回望历史，自1906年第一部PFDA问世至今已有120年：药品监管从“无为”走向“有为”。 1938年PFDA 修正案FDCA首次将动物实验嵌入药品审批流程。84年后的2022年，FDA现代化法案2.0则取消了动物试验的强制要求。三年来，FDA现代化法案3.0等相继出台，意味着动物实验的时代正在衰退。向前眺望，动物实验它不会一夜之间消失，一个由AI+类器官+数字孪生和少量必不可少的动物实验组成的遵循渐进式的“分阶段方法”（staged approach）新模式正在成型、成熟之中，然而，仍有诸多挑战需要跨越。正如《自然》2025年10月所述：“真正决定NAM命运的，并非技术概念，而是验证”。

1、药品监管从“无为”走向“有为”---1906年

2、动物实验嵌入药品审批流程--1938年FDCA法案

3、动物实验从强制到强化------1962年Kefauver-Harris修正案

4、动物替代技术的探索------1997年FDAMA 1.0

5、动物替代技术的破冰------2022年FDAMA 2.0

6、动物替代技术的落地------转折点与2025年FDAMA 3.0

7、NAMs面临的挑战与考量

8、范式升级：计算机模拟与人工智能-----预测的力量

9、第四范式：未来图景-----AI融合与数字孪生

1、药品监管从“无为”走向“有为”

19世纪末20世纪初，美国工业化、城市化进程导致食品与药品掺假（adulterated）问题日益严重，发展到了令人触目惊心的地步。在公众不满的背景下，美国妇女组织率先发起对食品药品问题的调查与施压，曾任农业部化学局总化学师的哈维·威利（Harvey Wiley）长期致力于对食物添加各种化学防腐剂的研究，引起全国性的关注。厄普顿·辛克莱尔（Upton Sinclair）1906年出版的小说《屠场》（The Jungle）对芝加哥肉类加工厂卫生乱象的揭露，引发公众强烈愤慨。这些因素的叠加导致了1906年6月30日美国国会通过《纯净食品及药品法》（Pure Food and Drug Act，PFDA）并由时任总统的西奥多·罗斯福签字生效。

Wiley原来认为任何物质都可以添加到食物中，只要清楚地标识其含量。威利认为，每年至少有成千上万的人死于专利药品和掺假食品，为此，威利在报纸上公开招募年轻人作为志愿受试者，成立了被新闻界称为“试毒小队”的试验小组，这是第一个有关常用化学防腐剂对人体影响的研究。他从试毒小队的被试者看添加剂是如何引起疾病的。他在国会做证说：​“我是被我自己的调查所改变。​”这是美国医学史上第一次进行的两个人以上的临床试验，尽管与现代临床试验相比还不够完善，但它开创了美国政府依靠科学实证决策的先河，这个传统经过不断改良，一直延续到今天。因此，PFDA也被称为“威利法”（Wiley Act）。

PFDA或Wiley Act的本质是美国食品药品监管从“无为”走向“有为”的第一步，奠定了标签真实、标准统一、跨州执法三大基石。该法核心目标是打击食品掺假（如用硼砂防腐、粉笔末增重面粉）和药品标签欺诈（如宣称“包治百病”却无活性成分），而非建立现代药物研发监管体系。值得注意的是，1906年的PFDA中未规定、未提及、也未授权任何动物实验要求，也就是说该法案与动物实验毫无制度关联。然而，它开创了用人体研究化学物品的先河。

2、动物实验嵌入药品审批流程—1938年FDCA法案

1930年代初，公众健康危机频发，尤其是1937年“磺胺酏剂事件”（Elixir Sulfanilamide Incident）：美国一家老牌药厂田纳西州马森吉尔（S.E.Massengill）药厂为方便儿童服用，用二甘醇代替酒精作溶剂制成磺胺酏剂儿童口服液，并迅速推向市场。当年秋天，美国医学会（AMA）收到报告，怀疑这种磺胺导致了死亡，AMA立即进行了检测，发现作为溶剂的二甘醇有毒，FDA马上开展了药物召回，但还是在短短的2个月时间内导致107人（大多数为儿童）死亡的恶性药物事件。那时，“磺胺酏剂事件”让当时的法律弊端和漏洞暴露无遗，暴露出旧法对药品安全性零强制审查的致命缺陷。回顾这起悲剧，其实并非不可避免，简单的动物实验即可发现二甘醇的毒性，甚至查阅当时的科学文献就能找到二甘醇损害肾功能的报道。

PFDA立法的缺陷不断披露，到了1933年，当时的FDA局长抱怨1906年立法的缺点，并将这一意见通过总统智囊团成员盖伊·特格韦尔（Rexford Guy Tugwell）转达给富兰克林·罗斯福总统，进而获得了对1906年法案进行修订的批示，特格韦尔的法案于1933年6月由医生瑞·科普兰（Royal Copeland）递交给参议院。1937年“磺胺酏剂事件”直接推动国会加速立法进程，历经五年博弈，最终于1938年6月25日由富兰克林·罗斯福总统签署生效，这就是《联邦食品、药品和化妆品法案》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act ，FFDCA，FDCA，或FD&C Act)。之前，从1906年至1935年PFDA已经经历了7次修改。

1906年PFDA法案的监管逻辑是“事后惩戒”： 发现掺假或错误标识（misbranding）即没收货物、罚款或监禁；而1938年FDCA转向“事前准入”：新药须先证安全（后加有效），才可销售。这一范式的转变，才使动物实验从科研手段升格为法律义务，也就是说，真正将动物实验嵌入药品审批流程的是1938年FDCA。

FDCA是授权法（enabling statute），该法案第505条明确规定：任何新药在进入人体临床试验前，必须提交安全性证据。该法案并未主动“规定动物实验”，或者说法案本身未明文写“必须用动物”，而是通过设定安全性证据门槛，在技术局限下，因缺乏替代手段，当时唯一被认可的非人类验证方式，就是动物试验，使其成为唯一路径，也就是说，动物试验事实上成为不可绕过的强制性步骤。后续实践中，FDA通常要求至少两种动物数据——一种啮齿类（如大鼠）、一种非啮齿类（如猴或狗），以覆盖代谢与毒性反应差异。值得注意的是，1938年法案初衷是防止人命损失，而非保护动物；动物福利议题直到1959年“3R原则”提出才系统化。

