范式刷新 为何此刻必须扭转？

“传统的动物毒性试验，只有10%的药物最终获得核准——90%的药物只管通过了动物试验，却在人体试验中失败了。”彭双清教授的开场，直指问题的主题。

彭教授进一步分解了传统范式的多沉困境：动物种属特异性差距导致的转化率低下、疾病模型难以代表真实人体、无法捉拿人群异质性带来的假阴性与假阳性；全球每年约1.2亿至2亿只尝试动物的伦理压力；每个安全评估周期长达6-8年、耗资2000万美元的不成持续性——而新蹊径步骤（NAMs）有望将成本降低50%，工期缩短70%。

动物致癌了局评价的不确定性令人警醒：大鼠与幼鼠了局的一致性仅为57%，靶器官部位的一致性低于50%，大鼠了局对人的预测性仅有69%等等，彭双清教授以翔实的数据，勾画出传统范式必须刷新的深层逻辑。

监管驱动 FDA现代化法案2.0与新规

2025年4月10日，FDA颁布削减临床前安全性钻研动物试验监管打算，明确提出：FDA的动物试验要求能够用NAMs包办——基于AI的推算模型、细胞模型、类器官模型，将立即起头在IND申请中执行。

彭双清教授出格解读了“3个月钻研+证据权沉（WoE）评估代替6个月动物试验”的主题变动。证据权沉可整合靶点生物学与药理机造、毒理/药代动力学数据、体表组织交叉反映、临床安全性数据、同类抗体已知毒性，以及类器官、AI模型等NAMs数据。彭双清教授指出监管层面的刷新已从未来时转向此刻时。

科学根基 何为NAMs？

何为NAMs？彭双清教授引述ICCVAM的界说：通过体表、推算机和推算步骤改进风险评估、加强人类有关性并取代或削减脊椎动物试验的科学步骤。

他系统阐释了NAMs的主题科学道理——微生理仿真（通过器官芯片、类器官仿照人体器官微观结构与职能）、多尺度整合（系统整合分子、细胞、组织及多器官水平反映）、数据驱动建模（利用AI/ML从海量数据中挖掘毒性法规）。

彭双清教授回首了ICH领导准则中3Rs准则的成功案例：单独的急性毒性钻研已被取缔；沉复剂量毒性试验思考露出和剂量限度成立有效钻研设计；索求性临床钻研削减动物使用等等。这些已经写入ICH指南的刷新，正是NAMs范式的前奏。

JDB电子实际 赋能NAMs落地的技术平台

作为JDB电子首席科学官，彭双清教授分享了JDB电子在NAMs领域的平台布局：

? AI技术平台：成立辅助药物研发的AI技术平台，支持推算毒理学与预测模型开发。

? 基于酶学分析的药物筛选平台：针对分歧类型酶，已开发300多种酶分析步骤，支持幼分子抑造剂的构效关系和选择性钻研。

? 基于细胞测试分析的药物筛选平台：涵盖ADC测试（细胞杀伤、结合、内化、旁观者效应）、职能检测（凋亡、细胞周期、细胞因子开释）、PROTAC检测、核苷酸药物检测、细胞医治/免疫检测等全系列细胞分析能力。

? 类器官平台：已成立30+种PDXO模型，涵盖胃癌、肠癌、胰腺癌、肺癌、前列腺癌、横纹肌赘瘤、宫颈癌、子宫内膜癌等多种肿瘤类型，发展肿瘤药效学钻研。

? 线粒体毒性AOP预测：基于有害终局蹊径（AOP）框架，成立基于药物线粒体毒性AOP预测药物毒性等。

挑战与机缘 范式刷新确当下

传统动物尝试作为金尺度已逾60年，蹊径依赖积习难改。好多人潜意识里以为，只有堆砌足够的动物数据安全性才算过了——这种认知惯性，是NAMs推广的一路坎。类器官也好，AI模型也罢，尺度化尚在途中，跨平台验证仍需时日，覆盖复杂监管终点的能力仍有局限。

但这些挑战，刚好是机缘地点。范式刷新从来不是一挥而就，它必要认知的迭代、技术的打磨、监管的协同，更必要产业界的共同投入。药物安全评价的刷新已来，拥抱新技术但不盲从，整合新步骤但不偏废——这才是科学的态度，也是我们对创新药研发应有的敬畏。

彭双清教授的分享引发了现场嘉宾的热烈会商。这场关于非临床评价新范式的深度对话，为与会者打开了一扇面向未来的窗口！

未来之约 以平台之力，助创新远航

展位前的人潮退去又聚拢，对话在轻声细语中持续。三月的蓉城，因一场峰会而汇聚思想的河道；而JDB电子的步履，也将在非临床评价新范式的索求之路上持续向前。

从AI技术平台的算法迭代，到类器官模型的持续丰硕；从PBPK表推蹊径的不休优化，到线粒体毒性AOP预测的深刻索求——每一次技术突破，都是平台能力的注脚；每一次范式演进，都是创新生态的共建。JDB电子正以NAMs的整合利用，为创新药研发铺设一条更科学、更高效、更人道的前行之路。

演讲闭幕，思虑未止。从动物试验到NAMs整合，JDB电子的索求回应着时期刷新的叩问。范式已来，而答案，仍在路上。