XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNAMS
制药行业中的“ NAMS”
每个部门都必须设定一个清晰而雄心勃勃的计划，包括：•治理•支持NAMS的科学发展的计划，技术侦察兵，技术侦察兵•倡导，法规，证据的变化，证据的权重•积极参与公共 - 私人 - 私人伙伴关系和报告
在英国采用新方法方法（NAM）的建议
在我们的答复中，该委员会发现，英国在公共卫生和安全领域的技术和科学能力，包括预防非传播暴露与疾病相关的疾病，基本上是先进的，从而为英国提供了很大的机会，从而为全球领导者提供了通过将NAM整合到监管过程中，以评估Chection Chemist otions otions otions ot Comation section。需要针对NAM的明确和透明标准，以有效地征求针对化学安全评估中使用NAM（包括成本）的特定方法的建议。在本文档中，我们提供了一个框架和一组监管采用标准，作为促进NAM在化学法规中使用的重要初步步骤。
推动未来监管决策新替代方法整合的潜在方法
行业创新者已在其发现工作中采用一些 NAM，目的是筛选和识别化合物，作为上市审批监管决策的标记。在大多数情况下，NAM 有助于筛选或排列化合物的特定生物反应，或提供重要的机制和调查见解，解决与功效和安全性相关的特定细胞、器官或分子问题。FDA 战略的范围不是解决行业开展的发现和筛选机会，而是特别关注将 NAM 部署到当前和未来监管决策中的机会，这些决策针对的是那些向公众展示的化合物。重要的是，请注意，目前的 NAM 存在技术限制，而且目前没有任何检测方法能够完全捕捉评估所有现有人类或动物器官系统的关键危害终点；因此，NAM 不能完全消除动物和人类试验等综合生理系统的使用。虽然 NAM 代表了有前途的决策工具，但在大多数情况下，它们目前最好与传统方法结合使用，而不是作为危害识别或人类风险评估的独立解决方案。然而，这一立场将在未来几年和几十年内继续演变，因为某些领域显示出比其他领域更快的采用机会和速度 - 例如用于化妆品或食品测试的体外“屏障模型”（例如药物）。
监管毒理学和药理学
人类药物的非临床测试是为了评估在人类临床试验中研究的化合物的安全性以及新药的营销。尽管安全性评估所需的非临床研究的数量和类型没有确切规定，因为每种新化合物都具有固有的灵活性，但传统方法在各种 FDA 和 ICH 指导文件中都有概述，并且涉及体外测定和整体动物测试方法的组合。科学的最新进展导致出现了许多用于非临床测试的新方法 (NAM)，这些方法目前正用于药物开发的各个方面。传统的非临床测试方法可以预测临床结果，尽管鼓励并需要改进这些方法以提高临床结果的可预测性。本文讨论了 FDA/CDER 对在药物开发中使用 NAM 的机会和挑战的看法，尤其是出于监管目的，还包括 NAM 目前用于非临床安全性评估以及它们可能补充和/或增强当前测试方法的示例。 FDA/CDER还鼓励与利益相关者就NAM进行沟通，并致力于探索使用NAM来提高监管效率并可能加快药物开发。
新方法工作计划
减少使用脊椎动物进行毒性测试是美国环境保护署 (EPA) 的首要任务，因此，该机构正在致力于开发和应用新方法 (NAM)。NAM 被定义为任何能够提供化学危害和风险评估信息以避免使用动物测试的技术、方法、方法或组合。在本文件中，EPA 描述了其更新的路线图，并确定了追求和实现减少使用脊椎动物进行毒性测试和相关研究的切实步骤，同时确保该机构的监管、合规和执法活动（包括化学品和农药审批以及机构研究）仍然完全保护人类健康和环境。在此过程中，EPA 必须确保其监管框架足够强大和灵活，以适应 NAM 的开发和使用；建立基线、测量和报告机制以跟踪实现其目标的进展情况；建立对 NAM 的科学信心并展示其在监管决策中的应用；开发满足关键信息需求的 NAM；并继续与利益相关者接触和沟通，以吸收他们的知识并解决他们的担忧，因为 EPA 正在逐步放弃脊椎动物测试。在这份工作计划中，EPA 讨论了它将在 2024 年之前部署的近期和长期战略，以实现这五个目标，跨办公室和与利益相关者合作，以及该机构将重点关注的不同可交付成果，以便公众可以跟踪 EPA 的进展。