3、动物实验从强制到强化-- 1962年Kefauver-Harris修正案

1938年FDCA存在较大的局限性：该法律没有赋予FDA确保药品质量的权力，甚至都没有要求药品的疗效要跟广告说的那样。

1957年，西德制药厂梅里尔生产了一种安眠药沙利度胺，因对妊娠呕吐有明显的疗效，因此也被称为“反应停”。一时各国争相上市，使用极为广泛。欧洲的医生开始发现一个奇怪死亡临床现象，越来越多的畸形婴儿诞生，其中最为普遍的是海豹肢畸形婴儿，也称海豹儿或海豚儿。直到1961年10月，在西德（联邦德国）召开的妇产科学术会议上，德国儿科遗传学家维杜金德·伦茨（Widukind Lenz） 正式报告了沙利度胺（反应停）与大量新生儿严重畸形之间的关联。回顾性资料发现所有这些畸形胎儿的母亲都曾服用过反应停，这就是震惊世界的反应停事件。虽然“反应停惨剧”仅仅涉及药品安全性，而与药效无关，但它给人们敲响了必须重视药品安全性的警钟。

1960年9月，格兰泰公司向FDA提交了药品申请，而当时负责审批的是FDA医学部官员弗朗西斯•凯西（Frances Kelsey）。她敏锐地发现了药物研发数据的问题，认为动物实验所获得的毒理学数据不可靠，因此延迟了反应停在美国的上市。与此同时，全球约1-1.2万名婴儿因沙利度胺致畸，其中西德占40%（约5000例），许多患儿伴随耳聋、心脏缺陷等终生残疾。“反应停”事件的发生，促使了美国药品管理的立法工作，美国国会于1962年10月将争论5年之久的Kefauver法案和Harris法案合并修正，形成了《科夫沃-哈里斯修正案》(Kefauver-Harris Amendments)，也被称为“1938年《联邦食品、药品和化妆品法案》的KH修正案”（简称《KH修正案》）。该法案明确规定，所有上市药品必须提供药品安全性和有效性证据，动物实验成为验证药物疗效的主要手段——这一举措为分阶段的临床试验体系奠定了基础。

Kefauver-Harris修正案赋予了FDA批准新药进入美国市场前，要求提供“充分且有良好对照的调查”以证明其有效性的权力。还导致了对1938-1962年间所有获批药物的回顾性审查。这些创造和终结市场的权力也与一种新的知识生成结构联系在一起：即现在被视为任何药物生命周期然组成部分的1期、2期和3期试验的有序序列。

Kefauver-Harris修正案的另一成果是引入GLP（Good Laboratory Practice，良好实验室规范）概念，最初为应对数据造假事件而建立。为应对国会听证会（Kennedy Hearings）揭露的研究舞弊，美国FDA于1978年12月22日公布最终版《药物非临床研究质量管理规范》（21 CFR Part 58），并于1979年6月20日正式生效。我国于1988年首次颁布GLP管理规范。GLP强调“可重建性（reconstructable）”——即他人能依据原始记录完整复现整个实验过程，这是其区别于一般SOP的核心逻辑。

4、动物替代技术的探索------1997年FDAMA 1.0

1938年FDCA奠定了现代药物监管基石，使动物实验从科研惯例升格为法律事实上的强制环节，即动物实验成事实标准。然而，1962年Kefauver-Harris修正案带来一个始料未及的后果：新的举证责任似乎使得药物研发过程既更加昂贵，也更加漫长，导致药品价格上涨，并出现了一种“药品滞后”现象。

1938年FDCA实际上要求在开始人体试验前必须提供动物数据。然而，就在这一规定实施后不久，要求遏制其过度使用的声音便出现了。1959年，英国科学家威廉·罗素（William Russell）和雷克斯·伯奇（Rex Burch）在《人道实验技术原理》（The Principles of Humane Experimental Technique）一书中首次阐述了如今已成为经典的实验动物的“3R原则”---替代（Replace）、减少（Reduce）、优化（Refine），为监管机构和伦理学家提供了一种关于替代方案的共同语言。

美国《动物福利法》（Animal Welfare Act,AWA）最早于1966年签署生效，是全球首部系统性规范实验动物、展示动物及商业运输动物待遇的联邦法律。其初衷聚焦实验室动物管理，后经多次修正扩展适用范围。在20世纪70年代和80年代，美国防止虐待动物协会以及后来的善待动物组织（PETA）等倡导团体将实验动物福利变成了主流公众关注的问题。他们的运动帮助推动了《美国动物福利法》修正案的通过。1981年，美国在修订《动物福利法》时，首次将3R原则正式纳入联邦法律框架：替代，优先使用非动物模型（如细胞培养、计算机模拟）或低等动物替代高等动物；减少，通过改进实验设计，最小化动物使用数量；优化，确保动物饲养环境舒适，实验操作中采用麻醉、镇痛等措施减轻痛苦。同时，法案还强制要求所有使用实验动物的机构必须成立机构动物护理和使用委员会（IACUC），负责审核实验方案的伦理合规性。法案未覆盖大鼠、小鼠、鸟类等常用实验动物，被批评存在漏洞。

中国则以2006年科技部指导意见为起点，首次在国家级文件中明确要求倡导3R原则，并强调“科学、合理、人道地使用实验动物。”相较于旧指令（86/609/EEC），欧盟2010/63/EU指令是全球首个将3R全面法定化、可问责、可执法的区域性法律框架，要求所有涉及脊椎动物的科研、教学和检测活动，必须在项目审批前提交3R落实方案，并接受伦理委员会审查。

《食品药品管理局现代化法》（Food and Drug Administration Modernization Act, FDAMA）于1997年11月21日由克林顿总统签署生效。是美国药品与医疗器械监管体系的一次里程碑式改革，首次系统引入“最小负担”（Least Burden）原则，是对1938年FDCA的深度现代化修订，标志着FDA从“合规审查型”向“科学协同型”监管转型。FDAMA首次在法案层面认可了体外细胞模型、计算机模拟等非动物测试方法可作为动物实验的替代方案。规定药企在提交药物安全性和有效性证据时，可采用"与动物试验同等科学效力的替代方法FDAMA并非单一法律，而是以“现代化”为名、分阶段推进的系列修法行动，核心目标是减少对动物实验的依赖、加速药物研发、提升人体相关性预测能力。FDAMA通过允许体外细胞模型替代部分动物实验，标志着药物安全评估从"动物依赖"向"人体相关性"转型的起点。其核心价值在于为后续技术革新（如AI毒理预测、多器官芯片）扫清了法律障碍。其里程碑意义的是2022年FDAMA 2.0和2024–2025年持续推进的FDAMA 3.0的“破冰”和“落地”。

