【观点】在AI与类器官时代，动物研究为何仍是生物医学的基石？

在生物医学研究领域，一场关于“动物实验替代方案”的争论正愈演愈烈。美国国立卫生研究院（NIH）与食品药品监督管理局（FDA）近期相继宣布政策调整，计划逐步减少对动物实验的依赖，转向人工智能（AI）、类器官等新技术。然而，犹他大学神经生物学教授贾森·谢泼德（Jason Shepherd）撰文指出：动物研究仍是理解复杂生命系统的关键，新技术尚未能完全替代。

【编者注】杰森·谢泼德（Jason Shepherd）博士是犹他大学神经生物学系教授，并担任乔恩·M·亨茨曼总统特聘讲席教授。

政策转向：AI与类器官的“革命性承诺”

根据NIH最新成立的“研究创新、验证与应用办公室”（ORIVA），该机构将优先资助非动物研究方法，并要求新申请的科研项目必须包含替代技术组件。FDA则更进一步，宣布逐步取消单克隆抗体等药物的动物实验要求，转而采用“器官芯片”、AI毒性预测模型等技术。FDA局长马丁·马卡里（Martin Makary）表示：“这些创新不仅能加速药物开发，还将降低研发成本，最终惠及患者。”

支持者认为，这一转变具有伦理与科学的双重优势。例如，利用患者来源的类器官模拟肝脏代谢功能，预测药物肝毒性的准确率已达87%；AI模型通过分析病毒序列，可快速设计出靶向新冠病毒的siRNA药物。动物保护组织PETA高级副总裁凯西·吉列尔莫（Kathy Guillermo）盛赞：“这是将美国科研带入21世纪的里程碑。”

动物研究的不可替代性：复杂系统的“黑箱”难题

然而，谢泼德教授强调，动物模型在多个领域仍不可替代：

1、神经科学与行为研究
哺乳动物大脑拥有千亿级神经元连接，类器官虽能模拟局部神经网络，但无法复现认知、情绪等复杂行为。例如，阿尔茨海默病的研究需结合动物模型观察β-淀粉样蛋白沉积与记忆衰退的关联，而当前类器官仅能模拟早期病理特征。

2、跨器官相互作用与衰老
疾病如抑郁症、糖尿病常涉及多器官交互（如肠道菌群-大脑轴），而现有类器官多为单一器官模型。此外，衰老作为阿尔茨海默病最大风险因素，其细胞层面的动态变化（如干细胞耗竭、炎症反应）仍需通过动物模型长期追踪。

3、RNA疗法的意外发现

谢泼德以RNA干扰（RNAi）技术为例：最初在秀丽隐杆线虫中发现的RNAi机制，现已衍生出4种FDA批准药物，包括治疗脊髓性肌萎缩症的Spinraza。他指出：“若仅依赖细胞实验，这些突破可能被埋没。”

伦理与科学的平衡：动物研究的严格规范

针对公众对动物福利的关切，谢泼德澄清：科研界对动物实验的监管极为严格。所有项目须经独立伦理委员会审查，实验室需遵循《动物福利法》，违规者将面临高额罚款。他透露：“我们的实验动物享有24小时兽医监护，其护理标准远超普通宠物。”

未来路径：技术互补而非替代

谢泼德建议，应构建“动物实验+新技术”的协同体系：

• 类器官作为“首筛工具”：在药物开发早期用类器官快速排除毒性候选分子，减少后期动物实验数量。
  

• AI优化实验设计：通过机器学习预测动物模型结果，降低实验失败率。例如，辉瑞已利用AI模型将抗癌药物筛选周期缩短30%。

• 跨物种数据整合：结合动物实验与人类类器官数据，构建更精准的疾病模型。NIH资助的“微生理系统推进阿尔茨海默病精准医疗”项目正尝试此路径。

争议与挑战：技术成熟度与监管空白

尽管前景广阔，替代技术仍存瓶颈：

• 类器官的局限性：现有模型缺乏血管系统与免疫细胞，难以模拟肿瘤微环境或慢性炎症。

• AI模型的“黑箱”风险：深度学习算法的决策逻辑难以解释，可能误判药物安全性。

• 标准缺失：全球尚未统一类器官质量评估体系，不同实验室结果可比性低。

谢泼德总结：“动物研究为理解生命提供了‘全景图’，而新技术是‘高精度地图’。二者并非对立，而是互补。”随着NIH与FDA政策的推进，生物医学研究正站在十字路口——如何在伦理与创新间找到平衡，或将决定下一个十年医学突破的速度与温度。

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