彼らはまた、製薬テストの未來(lái)の中心であり、いつかラボ動(dòng)物を陳腐化させることができました。

1937年以來(lái)、動(dòng)物試験は法的要件であり、100人以上の死亡を引き起こした汚染された抗生物質(zhì)を含む致命的な事件によって促されました。ほぼ90年後、厳格な動(dòng)物の試験にもかかわらず、人間の予期せぬ毒性効果により、薬物は市場(chǎng)から撤退し続けています。今日、政策立案者、科學(xué)者、革新者の増大する連合は、動(dòng)物試験の高度な代替手段を擁護(hù)しています。これは、薬物の安全性を高め、開(kāi)発コストを削減し、臨床試験への道を加速する可能性があります。

2022年、研究者は、動(dòng)物研究で以前に安全であると判斷された27の薬物をテストしました。 「Organ-on-a-chip」として知られる最先端の技術(shù)を使用して、有害な化合物を正確に識(shí)別することができました。オルガノイドに似たこれらのチップには、実際の臓器の機(jī)能を模倣するマイクロチップに埋め込まれた生きたヒト細(xì)胞が含まれています。肝臓オンチップモデルは、毒性の検出に特に効果的であることが証明されました。この調(diào)査によると、このような技術(shù)の広範(fàn)な採(cǎi)用は、費(fèi)用のかかる後期薬物障害を減らすことにより、年間30億ドル以上を節(jié)約することができます。

安全を超えて、コストは変化の主要な要因です。単一の薬を市場(chǎng)に持ち込むことは平均20億ドルを超えており、世界産業(yè)は毎年3,000億ドル近くをR＆Dに投資しています。しかし、実験薬の90％以上が失敗します。多くの場(chǎng)合、動(dòng)物の試験の結(jié)果が人間に翻訳されないためです。この非効率性は、承認(rèn)された薬の空の価格に大きく貢獻(xiàn)します。

動(dòng)物試験は重要なボトルネックです。前臨床動(dòng)物の試験に合格したにもかかわらず、ほとんどの薬物は人間の試験で失敗し、種間の生物學(xué)的不一致を強(qiáng)調(diào)しています。ロンドンに拠點(diǎn)を置くMytosのCEOであるAli Afsharが述べているように、「臨床試験に到達(dá)するものはすべて、すでに動(dòng)物で成功しています。

Mytosは、ペトリ皿で人間の細(xì)胞培養(yǎng)を成長(zhǎng)させるための自動(dòng)化されたシステムを開(kāi)発しており、薬物検査のためのより一貫した人間に関連するプラットフォームを提供しています。従來(lái)の手動(dòng)細(xì)胞培養(yǎng)は、しばしば変動(dòng)につながり、再現(xiàn)性を損ないます。自動(dòng)化はプロセスを高速化するだけでなく、データの信頼性を向上させます。 2016年の設(shè)立以來(lái)、Mytosは2,900萬(wàn)ドル近くを調(diào)達(dá)しており、現(xiàn)在では、特に動(dòng)物モデルが不足している病気のために、製薬會(huì)社に細(xì)胞モデルを供給しています。

オルガノイドと進(jìn)行細(xì)胞培養(yǎng)は、FDAが現(xiàn)在奨勵(lì)している代替案の1つです。特にモノクローナル抗體、がんから自己免疫疾患、Covid-19などのウイルス感染に至るまでの狀態(tài)を治療するために使用される薬物のクラスです。これらの治療法は、多くの場(chǎng)合、マウスでは機(jī)能せず、霊長(zhǎng)類での検査が必要であり、動(dòng)物あたり數(shù)萬(wàn)ドルの費(fèi)用がかかります。それでも、結(jié)果は人間の結(jié)果を予測(cè)できないことがよくあります。 4月、FDAは新しいガイダンスを発行し、開(kāi)発者がこれらの薬物の安全性を?qū)g証するために人間ベースの代替案を使用し、人間に関連するデータへのシフトをマークすることを示唆しました。

このシフトは、全會(huì)一致の上院承認(rèn)の後、2022年にジョー?バイデン大統(tǒng)領(lǐng)によって法律に署名されたFDA近代化法2.0によって可能になりました。法律は、コンピューターモデリングやチップオンのオルガンシステムなど、十分な安全性の証拠を提供する代替方法がある場(chǎng)合、動(dòng)物試験に必須の要件を削除します。また、既に承認(rèn)された生物學(xué)に似た薬物であるバイオシミラーの要件を放棄します。動(dòng)物試験の削減への支援は、第2のトランプ政権に固執(zhí)し、國(guó)立衛(wèi)生研究所は非動(dòng)物研究技術(shù)に資金を提供し、促進(jìn)するための調(diào)整された取り組みを開(kāi)始しました。