FDAMA通过后，科学界紧随其后。1997年，11个联邦机构成立了“替代方法验证机构间协调委员会”（Interagency Coordinating Committee on the Validation of Alternative Methods，ICCVAM），国会通过2000年《ICCVAM授权法案》进一步巩固了其地位。ICCVAM的章程明确指出：在不损害安全性和有效性的情况下，加速接受能够替代、减少或优化动物使用的测试方法。ICCVAM 是美国推动替代方法从科研走向监管决策的关键枢纽，其核心价值在于以法定协调机制打破部门壁垒，以科学严谨性保障方法可靠性，以国际合作加速全球接受度。例如，2025年FDA通过ICCVAM框架，正式认可Emulate公司Liver-Chip器官芯片模型用于药物肝毒性评估，标志“器官芯片”迈入监管级应用。

Animal Rule（动物法则）是全球唯一成体系的“非临床疗效审批机制”，于2002年7月1日正式颁布（21 CFR 314.600–650 / 601.90–95），构建“以动物代人”的科学审评框架。动物模型很少能精确反映人类疾病，因此通常需要在多个动物物种中进行测试。Animal Rule不是“跳过临床试验”，而是将疗效证据链从人体转向动物模型，但安全性证据必须来自真实人体数据，体现“风险-获益”审慎平衡——其本质是用更复杂的动物科学，换取公共卫生危机下的“时间窗口”与“伦理底线”双重保障。之后，FDA持续更新配套指南，如2009年《Animal Models—Essential Elements to Address Efficacy Under the Animal Rule》和2015年《Product Development Under the Animal Rule》。截至2024年10月，FDA已依据Animal Rule批准多款关键医疗对策（Medical Countermeasures，MCMs），例如，2003年用于预防Soman神经毒剂中毒的首例Animal Rule获批产品，2023年的Anthrax Vaccine Adsorbed（BioThrax®）加强针方案等。

2004年3月，FDA发表了名为《创新/停滞：新医疗产品的关键路径上的挑战与机遇》（Innovation/Stagnation: Challenge and Opportunity on the Critical Path to New Medical Products）的白皮书，白皮书列举了在新医疗产品研发过程中所面临的困难和对最终结果的不可预测性，并呼吁改进研发过程中所使用的科学工具（如体外实验、计算机模型、生物标记及新的试验设计等），并利用最新的生物信息学成果来评价和预测产品的安全性、有效性及产业化生产的可行性。在该报告中，FDA正式提出了“关键路径计划”（The Critical Path Initiative，CPI）。CPI的核心目标是解决新药研发“高投入、低产出、长周期”的困局——当时开发一个新药平均耗时10–13年、成本超13亿美元，但92%通过动物实验的候选药物最终因不可预测毒性而失败。2006年3月，FDA正式发表了“关键路径机遇报告”（FDA’s Critical Path Opportunities Report）和“关键路径机遇清单”（FDA’s Critical Path Opportunities List），在清单中，介绍了对新医疗产品的研发及审评有重要意义的诸如基因组学、蛋白质组学、影像学及生物信息学等领域。

2007年美国国家研究委员会（NRC）发布里程碑报告《21世纪的毒性测试：一种愿景和策略》（Toxicity Testing in the 21st Century, TT21C），首次系统提出以“毒性通路（toxicity pathway）”为科学基础的范式革命——即聚焦外源化学物如何干扰人体内源性分子通路（如DNA修复、线粒体功能、炎症信号），进而引发细胞/器官损伤。21世纪毒理学的技术支柱已形成，有害结局路径（Adverse Outcome Pathway，AOP）已成为“通用语言”，它以分子起始事件→细胞响应→组织损伤→个体/种群效应”为逻辑链，将碎片化实验数据整合为可预测模型（体外+计算+整合三位一体）。体外新方法学（NAMs）：人类3D类器官、器官芯片、干细胞模型；计算毒理学（In silico）：利用AI/ML模型预测化合物毒性；整合评估框架：以不良结局通路（AOP）为逻辑骨架，将分散的体外数据、计算预测与生物学机制串联；通过整合测试与评估（IATA）策略，构建稳健的风险评估体系。其最大成果在于：把毒理学从“经验试错科学”转变为“可预测、可计算、可标准化”的现代工程学科。成为“下一代风险评估（NGRA）”的基石。本质是用人类生物学机制替代动物表型观察，用数据驱动预测替代经验判断。其成功标志不仅是减少动物使用（这一愿景催生了Tox21等合作项目），更是构建出可解释、可复现、可外推至真实人群的精准风险评估体系。

5、动物替代技术的破冰------2022年FDAMA 2.0

Tox21（Toxicology Testing in the 21st Century）并非2013年全新提出，而是自2008年由NRC报告《21世纪毒性测试》正式倡议后，经多年筹备于2013年正式启动的高通量毒性测试国家战略，旨在用自动化细胞/分子检测替代传统动物实验，加速化学品安全评估。该计划由美国国立卫生研究院（NIH）、环境保护署（EPA）和FDA三方联合主导，标志着美国毒理学从“以动物为中心”向“以人源细胞与计算模型为中心”的范式转型。其技术路径和科学目标是，利用机器人平台对上万种化学品进行定量高通量筛选（quantitative high-throughput screening，qHTS），而非使用啮齿类动物检测并评估化学物质对12种不同生物学终点的毒性，包括其对人源细胞系中关键信号通路（如核受体、应激反应通路）的干扰效应。构建覆盖这些化学物质的作用机制图谱（Mechanistic Profiling），支撑预测性毒理模型开发，最终减少90%以上动物实验需求。

Tox21直接推动美国内分泌干扰物筛选计划（EDSP）的方法升级——2013年11月EDSP管理计划更新明确将Tox21数据作为优先评估依据。EDSP管理计划1996年立法，2009年启动的针对内分泌干扰物的两阶段动物+体外测试。Tox21不单是一个测试项目，更是重构化学品风险评估范式的国家战略——通过标准化、规模化、人源化的新方法，为全球监管科学树立新基准。其影响已延伸至EDSP等实际监管工具，并持续推动FDA等机构更新动物实验替代政策。在大西洋彼岸，欧盟逐步实施的化妆品动物测试禁令——最终于2013年全面禁止销售经动物测试的化妆品——证明了大型市场可以在严格的无动物要求下运作，同时不会阻碍创新。

