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FDA新规释放千亿赛道!倍捷锐智能化成像分析平台加快类器官标准化进程

2025-04-24

FDA政策飓风来袭


政策概述

2025年4月10日,美国食品药品监督管理局(FDA)宣布一项开创性举措:在单克隆抗体疗法和其他药物的研发中,用更有效、更贴近人体的实验方法(即所谓的“新方法论”或 NAMs 数据)来取代动物实验,NAMs包括:

l  基于人工智能的毒性计算模型

l  细胞系以及实验室环境下的类器官毒性测试

市场爆发点

据统计,全球单抗药物市场规模预计2025年达3000亿美元,随着FDA新政推进力度不断加大,单抗安评会优先转向类器官。这一转变预示着全球类器官服务市场将迎来显著增长,预计到2030年市场规模达到100亿美元,年复合增长率为35%。


图1:FDA政策

为什么要替代动物实验?


l  高昂的金钱与时间成本:传统药物研发平均耗时12年,成本约26亿美元,其中动物试验(临床前安全性评估)占比约15%-20%(4-5亿美元),耗时通常1-2年。

l  实验局限性显著:高达90%的候选药物在通过动物实验后,仍因安全性或有效性问题失败。

l  伦理争议升级:全球每年超1亿只实验动物被使用,灵长类动物权益保护呼声高涨。

这场「去动物化」革命背后,是每年百亿美元研发成本的倾轧与动物实验数据失灵率高达90%的残酷现实,FDA新政旨在通过人源化数据提高药物研发的临床预测准确性,降低失败率。


图2:实验小鼠

类器官技术成为FDA新政的核心抓手


类器官是干细胞/组织通过自组装形成的3D微缩器官模型,可模拟真实器官的复杂结构、组织异质性和关键功能。

l  突破物种限制:能建构出类似人体内来源组织或器官的复杂空间形态,用于药物研发。

l  应用场景广泛:可用于药物研发全链条,包括疾病建模、药物筛选、个性化药效评估等。


图3:类器官在肿瘤建模、药物开发和再生医学中的潜在应用

技术破壁:类器官标准化难题的攻防战


在新药研发体系中,类器官技术的应用尚未形成统一的标准,这使得满足FDA对实验可重复性的要求变得具有挑战性。以下是当前类器官技术的主要分析方法及其优缺点:


形态学+AI构建类器官"过程控制"体系


倍捷锐基于FDA新政要求,搭建了全新类器官质检方案,有效解决类器官标准化问题。“无标记成像技术+AI智能分析”同时满足动态监测、高通量、低成本需求,使类器官质量评估实现从“终点判断”→“过程控制”,可提供:

l  类器官功能相关性数据:形态参数(直径、面积、球形度、表面褶皱等)和理化参数(干重、密度分布等)直接关联药物渗透性、代谢活性。

l  动态监测需求:类器官发育/药物响应的时序性变化。

l  标准化数据:AI可量化参数,提供标准化参数建立类器官质量评估。


图4:类器官连续观测9天:包含大视场拼图(左);类器官培养连续过程(右上);类器官精确分割(右下)

NHQLive:倍捷锐类器官智能化成像分析平台


倍捷锐最新产品——NHQLive无标记高内涵活细胞成像分析仪,通过四大核心优势的深度耦合,全方位满足类器官成像需求。


无标记-解锁全新物理参数

NHQLive集成干涉定量相位显微技术,以快速无标记的成像方式,提供基于相位折光率高对比度定量成像图,可实现活细胞高内涵分析。通过相位成像图像解析类器官的干重力学特性密度分布等信息作为药物研发过程管理的指标。

多模态-灵活选择最合适的成像通道

NHQLive支持六通道成像,包括明场、定量相位、四荧光成像。无需将样本移至其他系统,可在多个维度观测类器官,同时获取细胞密度、形态学特征和荧光信号等信息。

长时观察-捕捉类器官自然动态

NHQLive配备精确稳定的孵育系统,环境控制和数据自动采集能够确保类器官样本稳定并优化成像效果,完整记录类器官生物学过程。密闭的内部样品空间使操作人员无需在黑暗环境中操作。

极简流程-自动化成像和人工智能分析

NHQLive配套LFAI(Label-free AI)软件,运用先进算法,自动识别类器官轮廓、跟踪类器官形态变化等动态事件,将图像信息转化为直观的生长曲线,从成像到分析,一键完成。


图5:LFAI软件中的AI分析功能

尽管FDA官员强调本次改革并未改变药物进入临床前需要验证安全性的基本要求,动物实验也未被立即淘汰,其核心目的在于赋予研发人员更多样化和灵活的研究工具。然而,随着新规的实施,我们见证了一种不可逆转的趋势:人类正逐渐突破现有技术的限制,转而采用更贴近人类生理、更智能化的方法来解读生命的奥秘。

在这场千亿级赛道中,倍捷锐以全新类器官质检方案重构药研数据价值链,我们致力于向科研人员和医疗工作者提供更为精确、可靠的数据支持,助力他们解锁生命科学的新篇章,并推动医疗健康领域的进步。

图1来源于U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION官网;

图2来源于Wikiwand,侵权可删;

图3来源于文章Organoid technology and applications in cancer research;

图4,5来源于倍捷锐。

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