围绕儿科问题选择证据
2026 年 10 月，Clinical Pharmacology & Therapeutics 发表了 FDA 与三角区监管科学与创新卓越中心（Triangle Center of Excellence in Regulatory Science and Innovation，Triangle CERSI）的研讨会报告，讨论 NAMs 如何支持儿科发育安全性评价。参会者来自监管、学术和产业领域。
报告把讨论分为 3 个方向：与发育有关的次级药理筛选、非临床工具，以及计算和数据方法。儿童的器官成熟和药物处置仍在变化，同一种靶点作用或药物暴露，在不同年龄阶段可能产生不同后果；部分影响还可能延迟出现。
次级靶点筛选要考虑发育时序
次级药理考察药物对主要治疗靶点之外的作用。报告建议，在常规筛选面板之外，依据具体发育风险增加相应靶点，并结合发育期基因表达资料，判断哪些靶点在关键时间窗口更值得关注。
一个靶点在体外被药物影响，只能先提示潜在风险。解释时还要比较作用浓度与儿童可能达到的游离药物暴露，并考虑年龄相关代谢、转运及靶点表达。报告同时提醒，不良事件数据库中出现的疾病表现，不一定就是药物导致的反应。
人源系统需要测量成熟相关功能
报告将器官芯片和多器官微生理系统列为可用的人源研究工具。这些系统可持续测量组织功能，但儿科问题需要年龄相符的细胞和发育信号，以及与器官成熟有关的终点，单独观察一般细胞毒性并不充分。
多器官连接还可能用于研究肝脏代谢对其他器官的影响等问题。报告提出，可将系统测得的药物效力或信号变化输入定量模型，再联系到年龄相关暴露。模型的预定用途、技术特征与相应验证，仍需逐项说明。
知识门户整理文献，定量模型分析风险
报告介绍了母婴与儿科精准治疗知识门户（MPRINT Knowledge Portal，MPRINT-KP）。该门户利用自然语言处理将大量儿科和孕产药理文献分类，帮助查找某个药物、年龄组和研究类型已有多少证据。它主要改善资料发现和证据整理，详细的设计与结果仍需进一步提取和核查。
定量系统药理学（quantitative systems pharmacology，QSP）和定量系统毒理学（quantitative systems toxicology，QST）则用数学模型描述药物与生物系统的动态关系。报告讨论用这类工具比较候选物、解释器官毒性机制，并考察年龄相关肝脏大小、酶表达和血流变化。
组学为年龄相关暴露模型提供参数
定量蛋白组可以测量不同年龄组织中的药物代谢酶和转运体，并为生理药代动力学（physiologically based pharmacokinetic，PBPK）模型提供参数。代谢组中的内源性标志物，也可能帮助研究药物清除途径。报告将这些应用主要定位于探索和假设形成阶段。
对于体外结果向体内暴露的推算，报告讨论了 PBPK 与定量外推的配合。模型要考虑年龄相关清除、蛋白结合、组织组成和血流；敏感性与不确定性分析则帮助识别哪些输入最影响预测，以及需要补充什么数据。
按 E11A 的问题组织多种方法
报告依据指南 E11A Pediatric Extrapolation 的问题导向框架：靶点作用是否随发育改变，次级靶点是否影响关键过程，不同年龄的暴露如何变化，哪些结局可能延迟出现。体外模型用于检验机制假设，计算模型再将这些结果与预期暴露和风险范围联系起来。
总结部分强调，儿科安全性需要多种证据共同支持。后续工作包括改善数据标准、明确模型适用范围和建立相应验证资料。报告没有指定某一种 NAMs 可以统一替代全部儿科发育安全性研究，而是讨论如何围绕具体问题安排证据。