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非動物模型是生物醫學研究中使用的基于人類細胞的檢測和系統，它們代表人類生理學、預測臨床結果并減少、替代或改進藥物發現中對動物測試的要求。體外 NAM 包括標準二維 (2D) 細胞培養、共培養、3D 檢測、生物打印組織、類器官和微生理系統 (MPS) 或芯片上的器官。有許多公司和實驗室正在開發和驗證這些平臺，但整個行業在方法本體、元數據、性能鑒定、驗證標準和數據管理方面缺乏標準化。

該組織稱，對 350 名在制藥公司、監管機構和合同研究組織工作的生命科學專業人士的調研發現，只有 23% 的人認為自己“非常熟悉”任何類型的動物模型替代方法。同時，77% 的人表示他們在研發過程中沒有使用基于細胞的體外非動物模型，如細胞培養和類器官。

至于為什么還沒有開始使用替代方法，60% 的受訪者表示他們擔心監管問題，盡管根據 2022 年《FDA 現代化法 2.0》，非動物模型被接受用于臨床前研究，在某些情況下甚至可能比傳統動物模型更能預測人體對藥物的反應。除這些擔憂之外，17% 的人擔心非動物模型會產生不可靠數據。這是因為檢測供應商格局龐大且分散；許多用于體外 NAM 的平臺多樣而復雜，涉及各種細胞類型、培養條件、終點和技術。不同 NAM 平臺之間缺乏數據標準化和可訪問性，使數據集成和比較變得復雜，導致研究人員對 NAM 的質量及其有效應用感到不確定。這表明需要對數據進行標準化，并使其在各種平臺上可訪問。

為此，皮斯托亞聯盟于今年 3 月份啟動了一個名為“非動物模型社區”的項目，該項目將建立“描述動物替代方法（檢測元數據）及其特征（例如性能指標）的統一標準，并制定管理和分析數據的最佳實踐。”項目提案指出，除了說服更多生物技術公司采用 NAM 進行研發外，標準化數據還將應用于人工智能和機器學習。該項目正在尋求生物技術公司的參與和資助。

該項目是 Alto Predict 的想法，這是一家研究服務公司，與檢測開發商、監管機構、初創公司和其它機構合作，用基于人類細胞的模型取代實驗室動物。Alto 首席科學官 Ellen Berg 指出，各公司對擁有更精確的模型、更快的開發速度以及支持其環境、社會和治理目標的可能性感到興奮。“但是，正如調研所顯示的那樣，在實現這一目標之前，必須克服一些監管、技術和倫理障礙。”