當前全球新藥研發正處於一個極具挑戰的歷史節點，製藥產業長期受制於「高成本、長週期、低成功率」的 Eroom 定律困境。根據產業最新權威數據顯示，一款創新藥物從早期靶點發現到最終獲得監管機構批准上市，平均需要耗費 10 至 15 年的時間，整體研發投入高達 22.3 億美元，而進入臨床試驗後的整體成功率卻低於百分之十。
在 BIO Asia-Taiwan 2026 臨床前研究論壇中，專家指出，傳統動物實驗模型在預測人類藥物反應上的局限性，是導致臨床二期與三期大量失敗的最主要根源。長期以來，傳統小鼠模型因生理結構、免疫系統與代謝途徑與人類存在本質差異，往往無法精確重現人類複雜疾病的真實病理過程。
許多在普通小鼠體內展現出卓越療效與安全性的候選分子，進入人體臨床試驗後卻常因無效或意料之外的器官毒性而宣告終止。為了打破此一結構性困境，全球生技產業正加速推動臨床前研究的典範轉移 (Paradigm Shift)，透過導入人源化小鼠模型 (Humanized Mouse Models) 與新替代方法學 (New Approach Methodologies, NAMs)，全面提升臨床前安規與療效評估的預測力。
針對此一臨床前研究的典範轉移，國家生物模式中心 (NIAR) 主任 (Director General, National Center for Biomodels) 秦咸靜在開幕致詞中點出：「藥物發現在臨床前模型方面正處於正規化轉變的十字路口，傳統動物模型正逐漸融入新技術，而精準性與可解釋性將是成功的關鍵。」 此外，臺北醫學大學講座教授 (Chair Professor, Taipei Medical University) 嚴雲（Yun Yen）博士也精確點出這項痛點：「藥物研發的成本不斷攀升、時間漫長且成功率極低，與半導體產業的摩爾定律形成鮮明對比，我們花費數十億美元，10 到 15 年時間，藥物核准率只有個位數。」
突破高成本困局，翻轉動物實驗模式
面對昂貴的研發成本與臨床高失敗率，傳統依賴大量標準實驗小鼠進行盲目篩選的研發模式已難以為繼。Charles River 製造事業部技術長兼副總裁 Matt Hewitt 博士表示，藥物開發團隊必須在臨床前階段即提升篩選的精準度與生物學相關性 (Biological Relevance)，在資金大幅投入臨床試驗前淘汰不具成藥性的分子。
Hewitt 強調，傳統臨床前評估往往過度簡化了人體的生理複雜度，導致研發團隊獲得了錯誤的安全感。隨著法規機構對動物福利（3R 原則：替代、減量、精緻化）要求的提升以及美國 FDA 現代化法案 (FDA Modernization Act 2.0) 的通過，監管層面已明確允許並鼓勵採用非動物實驗數據支持 IND 申報。這一法規變革為新替代方法學的商業化應用鋪平了道路，推動生技產業從傳統動物模型向高度人體相關性的評估體系加速轉型。
他在演講中對此趨勢補充說明：「在過去 40 或 50 年裡，治療藥物開發出現了演變，我們目前的做法是，首要任務是為患者提供安全的療法。」 對於法規轉變，他更指出：「FDA 和其他多個機構都明確支援新替代方法學（NAMs），其唯一提到的是，我們要為患者提供安全有效的療法。」
人源小鼠精準模型，精準重現人體免疫反應
在腫瘤免疫治療 (Immuno-oncology)、自體免疫疾病以及細胞與基因治療領域，人源化小鼠模型已成為不可或缺的高階臨床前評估工具。GemPharmatech 執行長 Brandy Wilkinson 博士詳細介紹了透過基因工程技術將人類功能性基因、組織或免疫細胞移植至免疫缺陷小鼠體內所建立的人源化模型。這類模型能在小鼠體內成功重構人類功能性免疫系統，極大彌補了傳統小鼠無法評估人類特異性免疫療法的缺陷。
她指出，利用人源化小鼠模型，研究人員得以在臨床前階段真實觀察雙特異性抗體、CAR-T 細胞以及免疫檢查點抑制劑 (Immune Checkpoint Inhibitors) 與人類免疫細胞的相互作用，並精確評估其引發細胞風暴 (Cytokine Release Syndrome, CRS) 等潛在免疫毒性的風險。此外，結合患者來源腫瘤異種移植 (Patient-Derived Xenograft, PDX) 模型，人源化小鼠能高度還原人類腫瘤微環境的異質性，為個體化精準用藥篩選與新藥療效預測提供了極具價值的實證平台。