それでも、すべての新しい方法には制限があります。チャールズリバーラボラトリーズの最高科學(xué)責(zé)任者であるジュリーフレアソンは、オルガノイドは強(qiáng)力ではないが、狹い景色を提供するだけだと指摘しています。彼らは、薬物が心臓や肝臓組織などの特定の組織にどのように影響するかを示すことができますが、體全體に全身効果を明らかにすることはできません。さらに、オルガノイドは短命であるため、長(zhǎng)期の薬物への影響を研究することは困難です。

サンフランシスコのゴーディアンバイオテクノロジーは、モザイクスクリーニングと呼ばれるテクニックでこの課題に取り組んでいます。生きている動(dòng)物內(nèi)の単一の細(xì)胞に複數(shù)の遺伝子療法を?qū)毪工毪长趣摔瑜?、彼らは全身システム?nèi)で各療法が時(shí)間の経過(guò)とともにどのように振る舞うかを観察することができます。これにより、必要な動(dòng)物の數(shù)を大幅に減らしながら、長(zhǎng)期的な全身データが可能になります。 1億7000萬(wàn)ドルの企業(yè)は、マウスよりも、老化した疾患が人間の疾患をより密接に反映している馬など、より大きな人間のような動(dòng)物を使用しています。彼らは現(xiàn)在、変形性関節(jié)癥および脂肪肝疾患の遺伝子療法を開(kāi)発しています。

「すべてのバイオテクノロジーが直面する根本的な問(wèn)題は、動(dòng)物が人間ではなく、オルガノイドでも孤立した細(xì)胞でもないということです」とゴーディアンのCEOフランシスコ?レポートは言いました。 「人間でテストするまで、薬物がどのように機(jī)能するかは本當(dāng)にわかりません。」

このギャップを埋めるために、企業(yè)はより洗練されたオルガノイドを構(gòu)築しています。サンフランシスコのスタートアップであるVivodyneは、最近、循環(huán)血液を含むいくつかの能力を含む、実際の臓器をよりよく模倣する、より大きくより機(jī)能的なオルガノイドを開(kāi)発するために、シリーズAの4,000萬(wàn)ドルの資金を確保しました。 CEOのAndrei Georgescuは、これらの高度なモデルが薬物の有効性をより早く、より正確な予測(cè)を可能にすると考えています。 「今、私たちは強(qiáng)い相関関係を引き出すのに十分な信頼できるデータが不足しています。それが本當(dāng)のボトルネックです?！?/p>

人工知能もキープレーヤーとして浮上しています。 FDA近代化2.0法と最近のNIHガイドラインは、AIが動(dòng)物試験の有望な代替手段として認(rèn)識(shí)しています。 AIは人間の生物學(xué)の理解を深めていますが、専門家は、人間の薬物反応を完全にシミュレートすることからはほど遠(yuǎn)いことを警告しています。

「おそらく生物學(xué)の中核原則の10％から15％しか理解していません」と、人間の試験でいくつかの癌療法でAIを使用している企業(yè)であるRecusionのRECUSIONチーフオフィサーであるNajat Khan氏は述べています。

マサチューセッツ州ケンブリッジに拠點(diǎn)を置くバイオテクノロジーであるParallel Bioは、3,000萬(wàn)ドルの資金を備えており、AIと患者由來(lái)のオルガノイドリンパ節(jié)を組み合わせて免疫応答をモデル化します。さまざまな人口統(tǒng)計(jì)サンプル全體で薬物候補(bǔ)をテストし、データをAIアルゴリズムに供給することにより、彼らはワクチン開(kāi)発者Centivaxなどの製薬パートナーの安全性と有効性をより正確に予測(cè)することを目指しています。 CEOのRobert Difazioは、彼らの使命は明らかであると言います：「創(chuàng)薬を動(dòng)物モデルから遠(yuǎn)ざけたり、人間の生物學(xué)をよりよく反映したシステムに移動(dòng)します?！?/p>

Difazioは、動(dòng)物試験が完全に排除されることは決してない可能性があることを認(rèn)めていますが、代替案への勢(shì)いは強(qiáng)く、広くサポートされています。

「これは今日の數(shù)少ない問(wèn)題の1つです。 「人々は理解しています。これが薬物が非常に高価な理由であり、新しい薬を開(kāi)発することが非常に遅くリスクが高い理由です?！?/p>

フォーブスからの詳細(xì)

Forbesvesvolunteersは、John Drake Forbesstart-UpsのAIソフトウェアテスト市場(chǎng)の機(jī)會(huì)をDavid Prosser Forbesvibe CodingによるJohn Drake Forbesstart-Ups Eyeによる100億ドルのAmerican Scienceへの100億ドルの打撃を追跡しました。

以上がAIとミニオルガンが動(dòng)物の検査薬をどのように置き換えることができるかの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。