2007年TT21C提供了不可动摇的科学根基，是“为什么必须变”的科学论证，2017年FDA《预测毒理学路线图》并非另起炉灶，是TT21C核心理念在监管实践中的首次系统性落地推进，是“具体怎么变”的第一步施工图。其实，早在1985年，FDA毒理学部门已基于“3R原则”推广体外试验；2017年路线图则标志着从补充走向体系化整合的转折点。路线图明确将三类新兴技术列为优先发展支柱（计算毒理学、体外模型升级和数据基础设施建设），例如，路线图中强调的“用人类肝细胞系预测药物肝毒性”，正是TT21C所倡导的“人源化、通路导向”原则的具体应用。然而，路线图本身未设定淘汰动物实验的时间表，而是提出“以问题为导向”——即当NAMs被证明在特定用途（CoU, Context of Use）下优于动物模型时，才逐步替代。2017年路线图是FDA迈向“人源化、数据驱动型”毒理评估的奠基性文件，其价值不在于立即取代动物实验，而在于构建了一套“技术开发—科学验证—监管接纳”的闭环机制。FDAMA 2.0/3.0均是该路线图逻辑的延续与深化。

多份资料一致将2018年《动物实验替代方法战略计划》定位为FDA主导的战略性文件，承接2007年《关键路径计划》（CPI）提出的Tox21，是qHTS和计算毒理学初步探索的深化。此前（1980–2010年）以推广3R原则和体外模型为主，但直面两大现实压力：一是动物模型预测人体反应失败率高（如败血症疗法在啮齿类成功却在临床全军覆没）；二是公众与伦理组织对大规模动物使用的持续施压，尤其在化妆品、化学品领域已形成监管倒逼机制。此后（2010–2022年）逐步纳入法规框架，为2022年《FDA现代化法案2.0》取消动物实验强制令埋下伏笔。2018年《动物实验替代方法战略计划》是FDA推动替代技术落地的关键过渡性政策，明确提出“到2025年前将动物实验需求减少50%”，并首次系统支持类器官、器官芯片等前沿模型的开发与验证。但该计划原文内容或发布机构全称不清。

2018年3月7日， EPA发布了一份《战略计划草案》，旨在推动替代方法的开发与实施，以减少化学品测试中脊椎动物的使用，这是2016年《21世纪化学安全法案》（Frank R. Lautenberg Chemical Safety for the 21st ntury Act，）修订《有毒物质控制法》（TSCA，1976年颁布）后达成的又一里程碑。根据修订后的TSCA，EPA被要求在2018年6月22日前制定一项战略，以促进替代测试方法和策略的开发与实施，从而减少、优化或替代脊椎动物测试。EPA减少脊椎动物测试的战略组织框架主要依赖于所谓的“新方法学”（New Approach Methodologies,NAM）——这是一个广义的描述性术语，指任何可用于提供化学品危害和风险评估信息的非动物技术、方法、途径或其组合。

NAM不是单一技术，定义很广泛，是一套以人类生物学为基础、替代或减少动物试验的跨学科方法体系。它超越了传统替代测试方法(Alternative Test Methods) 的局限，既包含体外实验，如类器官、芯片器官，也涵盖计算模型(in silico)，如AI预测、定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationship，QSAR)，组学分析及整合性决策框架（如IATA）。NAM还广泛整合高通量筛选、有害结局通路（AOP）、交叉参照（Read-Across）和毒理学阈值（TTC）等工具，形成“测试+非测试”的混合评估范式。NAM在模拟人体生物学特征、预测新药安全性和有效性方面，可能优于动物模型。但完整器官的血管-神经网络、内分泌-生殖系统互作、组织衰老等过程尚难在类器官/芯片中重现。

为应对药物研发中新兴技术（如AI工具、类器官、器官芯片、新型统计方法等）缺乏适配审评机制，有必要促进那些超出现有药物开发工具（Drug Development Tool，DDT）资质认定项目范围的有益技术的审批，FDA于2020年11月正式启动“新药创新科学与技术方法”（Innovative Science and Technology Approaches for New Drugs，ISTAND）试点计划（表1），该计划由药物评审和研究中心（Center for Drug Evaluation and Research,CDER）和生物制品评估与研究中心 (Center for Biologics Evaluation and Research,CBER)推出，聚焦科学驱动、患者需求导向的工具开发，直接回应了传统DDT认证体系（如生物标志物、临床结局评估COA）无法覆盖前沿替代方法的现实缺口。ISTAND已成功实现从试点探索→制度固化→走向生态共建三级跃迁，FDA联合NIH、3Rs协作组织及全球9家器官芯片企业（如CN-Bio、Emulate、Axiom等），开展药物诱导性肝损伤 （Drug-Induced Liver Injury,DILI）预测跨平台验证，统一SOP、盲测判读、数据互认，目标是建立首个FDA认可的器官芯片监管工具标准，成为FDA推动药物研发去动物化、精准化、人源化的关键基础设施。ISTAND已于2025年7月31日升级为永久性DDT资格认证计划，最终，通过ISTAND计划获得特定使用场景批准的技术，可被纳入研究性新药（Investigational New Drug,IND）和NDA申请中，“无需FDA重新审查并确认其适用性。”

表1 近期政策里程碑时间表

FDA现代化法案2.0（FDA Modernization Act 2.0，FDAMA 2.0）于2022年9月29日由美国参议院全票通过，同年12月29日由拜登总统签署生效。该法案废除了1938年FDCA确立的“动物数据必须作为进入人体试验的默认途径”的规定，明确授权基于细胞的检测、微生理系统（microphysiological systems，MPS）和先进的计算机模型作为同等有效的证据。实现这一变革的修正措辞非常简单：新法案从原法律中删除了“临床前试验（包括动物试验）” “preclinical tests (including tests on animals)”这一表述，并将其替换为“非临床试验”“nonclinical tests”。 非临床试验被进一步定义为“…a test conducted in vitro, in silico, or in chemico, or a non-human in vivo test that occurs before or during the clinical trial phase of the investigation of the safety and effectiveness of a drug, and may include animal tests, or non-animal or human biology-based test methods, such as cell-based assays, microphysiological systems, or bioprinted or computer models.”（ ……在体外、计算机模拟或化学环境中进行的试验，或在临床试验阶段开始前或进行期间进行的非人类体内试验，用于研究药物的安全性和有效性，可能包括动物试验，或非动物或基于人类生物学的试验方法，如基于细胞的检测、微生理系统或生物打印或计算机模型）。

