FDA发布NAMs验证框架：类器官、器官芯片将面临四大监管标准

FDA最新NAMs指导文件明确提出四项验证标准。对于类器官、球状体和器官芯片开发者而言，未来竞争的重点已不再只是模型创新，而是如何证明模型产生的数据可靠、可重复且具有人体相关性。

2026年3月，美国食品药品监督管理局（FDA）发布了新规草案《在新药研发中使用新方法学的一般考虑》，从根本上改变了新药研发中新方法学（New Approach Methodologies，NAMs）的评估方式。该文件明确指出，无论是类器官、球状体还是器官芯片，若希望用于药物开发决策，都需要证明其数据具有监管可接受性。

FDA建议用于药物开发决策的NAMs，应从以下四个方面建立科学依据：

• 使用场景 Context of Use

• 人体生物学相关性 Human Biological Relevance

• 技术表征 Technical characterization

• 适用性 Fit-for-Purpose

这一指导文件的出台，也反映了行业在减少动物实验依赖、推动替代模型应用过程中长期面临的共同挑战。主要为：

“我如何确保从这个非动物模型获得的数据是可靠、可信且相关的？”

从政策声明到监管要求的转变

药物研发管线是一个成熟且至关重要的流程，旨在为多种不良健康状况和疾病提供解决方案。其设计目标是在进入人体临床试验之前，对候选分子/治疗方案进行全面测试。历史上，该管线依赖动物模型进行临床前测试，人们希望通过动物模型预测候选药物在复杂生理系统中的整体效应。

图1：引入NAMs前后的药物开发管线。（图片由AI生成）。

2025年4月，FDA发出了明确的政策信号：即将在药物研发中逐步淘汰动物测试。初步的政策转变以抗体作为试点项目。这一公告建立在2022年《食品与药物综合改革法案》（FDORA）的基础上，其中包含的《FDA现代化法案2.0，2022》特别授权使用细胞模型和计算机模型作为药物研发中替代动物测试的方法。

2026年3月，FDA发布了《在新药研发中使用新方法学的一般考虑》。该文件概述了使用新研究方法（NAMs）的关键要求，其中包括更复杂的3D模型系统（如类球体、类器官和芯片器官）以及用于计算建模的计算机模拟模型。FDA在该指导文件中明确了NAMs作为动物模型充分替代方案除四项标准外，文件还明确要求批次间重现性，即“在试剂批次更替时保持结果稳定”。

对药物研发研究人员而言，这一转型窗口期正在迅速推进，而监管机构对于模型质量和检测性能的要求也已变得十分明确。研究人员在应对这些预期方面一直面临持续的障碍。

为什么许多NAMs模型仍难以获得监管信任？

多项挑战困扰着新方法学（NAMs）的采用，阻碍了许多研究人员的全面转型。

挑战一：实验结果重现性不足

多步骤工作流程（包括通过直接分化进行诱导多能干细胞（iPSC）重编程到形成成熟类器官）包含过多的人工操作步骤，导致人为错误不断累积。如果在开发过程中由多位研究人员分别处理不同的3D模型，很可能要等到数周后才会发现错误，从而耗费研究人员更多的资金和时间。仅确保结构体大小一致这一项，在这些工作流程中就可能颇具挑战。

挑战二：终点检测限制纵向研究

许多检测需要破坏样本以获取测量数据。这对于可能需要数月时间开发、成本高达数千美元的昂贵类器官模型来说，往往极具挑战性。由于缺乏随时间推移追踪样本的手段，仅进行一次测量便意味着对生物系统的浪费。

挑战三：不同3D模型之间缺乏统一标准

随着球状体、类器官和芯片器官成为标准配置，针对二维单层细胞优化的检测在三维结构中可能会失效。信号无法穿透或均匀覆盖复杂的组织结构。同样，目前也缺乏一种标准化的方法，以确保无论使用何种模型都能获得可靠的测量结果。

当FDA开始验证NAMs时，行业其实已经准备了二十年

虽然FDA直到近期才正式发布NAMs验证框架，但围绕非动物模型的数据可信度问题，行业探索实际上已经持续了二十余年。检测技术的发展始终与模型创新同步推进。尤其是在3D细胞培养、类器官和器官芯片等复杂模型快速发展的背景下，行业对于细胞活力、细胞毒性、代谢功能及机制研究的评价方法提出了更高要求。

在“新方法学”（NAMs）这一术语出现之前很久， Promega公司就已经持续投入相关检测技术的开发与优化，并参与多个推动替代动物实验和体外评价体系建立的重要项目。

其中，Tox21项目由美国国立卫生研究院（NIH）、环境保护署（EPA）和食品药品监督管理局（FDA）启动，通过体外检测方法筛选超过10,000种化学物质，以探索动物实验替代策略。在该项目中，Promega的RealTime-Glo™ MT细胞活力检测和CellTox™ Green细胞毒性检测被用于生成关键毒理学数据。这些数据随后被用于训练AI和机器学习毒性预测模型，而此类模型如今正逐渐成为FDA验证NAMs的重要参考依据。

