分析，《美国化学学会药学与转化科学》（2025年10月）。
• 标准化：诸如人类内胚层来源类器官细胞图谱（HEOCA）等大规模项目正提供统一的单细胞数据集，以支持实验可重复性与监管可信度。 徐 等人的《人类内胚层来源类器官的整合转录组学细胞图谱》发表于《自然》期刊（2025年5月）。 

自2010年首个肺芯片问世以来，这些系统的进步令人叹服。这些突破性进展预示着监管机构在审阅临床前数据时，未来将看到何种新型证据和模型。

美国政府问责局报告指出持续存在的挑战阻碍了自然农业方法的推广

尽管进展不断加快，系统性障碍仍持续限制着自然减缓措施（NAMs）的广泛实施。美国政府问责局（GAO）报告明确指出，阻碍自然减缓措施采用的障碍既包括技术层面也涉及结构层面，具体包括：

1. 优质多样的人类细胞供应有限。
2. 高资源需求和专业知识需求。
3. 缺乏特定技术标准。
4. 验证研究和性能基准测试不足。
5. 因知识产权问题，数据共享受到限制。
6. 持续的监管不确定性。

要克服这些障碍，需要协调资金、建立公私合作伙伴关系、制定标准以及明确监管路径。

美国政府问责局报告指出的六项必要政策调整

1. 通过国家生物样本库和标准化采集，扩大对多样化、高质量人体细胞的获取渠道。
2. 资助基准研究和验证研究，以量化在特定使用场景中的预测准确性。
3. 建立兼顾协作与知识产权保护的赛前数据共享框架。
4. 提供明确的监管指导，阐明在何种情况下以及如何使用体外数据替代动物实验数据。
5. 通过与美国国家标准与技术研究院、国际标准化组织以及经济合作与发展组织的合作，支持标准制定工作。
6. 在维持现状的前提下监测进展，同时加强跨机构协调。

这些建议旨在共同提升数据的可重复性、可靠性及监管可信度，从而推动药物研发中对OOCs等新型分析方法（NAMs）的广泛接受。 对于法律和科研团队而言，这些建议勾勒出以数据溯源、验证和透明度为核心的未来合规框架。鉴于当前对研究设计、数据可获取性、疗效、安全性、偏倚评估、不良事件、设备召回以及FDA批准的人工智能/机器学习（AI/ML）设备风险分类的日益重视，这些要素的重要性正持续提升。^¹

创新与知识产权影响

美国政府问责局报告强调，基准设定、数据验证和数据共享是国家层面的优先事项。因此，在关于技术与创新的讨论中，围绕知识产权（IP）权利和有效数据治理的复杂性正日益凸显。 

体外诊断技术领域蕴藏着诸多可申请专利的突破机遇，涵盖检测标准化、人工智能驱动的数据整合以及多器官系统开发等方向。创新者需日益权衡：是依赖专利保护，还是对数据与软件基础设施保持专有控制权。企业还应考量新兴透明度要求可能如何侵蚀市场独占性。在研发初期就协调知识产权保护与数据治理，有助于企业平衡开放性与竞争优势，从而为产品建立长期信任基础。

关键要点 

美国政府问责局报告强调，非动物模型（NAMs）和体外细胞（OOCs）正日益成为人类生物学建模与安全性评估的关键组成部分。随着监管机构逐步制定非动物模型验证标准，企业应如何在开放性与知识产权保护之间取得平衡，并围绕共享数据构建访问与许可模式？

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