出台FDAMA 2.0的其直接动因包括：（1）2003年至2014年间，从临床前研究进入I期试验的潜在治疗药物的批准率仅为10.4%，而在2011年至2017年间，这一比率甚至更低，仅为6%至7%。有前景的临床前发现未能转化为有效疗法这一令人失望的现实，在科学界引发了严重关切。（2）更为严峻的现实案例是2006年发生的TGN1412单克隆抗体事件。TGN1412单抗导致6名原本健康的志愿者在接受远低于预期治疗剂量（仅为小鼠安全剂量的1/500）的药物后，迅速出现了危及生命的“细胞因子风暴”和多器官衰竭。“毒性评估至关重要，因为一旦出错，就会导致人员死亡。而有效性评估即使出错，也情有可原；至少你已尽力而为。”TGN1412事件戏剧性地暴露了即使是精心选择的动物模型也可能完全无法预测人类，尤其是免疫系统对新型生物制剂的复杂反应。（3）对四家大型生物技术公司的回顾性分析显示，自2003年以来，I期和II期临床试验最常见的终止原因是缺乏疗效（占所有试验的60%）毒性（占30%）。进一步分析发现，模式动物与人类之间遗传多样性的缺乏以及药物基因组学的差异，导致了I期和II期临床试验的高终止率（图1）。（4）伦理争议与与成本压力，单抗开发需非人灵长类动物多，单只成本高，耗时长。（5）技术成熟度提升（类器官、器官芯片、AI模型已进入验证与应用阶段。微生理系统（类器官和芯片器官等细胞构建体的统称）可以填补动物模型不起作用甚至不存在的空白。如在罕见疾病(不存在精确的动物模型)和使用人类蛋白质或抗体对抗疾病的生物治疗(如癌症免疫治疗)中，这些疗法是人类特有的，在动物身上不起作用。鉴于这些见解以及能够实现大规模体外人体测试的先进技术的出现，重新评估我们研究人类疾病的方法已成为当务之急。

因此，FDAMA 2.0的本质是监管范式的结构性松动，它不是终结动物实验，不追求“一刀切替代”， 而是终结其“唯一合法路径”地位，是通过法律赋权正式开启以人类生物学为基础的临床前评估新时代，从而推动“人类相关性优先”——当NAMs数据被证明等效或更优时，即可取代动物实验。标志着药物研发从“以动物为中心”转向“以人类生物学为中心”。

尽管对原法律的修改很简单，但其影响却十分深远。该法案不仅授权申办者使用NAMs，还指示FDA审评人员应基于其科学价值来考量这些方法。

图1 模式动物与人类之间遗传多样性的缺乏以及药物基因组学的差异，导致了I期和II期临床试验的高终止率。(A)由于易于操作，永生化细胞系（如HeLa细胞）和近交啮齿类动物模型常被用作临床前验证的金标准。然而，组织培养通常使用平均共享99.9%遗传物质的永生化细胞系，而啮齿类动物实验则使用平均共享98.6%遗传物质的近交品系。治疗药物技术重复实验的数据可能具有低标准差的阳性结果，这可能会产生误导。相比之下，使用患者特异性iPSC（诱导多能干细胞）测试治疗药物能更准确地反映人类群体的完整遗传和药物基因组多样性。在此情况下，实验结果将反映治疗药物在大样本个体中的应答者与非应答者中的作用（而非单一永生化细胞系或选定的啮齿类品系），从而在进入临床试验前提供更可靠的安全性和有效性数据。(B)同时培养多种iPSC系并分离其转录组和遗传信号的创新技术催生了“细胞村”的概念。这些混合细胞群随后被分化为各种细胞类型，并整合到类器官或器官芯片等3D模型中，从而高度模拟人体内环境。随后，这些细胞村组织可接受AI/ML模型识别出的治疗药物处理，而单细胞技术的应用则能阐明每条细胞系对治疗干预的独特基因表达反应。这种“培养皿中的临床试验”的变革性方法在提高我们对药物安全性和有效性的理解方面具有巨大潜力，最终有望提高早期临床试验中治疗成功的可能性。J Clin Invest.2023 Nov 1;133(21):e175824.

6、动物替代技术的落地------转折点与2025年FDAMA 3.0

FDAMA 2.0引发了公众和科学界对减少药物研发中动物使用的热烈反响。然而，许多科学家和药物研发者（申办方）质疑，在当前科学不断演变且技术尚未成熟的情况下，监管申报材料中完全替代动物实验的可行性，理由是当前科学正处于发展演变阶段，且技术尚未成熟。此外，缺乏明确的NAMs资质认定指南，因此卫生监管机构也就没有机会充分了解替代模型/方法的优势和局限性。因此，FDAMA 2.0通过后FDA执行迟缓，直到2024年才在立法压力下推进。

尽管此前呼声不断，FDAMA 2.0在很大程度上与非临床试验改革仍保持一致——直到2024年。曾经看似遥不可及的目标，一系列立法和机构行动将数十年的倡导转化为具体政策。这种快速加速标志着2024-2025年成为一个不容置疑的转折点：科学成熟度、公众压力和监管权威终于达成一致，使与人类相关的模型成为临床前研究的新默认标准。

在上述背景下，在2022年取得的突破基础上，国会于2024年2月6日提出了《FDA现代化法案3.0》（FDA Modernization Act 3.0，FDAMA 3.0）法案（表1），其目的在于迫使行动迟缓的FDA实施早期法案。立法者指示FDA建立一套流程，以认定《现代化法案2.0》中规定的非临床检测方法，包括NAMs——建立非动物方法的资质认定、审查和常规接受的正式途径，填补阻碍非动物方法（NAMs）采用的任何剩余空白。此外，立法者还设定了严格的两年期限，要求FDA报告哪些方法已被认定、认定过程如何进行，以及通过该流程减少了多少实验动物的使用数量。该法案还要求FDA加快对使用已认定NAMs的申请的审评，这既是为了激励申办方，也是为了便于快速收集所需的数据成果。

随后，NIH于2024年正式设立实验动物研究补充计划（Experimental Animal Research Complement Initiative，Complement-ARIE），定位为“补充而非取代”，强调在保留必要动物实验的同时，系统性提升新型替代方法（NAMs）的科学可信度与监管接受度。Complement-ARIE的本质是构建NAMs从实验室走向监管审批的“最后一公里”桥梁，其创新性在于跳过传统资助模式，直击标准不一、互信不足的行业瓶颈。Complement-ARIE与欧盟路径差异显著——前者强调“渐进式改进”，明确承认动物实验在毒理学等特定领域仍不可替代，后者设定明确淘汰时限；中国目前以平台建设和资源整合为主，尚未公布国家级替代技术强制淘汰时间表。

