2025 年 PharmSci 360 的人药与兽药讨论
2026 年 5 月 29 日，The AAPS Journal 发表会议报告，回顾美国药学科学家协会（American Association of Pharmaceutical Scientists，AAPS）2025 年 PharmSci 360 会议关于 NAMs 应用的讨论。作者来自 FDA、佐治亚大学（University of Georgia）、得克萨斯农工大学（Texas A&M University）等机构，讨论范围同时涉及人药与兽药。
报告讨论微生理系统、类器官和计算工具在研发流程中的互补用途。不同方法分别提供组织作用、机制或药物暴露信息。
平台比较围绕具体使用情境开展
报告介绍学术、产业与政府合作开展的组织芯片评价，包括代谢功能、转运、药物清除及跨实验室重复性。作者指出，细胞来源、培养条件和芯片材料对药物的吸附，都可能影响测试表现。
目前多数微生理系统研究仍以短期药物作用为主，长期、系统性安全评价是尚待完善的应用方向。作者建议围绕明确的使用情境验证平台。
报告以得克萨斯农工大学的组织芯片验证联盟（Texas A&M Tissue Chip Validation Consortium，TEX-VAL）为例，说明合作方如何共同确定用途并比较平台。2016–2020 年，该团队评价了约 24 种学术来源微生理系统；后续商业平台的比较涉及肝、肾、气道和肠道等器官，以及胆汁淤积、转运和清除等具体任务。
对于药物性肝损伤，免疫成分和代谢酶功能会影响结果；供者差异与芯片吸附也可能改变实际暴露。作者把这些生物学因素与设备成本、通量和技术转移要求并列讨论，认为平台验证应同时记录其测量能力和实施条件。
兽药与比较肿瘤学也需要物种相符的模型
报告介绍犬与人来源肿瘤类器官在膀胱癌、肺癌、乳腺肿瘤等比较研究中的用途，以及犬肠道类器官用于屏障、转运和药物吸收的研究。犬、猫慢性肾脏疾病相关模型则仍处于早期发展阶段。
类器官与芯片结合后，可通过流动改善供养并控制局部环境。模型长期使用还需检查遗传漂移和细胞比例变化，因为传代、基质和培养液会改变组成；报告建议在培养周期中持续核验身份与特征。
PBPK 暴露分析与机器学习数据质量
基于生理的药代动力学（physiologically based pharmacokinetics，PBPK）模型可整合体外测得的游离药物比例、内在清除率等参数，估计体内暴露。作者强调，模型假设、输入参数质量，以及儿童或器官功能受损人群的生理数据缺口，都会影响预测。
体外—体内外推（in vitro–in vivo extrapolation，IVIVE）将体外活性和药代参数联系到体内暴露。若体外系统缺少免疫参与或代谢活化等关键过程，外推可能低估作用。因此，模型验证还应报告敏感性与不确定性分析，说明哪些输入最影响结论。
报告还讨论机器学习用于类器官形态分析和多组学整合。作者提醒，训练样本质量，以及数据采集、清理和模型实施中的偏差，都需要在开发与验证中评估。
虚拟人群可进一步表达遗传和生理差异，比较药物或代谢物的暴露—效应关系。作者也提出发展物种特异的 PBPK 模型，用于兽药研究；此类应用需要相应物种的生理和药物参数支持。
报告还指出，算法验证中的总体错误率不足以描述所有实际影响。不同错误可能对患者结局造成不同后果，训练数据需要覆盖相关亚群，并检查模型从开发数据转到实际使用情境后的表现。