除了参与大型验证项目之外，Promega科学家还参与撰写了美国国立卫生研究院（NIH）《 检测指南手册 》多个核心章节，包括《 基于细胞的体外检测》和《 药代动力学与药物代谢》。其中，《 细胞活力检测 》章节自2016年发表以来已被引用超过3000次，为研究人员建立体外评价体系和细胞功能分析方法提供了重要参考。

应对FDA关注的核心问题：如何建立可信的NAMs数据

在过去20年中，Promega一直在构建专门的技术平台，以解决每一个影响NAMs可信度的关键问题。

一、提高实验结果的可重复性

早在2001年，Promega推出了CellTiter-Glo®细胞活力检测技术（简称CTG）。该方法利用萤光素酶驱动的生物发光反应作为信号来源，其酶促反应具有良好的稳定性和批间一致性。与依赖荧光团性质变化的检测方法相比，生物发光检测能够有效降低技术变异带来的影响。

凭借其稳定性和重复性，CellTiter-Glo®逐渐成为细胞活力检测领域广泛采用的"金标准"评价方法，并被纳入美国国家癌症研究所NCI-60药物筛选组合。对于当前FDA特别强调的批次重现性和结果一致性要求而言，这类稳定的检测平台为建立可信数据提供了重要支撑。

二、实现同一样本的长期动态监测

除了结果重现性之外，FDA对于人体生物学相关性的关注，也推动研究人员从单一终点检测逐步转向动态过程观察。

然而，对于培养周期可能持续数周甚至数月的类器官和器官芯片模型而言，许多传统检测方法需要在检测时裂解或破坏样本，仅能获得一次性的终点数据。这不仅限制了研究人员对生物学过程的理解，也会造成珍贵模型资源的浪费。

为满足这一需求，行业逐渐发展出非裂解性的实时检测策略。Promega开发的RealTime-Glo™ MT细胞活力检测技术，使研究人员能够在不破坏样本的情况下连续监测同一样本数天甚至更长时间，从而获得更完整的生物学动态信息。值得关注的是，该技术被应用于21世纪毒理学（Tox21） 筛选计划，用于约10,000种化合物的细胞毒性评价。

此外， 利用LDH-Glo™ 细胞毒性检测试剂盒通过检测培养基中的LDH或代谢产物等生物标志物，也能够在不干扰模型正常生长的情况下获得更多功能性信息，为NAMs验证提供更加全面的数据支持。

三、建立跨模型的一致性检测标准

研究人员还面临另一个关键问题：不同模型之间是否能够采用统一、可比较的评价标准？许多针对二维细胞培养体系开发的检测方法，在复杂三维结构中往往难以保持相同的性能表现。如检测信号可能无法充分渗透组织内部，从而影响结果的准确性和可比性。

为了应对这一挑战，行业开始发展专门针对三维培养体系优化的检测方案。Promega的CellTiter-Glo® 3D细胞活力检测通过在原有CTG的基础上优化裂解体系和孵育条件，使研究人员能够在微球体、类器官以及器官芯片等不同体系中，基于相同的生物发光原理获得更加一致的评价结果。

同时，Promega的P450-Glo™ CYP3A4等功能性检测工具还能够进一步补充细胞活力数据，为药物代谢和机制性毒性研究提供更多维度的信息。

展望未来：从构建模型到建立生物学真实性标准

FDA最新指导文件的发布，标志着NAMs的发展正在进入新的阶段。未来，先进模型是否能够真正影响药物研发决策，不仅取决于其结构上是否接近人体组织，更取决于其产生的数据是否可靠、可重复，并能够获得监管机构的认可。

回顾过去二十余年，无论是细胞活力、细胞毒性、代谢活性检测，还是功能性生物学评价体系的发展，其核心目标始终一致：提高数据质量，建立可信证据。

如今，随着FDA正式将验证要求纳入NAMs监管框架，行业关注的重点也正在从“构建更复杂的模型”逐步转向“建立更可信的数据”。对于类器官、器官芯片以及其他先进体外模型而言，真正决定其未来价值的，或许不再只是模型本身，而是其能否持续产出符合监管要求、具有预测能力和生物学意义的数据。

从这个角度来看，生物学真实性标准（Biological Ground Truth）正在成为连接先进模型与监管决策之间的重要桥梁，而围绕数据可信度建立起来的检测与评价体系，也将在NAMs的下一阶段发展中发挥越来越重要的作用。

参考文献

1. FDA, & CDER. (2026). General Considerations for the Use of New Approach Methodologies in Drug Development Guidance for Industry DRAFT GUIDANCE. https://www.fda.gov/drugs/guidance-compliance-regulatory-information/guidances-drugs

2. FDA Modernization Act 2.0. (2022). S. 5002, 117th Congress. Retrieved from https://www.govinfo.gov/app/details/BILLS-117s5002cps

3. Hsieh, J. H., Huang, R., Lin, J. A., Sedykh, A., Zhao, J., Tice, R. R., Paules, R. S., Xia, M., & Auerbach, S. S. (2017). Real-Time cell toxicity profiling of Tox21 10K compounds reveals cytotoxicity dependent toxicity pathway linkage. PLoS ONE, 12(5). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177902

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