替代方法验证网络（VQN）于2025年8月4日由美国国立卫生研究院基金会（FNIH）牵头宣布正式推出，是NAMs从科研概念迈向监管应用的关键转折点。VQN并非孤立事件，而是NIH Complement-ARIE的最后一环，目标是“补充而非取代”动物实验——专注于推动已验证技术的监管落地。VQN聚焦“组合型替代方法”——即多种NAMs（如类器官模型、计算模拟、蛋白质组学数据）的协同应用，以提升预测准确性。该计划与欧盟2025年启动的化学品安全评估动物实验淘汰路线图形成跨大西洋呼应。对中国科研界而言，参与VQN等国际验证网络、对接FDA/EMA标准，或是加速本土替代技术国际认可的关键路径。需注意的是，该计划明确承认动物实验在毒理学等领域的不可替代性，行业共识是“减少、替代、优化”（3Rs原则）的渐进式改进。

2024年9月24日，首个旨在预测药物诱导性肝损伤（DILI）的肝脏微生理系统（MPS）器官芯片获FDA2020年11月正式启动ISTAND试点项目接纳。这一具有里程碑意义的接纳表明，复杂的微流控模型能够与传统模型通过相同的证据验证流程（表1）。

2025年4月10日——FDA宣布逐步淘汰常规动物实验并发布路线图，同一天采取了两项行动，发布了（表1）：一项旨在“减少、优化并最终替代”动物实验的政策计划，该举措旨在利用科学验证的NAMs-----包括基于细胞的检测、类器官、器官芯片（organ-on-a-chips，OoCs）、MPS、计算机模拟工具与计算模型以及真实世界证据（real-world evidence，RWE））------减少临床前安全性研究中的动物实验。一份详细的路线图，列出了短期、中期和长期的步骤——包括验证标准、跨机构合作和试点激励措施——以推动NAMs在所有中心的普及。综合来看，这些文件将讨论从“许可”转向“期望”，指出动物实验应成为“例外而非常规”，优先采用微生理系统数据和人工智能驱动模型。FDA于2025年4月10日先于立法发布《减少临床前安全性研究中动物实验的路线图》（Roadmap to Reducing Animal Testing in Preclinical Safety Studies）（表1），是全球监管体系转向“非动物技术主导”的标志性起点。短期（1-3年）目标，优先在单克隆抗体（mAb）领域减少灵长类动物使用（如将6个月毒理试验缩短至3个月）。单克隆抗体的动物模型检测尤为困难，因为物种特异性靶点和免疫原性限制了动物模型的预测能力。这凸显了在不同治疗领域应用NAMs的必要性。长期（3-5年）目标，使动物实验成为"例外"，仅用于无法通过NAMs解答的科学问题。与此同时，全球都在跟上节奏：2025年4月3日，中国工业和信息化部等八部门发布了《医药工业数字化转型实施方案（2025-2030年）》，明确将“动物模型数据挖掘与虚拟动物实验”列为关键技术场景，旨在通过数字化手段减少对活体动物的依赖。英国政府于2025年11月11日也发布了本国《动物实验替代方法路线图》。

2025年4月，FDA专员马丁·马卡里（Martin Makary）为推动非临床评估现代化的更广泛举措的一部分，旨在减少动物实验，引入了‘NAMs路线图’，最初将重点放在单克隆抗体上。该FDA路线图强调了NAMs，包括基于人工智能的计算模型、芯片上的器官系统以及类器官测试。Makary将这一努力描述为“范式转变”（paradigm shift），指出：“by leveraging AI-based computational modeling, human organ model-based lab testing, and real-world human data, we can get safer treatments to patients faster and more reliably.”（通过利用基于人工智能的计算建模、基于人体器官模型的实验室测试以及真实世界的人类数据，我们可以更快、更可靠地为患者提供更安全的治疗方案）。NAMs路线图是以证据权重为导向的渐进式范式升级。其成功依赖三大支点——法规松绑（FDAMA2.0）、技术成熟（类器官/AI/芯片）和生态协同（NIH/NTP/ICCVAM联合验证）。《科学》杂志报道称， CDC指示科学家在2025年底结束所有猴子实验——这一举措标志着自NIH十年前停止研究用黑猩猩以来，美国机构首次结束其内部非人类灵长类动物项目。

2025年4月29日，美国国立卫生研究院发出一项倡议，优先考虑纳入器官芯片、类器官或计算模型的资助申请——这表明未来拨款额度将奖励那些放弃“仅动物”研究设计的究人员。2025年5月29日，美国海军部正式停止了猫狗实验。尽管范围有限，但这一决定为联邦层面更广泛地远离动物模型的趋势增添了压力。五周后的2025年7月7日，美国卫生研究院宣布，完全依赖动物数据的提案将不再有资格获得机构支持。研究人员必须整合至少一种经过验证的与人类相关的方法，从而加速科界向新方法模型（NAMs）的转变。

在FDAMA 2.0生效后的三年里，美国在更新药物研发规则方面已从讨论阶段迈向实施阶段，诸如FDA的ISTAND计划，伦理与动物福利诉求等，特别是源于替代技术------NAM的迅速成熟（图2），如器官芯片技术等日益得到科学验证，一条清晰的主线已然显现：2022年FDAMA 2.0解决“能不能用”，2025路线图解决“怎么用”，未来则是确保监管文本与实践一致。也就是将2024年提出的FDAMA3.0落地-------形成“法律松绑→政策落地→法规固化”的闭环。

图2 上图：数十年来，科研中“3R原则”使用力度不断加大，动物使用量持续下降。英国的动物实验数量，从2015年的414万次，下降到2024年的264万次，降幅近36%；2018到2022年间，欧盟和挪威用于研究的动物总数也下降了5%。下图：与此同时，仅使用NAMs的生物医学论文数量从2006年的约2.5万篇增至2022年的10万篇——这背后，就是替代技术NAMs的快速崛起。Nature.2026 Feb;650(8103):812-814.