她進一步強調採用人源化模型的痛點與解方：「許多新型治療藥物具有有限的跨物種反應性，且人類群體中存在異質性。」 她並表示：「人源化小鼠實際上處於一個位置，也許介於NAMs和傳統的小鼠模型之間，使我們能夠真正減少所用小鼠的總數，並在更具轉化性的系統中使用它們。」
新替代方法導入，提高臨床成功率
除了高階動物模型，新替代方法學 (NAMs) 的快速崛起正重新定義臨床前體外實驗的極限。NAMs 涵蓋了微流體器官晶片 (Organ-on-a-Chip)、三維高位類器官 (3D Organoids)、人源誘導幹細胞平台以及人工智慧驅動的毒理學預測模型。
器官晶片技術能精確模擬人體肝臟、腎臟與心臟等器官的微流體流動與細胞間相互作用，提供遠比傳統二維細胞培養更為真實的藥物代謝與器官毒性數據。透過將人源化小鼠數據與 NAMs 體外數據進行交叉驗證，研究團隊得以建立多維度的臨床前預測矩陣。這種綜合評估體系能幫助藥物化學家在分子優化階段即排除具備肝毒性、心臟 hERG 阻斷風險或不良代謝產物的分子。產業統計顯示，導入 NAMs 與人源化模型進行早期過濾的專案，其進入臨床一期與二期的順利通過率顯著高於傳統專案，實質提升了藥物研發的整體資本回報率。
臺北醫學大學講座教授閻雲對此提出具體看法：「過去毒性研究都是用動物實驗，但現在我們儘量避免使用動物，所以我們嘗試使用器官晶片或者類器官，這有機會幫助我們更好地理解，並幫助我們促進動物研究。」 此外，生物技術開發中心 (DCB) 執行長李財坤也說明人工智慧與數據在藥物篩選上的強大潛力：「將 AI 和數據整合在一起，推動數據驅動或證據導向的科學與醫學，以滿足市場需求並重新定義醫療保健產業。」
對接國際法規標的，加速安全新藥市場化
儘管 NAMs 與人源化小鼠模型展現出優異的預測能力，但推動其在 global 藥物申報中的廣泛認可仍需克服法規標準化與驗證 (Validation) 的挑戰。與會法規專家提醒，監管機構如 FDA 與 EMA 在接受 NAMs 數據時，極為看重該測試方法的重複性 (Reproducibility)、客觀性與歷史數據對照紀錄。因此，生技企業與技術提供商必須建立嚴謹的品質標準作業程序 (SOP) 與數據溯源鏈。
總結而言，BIO Asia-Taiwan 2026 深刻揭示出臨床前研究從傳統動物實驗向人源化模型與 NAMs 跨越的歷史必然性。透過精準重構人類免疫系統反應、導入器官晶片與 AI 毒理預測，並積極對接國際法規審查標準，生技產業正穩步攻克高成本與高失敗率的研發瓶頸。這一典範轉移不僅將顯著縮短安全新藥進入臨床與上市的時程，更將最終嘉惠全球廣大等待突破性療法的患者。
Matt Hewitt 博士於專題討論中發出警語：「監管機構如FDA已經明確表示，AI 黑箱（black box AIs）是不可接受的，因為你無法理解它是如何發揮作用的。」 他更強調工具帶來的雙面刃：「真正的風險是我們過度信任這個系統，我們忘記瞭如何真正地去做工作，而只是讓AI給我們答案。」 集萃藥康 (GemPharmatech) 董事長高翔亦補充說明模型標準化的必要性：「我們需要真正仔細地重新評估、重新驗證所有這些小鼠模型的表型與表達譜，我們需要好的資料來支援這一切。」
最終，誠如閻雲所總結：「AI 是藥物研發中不可或缺的重要工具，但不是能取代人類研究者的萬靈丹；懂得 AI 的研究人員將取代不懂 AI 的研究人員。」
資料來源：
2026 年亞洲生技大會現場報導。
延伸閱讀：
1. 更多精彩內容，請見英文版文章：
Bridging the Translational Gap: How AI, NAMs, and Humanized Models Are Revolutionizing Preclinical Safety Assessment。
2.「2026 年亞洲生技大會」報導專區：中文版；英文版。