美国参议院于2025年12月16日一致通过了FDAMA3.0（S.355），并将案提交众议院审议，该法案要求FDA更新其法规，以反映国会于2022年实施的变更，也标志着2024年提出的FDAMA3.0的落地。 该法案明确要求，FDA需在法案生效后一年内发布一项临时最终规则（interim final rule）。该规则将《联邦法规汇编》第21篇（21 CFR）指定章节中关于“动物试验、数据、研究、模型和研究的表述，替换为“非临床”（non-clinical）试验，这一表述涵盖了传统动物研究和更新的试验方法。 该法案的主要人、新泽西州民主党参议员科里·布克（Cory Booker）表示：“国会废除新药开发过程中必须进行动物试验的法律要求已近三年，FDAMA3.0将有助于巩固这些改革，确保FDA法规与现行法律保持一致，并反映最先进的科学成果。

7、NAMs面临的挑战与考量

由科学创新、伦理压力和政策改革推动的一场范式转变正在进行中，正朝着无动物研究方法迈进。这些非动物方法（NAMs）不仅旨在减少动物痛苦，还旨在提供科学上更优越的工具。术语正从“替代品”（alternatives）演变为“替代方法”（replacements）和“更优方法”（superior methods），反映出人们对基于人类的方法日益增强的信心（表2）。

7.1、类器官：在实验室中培养的微型器官

类器官（Organoid）是指利用人类干细胞----成体干细胞（ASCs）或多能干细胞（PSCs，如iPSC）----在体外三维培养形成的、具有空间结构和多种细胞类型的可还原真实组织或器官多项特征的三维活体系统。

自Hans Clevers团队于2009年用小鼠肠道隐窝成体干细胞培育出了首个功能性微型肠道类器官以来，视网膜类器官、大脑、肝、胰腺、肾、膀胱肺、前列腺等数十种类器官相继建立。2013年科学家们对人类iPSC进行重编程生成了三维肝芽，随之被Science列为类器官元年，标志其进入主流科研视野。2018年《自然·方法》正式将类器官技术评为“2017年度方法”（即2017年最具影响力的技术）。2025年上海交大跳过干细胞重编程步骤实现脂肪组织直接培育类器官。无血管导致类器官中心易坏死（尤其脑、肝类器官），限制其尺寸与长期功能维持，2025年6月5日，斯坦福大学吴庆明团队破解类器官关键难题----血管化，培养出具有逼真血管网络的心脏和肝脏类器官，为突破最大瓶颈提供新路径。

类器官技术的发展日新月异，尤其在模拟疾病状态和预测个体化药物反应方面展现出巨大潜力。患者来源类器官（Patient-Derived Organoids, PDOs）被用于囊性纤维化研究，以进行个性化药物测试。一项针对结直肠癌的研究显示，利用PDOs测试不同化疗药物的敏感性，其预测结果与患者实际的临床治疗响应之间的一致性高达89.7%。这意味着PDOs有望成为筛选个性化癌症治疗方案的有力工具，远超传统细胞系或动物模型的预测精度。

目前，类器官研究正向着更复杂、更接近生理真实的方向发展。如科学家们已经成功构建了包含免疫细胞（如T细胞、B细胞）的淋巴类器官或肿瘤免疫微环境类器官。这类模型能够模拟免疫检查点抑制剂（如PD-1抗体）的作用机制，评估其疗效和潜在的免疫相关毒性，这对于免疫肿瘤学药物的开发至关重要。

7.2、类器官芯片：芯片上的身体（The body-on-a-chip）

类器官芯片（Organoids-on-Chips）并非单一技术，而是将三维类器官与器官芯片（Organ-on-chip。OoC）（集成微流控、生物传感器、机械力刺激的可控仿生平台）深度结合的微生理系统（MPS），该系统包含活的人体细胞，能够复制人体器官的功能单元，从而能够模拟器官间的通讯和血液循环。与传统方法相比（传统二维细胞培养失真、动物实验种属差异大等缺陷），能更准确地反映人体对药物的生理反应。其应用包括用于呼吸系统疾病的肺芯片、用于神经治疗的血脑屏障芯片以及用于癌症研究的肿瘤芯片。“芯片上的身体”系统够将整合多个器官模型（如肝脏、心脏、肾脏）模拟器官间的物质交换和相互作用，用于研究药物的全身效应。这项技术也得到FDA现代化法案的支持。类器官芯片已从实验室走向产业化临界点——它不是未来概念，而是正在改写药物研发规则、赋能精准诊疗、并重塑全球生物医药竞争格局的现实引擎。

尽管NAMs展现出巨大潜力，但目前还无法完全取代动物实验。在逐步淘汰动物实验的道路上，需要解决关键障碍和主要挑战。新方法的验证显然是一个瓶颈（是否准确？是否可重复？是否足以支持监管决策？），迫切需要新的验证范式，重点关注与人类的相关性，而不仅仅是与有缺陷的动物测试的相关性。

7，3、虽然替代技术发展迅猛，但仍有巨大的障碍需要克服

首先，是目前还无法完全模拟复杂的生物系统，微生理系统的细胞组成与复杂性不足。例如，目前的肾脏芯片，可能只包含了肾脏二十多种细胞类型中的一种，难以完全模拟整个器官的复杂反应。要了解整个人类肾脏的运作，了解内分泌系统和生殖系统的相互作用，了解复杂的血管、神经网络，甚至人类的行为和认知，目前的替代技术还做不到。又如，现有的肝脏芯片虽然能够模拟部分肝功能，但其包含的非实质细胞比例通常只有15%左右，远低于真实肝脏中约40%的占比。这些非实质细胞在药物代谢、炎症反应和纤维化过程中扮演着关键角色，其代表性不足可能导致模型无法完全捕捉某些复杂的肝毒性机制。其次，是缺乏全身药代动力学（PK）模拟能力。微生理系统虽然能模拟特定器官的功能，但它们本质上是离体系统，无法完全复制药物在整个生物体内吸收、分布、代谢和排泄（ADME）的完整药代动力学过程，也难以模拟复杂的药效动力学（PD）相互作用，如药物对中枢神经系统或内分泌系统的长期影响。

第三，是标准化与可重复性挑战，也就是说替代技术的“验证”，还有很长的路要走。不同实验室培育的类器官，可能存在差异，例如，不同供应商生产的肠道芯片，即使设计目标相似，其模拟的肠道屏障功能（如跨膜电阻值TEER）的差异可能高达300%。这种巨大的平台间差异给跨研究比较和监管接受带来了困难。因此，亟需建立统一的制造和测试标准，研发标准化的NAMs技术。

第四，是伦理新困境。新技术的应用也带来了全新的、复杂的伦理问题。例如，随着脑类器官（Brain Organoids）的复杂性不断提高，引发了关于它们是否可能具有某种形式的意识、知觉甚至痛觉感知的深刻伦理讨论。又如，患者来源的细胞（如PDOs）进行药物研发和商业化应用时来源数据的隐私与所有权问题。再如，如果用于训练模型的生物数据（如基因组数据）主要来自于特定人群，那么基于这些数据训练出来的模型在预测其他族裔人群时，可能会产生系统性偏差（算法偏见），从而加剧健康不平等问题。

动物实验的局限性，替代技术也可能存在。就像败血症研究，在啮齿动物模型中开发了100多种看似有效的疗法，但到了临床试验却全部失败。说明了人类和啮齿动物免疫系统的巨大差异，也是动物模型无法模拟的人类复杂的个体差异——而这些，是目前的替代技术还难以完美解决。此外，药物临床试验失败，有时候不是因为动物模型不好，而是实验设计有缺陷、统计偏差、样本量太小，这些问题，类器官、AI模型也可能遇到，毕竟技术再先进，也离不开严谨的实验设计。对此，英国政府把动物测试分成了三个替代策略：已有成熟替代方案的（比如皮肤刺激测试），快速淘汰；需要时间研发替代技术的（比如药物代谢研究），逐步减少，目标是2030年将狗和非人灵长类实验减少35%；目前没有任何替代方案的（比如用鱼类检测内分泌干扰物质），暂时保留。

8、范式升级：计算机模拟与人工智能-----预测的力量

计算机（in silico）建模是指利用计算机模拟（computer simulations，e.g.,QSAR)）构建虚拟环境以复现真实系统的行为、演化或响应过程。计算毒理学（In Silico Toxicology）利用计算机算法和模型来预测化学物质的毒性，是NAMs的重要组成部分，用来预测化学物质的性质和效应，从而减少实验室测试。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）则是让机器具备感知、学习、推理、决策等类人能力的技术科学，核心目标是延伸和扩展人类智能。特别是机器学习，正在加速药物发现。传统的药物开发过程缓慢且成本高昂（25亿美元，13-15年）。AI分析来自各种来源的海量数据集（体外实验、组学数据）以识别模式。深度学习模型能够预测新化学物质的风险与益处，在肝毒性和发育毒性等领域有时甚至优于动物实验。例如，NIH等机构主导的Tox21计划所测试的1万多种化合物，生成了海量的体外高通量筛选数据。基于这些数据，科学家们正在开发复杂的深度学习模型来预测化合物的潜在毒性靶点和作用模式。计算机模拟与AI二者虽长期并行发展，但近年因算力瓶颈与复杂系统建模需求激增，开始深度交叉——AI不再只是模拟的“分析工具”，更成为模拟本身的“构建引擎”。

教育与培训中的无动物模型。无动物方法正在取代教学中有害的动物使用。高保真人体模拟器，例如TraumaMan和SimMan 3G Plus，允许练习外科和医疗程序。包括BoneClones和Haptic Cow等兽医模拟器在内的专用解剖模型提供了详细的培训。计算机软件和虚拟现实（VR）提供了交互式3D解剖软件，VR解剖平台提供了沉浸式学习。与动物实验相比，NAM工具通常更准确，允许重复练习，并能模拟罕见场景。一项综述发现，在90%的案例中，人道教学方法与动物使用一样有效或更有效。

表2：关键新方法学（NAMs）概述

9、第四范式：未来图景——AI融合与“数字孪生”

类器官与器官芯片的价值，不在于完全否定过去，或许也不是替代动物，而在于为人类搭建一座更精准、更高效、也更道德的通往未来医学的桥梁------用更接近人类本身的模型，来完成一场从“动物替身”到“人体真身”的认知革命，从而重新理解生命。

要实现具有人类相关性的药物评估的全部潜力，持续的研发投资必须针对NAMs的局限性。对于类器官和器官芯片平台而言，这意味着致力于生成具有稳定血管网络、整合免疫细胞群以及可扩展高通量工作流程的功能成熟组织。例如，2026年1月，中国研究团队开发了一种生物传感器集成的肝类器官芯片，能够实时监测血管化过程中的关键指标，能够在肝硬化小鼠体内恢复约93%的肝功能和小叶结构。在流体力学刺激下，内皮细胞和肝细胞的成熟被同步促进，并确定了“第5天”为最佳移植窗口期。为类器官在再生医学中的质量控制提供了实时、定量的新框架。

此外，还需要致力于开发可解释的AI模型，使其能够超越晦涩的“黑箱”预测，提供机制性见解并具备卓越的临床转化能力。 建立一个稳健的验证和标准化框架至关重要。传统类器官虽能三维模拟器官结构与功能，但受限于批次差异大、观测不可持续、伦理审查严、成本高昂等瓶颈。一些公司如Unlearn.ai正在开发“数字孪生”（Digital Twin）技术实现虚实映射与动态推演——AI+类器官+数字孪生三者融合不是简单叠加，而是形成“生物数据采集→AI建模→数字孪生仿真→临床决策闭环” 三级跃迁的新链条，正系统性替代传统动物实验与经验诊疗，成为精准医疗从预测到干预的新基础设施。

NAMs应严格对照人类临床结果进行基准测试，并由统一的协议、认证的参考材料和明确的性能标准进行指导。通过国际联盟和FDA认证的途径建立共享基础设施，包括多样化的细胞来源生物库、试剂库和核心设施，将确保可重复性并促进广泛采用。 合作与数据共享不可或缺。通过学术研究人员、行业开发者（类器官工程师/科学家、计算生物学家/生物信息学家）和监管机构（监管科学专家）之间的开放合作，将加速进展。透明地共享数据（包括方法、验证结果，甚至阴性结果或失败尝试）对于集体学习、避免重复劳动以及为NAMs的资质认定建立强有力的证据基础至关重要。应鼓励促进竞争前数据共享的平台和倡议。像《细胞类器官》（Cell Organoid）这样的期刊非常适合通过优先发表展示方法突破、基于人类数据的严格模型验证、监管级检测认证以及创新NAMs整合的论文来催化这一转变，从而为真正以人类为中心的药物开发制定路线图。2026年5月1日起施行的中国国务院818号令（生物医学新技术临床研究和临床转化应用管理条例），开启了新的技术赛道：在国家层面构建覆盖生物医学新技术研发、临床研究到临床应用全过程的法律体系。

动物实验的时代正在衰退，但它不会一夜之间消失。未来的科学图景，很可能是一个由AI+类器官+数字孪生和少量必不可少的动物实验组成的遵循渐进式的“分阶段方法”（staged approach）模式，而非彻底取代。然而，向前眺望，仍有诸多挑战需要跨越。正如《自然》2025年10月所述：“真正决定NAM命运的，并非技术概念，而是‘验证’”。

                                                                                 26-3-30日于济南

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(One Health 10：动物实验的时代正在被崛起的NAMs取代？)