神经加法模型：利用神经网络进行可解释的机器学习
深度神经网络 (DNN) 是功能强大的黑盒预测器，在各种任务上都取得了令人印象深刻的表现。然而，它们的准确性是以牺牲可理解性为代价的：通常不清楚它们如何做出决策。这阻碍了它们在医疗保健等高风险决策领域的适用性。我们提出了神经加性模型 (NAM)，它将 DNN 的一些表达能力与广义加性模型固有的可理解性相结合。NAM 学习神经网络的线性组合，每个神经网络都关注一个输入特征。这些网络是联合训练的，可以学习输入特征和输出之间任意复杂的关系。我们在回归和分类数据集上的实验表明，NAM 比广泛使用的可理解模型（如逻辑回归和浅层决策树）更准确。它们在准确性方面的表现与现有的最先进的广义加性模型相似，但更灵活，因为它们基于神经网络而不是增强树。为了证明这一点，我们展示了如何利用 NAM 对合成数据和 COMPAS 累犯数据进行多任务学习（由于其可组合性），并证明了 NAM 的可微分性使它们能够为 COVID-19 训练更复杂的可解释模型。源代码可在 neuro-additive-models.github.io 上找到。
非动物“新替代方法”的承诺（...
NAM比动物模型具有良好的特征和预测性。在2019年，从哈佛大学的Wyss研究所脱离了一个肝脏，开发了能够以87％的精度率预测人类毒性的肝脏芯片。这些芯片检测到在动物模型中未发现的毒性。突破性阻止了11个分子对动物进行测试后的临床发育损失300万美元，这被证明是有毒的。这些结果表明，NAM有可能识别在临床试验中具有更高潜力的候选药物。尽管NAM非常有前途，但它们确实有局限性（以下讨论）：
selectbio-酒店Nikko Narita Nov2024议程，更新于2024年10月21日
促进新方法方法（NAMS）的计划是21世纪的发展，这是一个加速技术进步的时期。新的和不断发展的方法，包括基因编辑，人工智能（AI），诱导的多能干细胞（IPSC）和先进的3D模型，从根本上改变了生物医学科学的方式。这些技术已经极大地启用了新方法方法（NAMS）的开发和应用。nams可以定义为任何体外，在化学或计算方法中（以硅的）方法的定义，当单独使用或与他人协同时，可以通过更相关的模型来改进化学和药物安全评估，因此可以有助于替换Vivo研究。虽然动物模型对于促进科学知识仍然至关重要，但在战略上或结合使用时，可以使研究人员能够回答以前的问题或无法解决的问题，尤其是在体内缺乏体内模型缺乏或持续不足的领域。最近通过《 FDA Modernation Act法》 2.0启用了药物注册的法律，而无需绝对要求在安全毒理学评估中使用动物，在此替代风险评估工具可用。NIH补充的实验动物研究（补体 - ARIE）工作组（WG）一直从事强大的战略规划活动和利益相关者的外展活动，专注于建立一个统一的愿景，以建立持续的E：ORTS开发，标准化，验证，验证和使用NAM，并使用与其他公司的创新和协调相关的机会。补体ARIE计划的总体目标是催化基于人类的NAM的发展，标准化，验证和使用，这将改变我们的基础，转化和临床科学的方式。计划目标包括：•更好的模型并了解各种人群的人类健康和疾病结果。•开发出对特定生物过程或疾病状态的洞察力。•验证成熟的NAM以支持监管使用和标准化。•补充传统模型，并使生物医学研究更加：高度和E：补体 - 将明显提高人们对人类疾病的人类健康和病因的理解，在机制阐明，精确医学，安全药理学，预测毒理学，E：ICACY评估候选治疗方法上，并为健康和标准化模型提供健康和疾病生物学的范围。会议主持人：Danilo Tagle博士，NCATS地点：Tsuru A
伙伴关系评估化学品风险
wp5正在开发，优化和评估新方法方法（NAM）在评估（生态）毒理学终点（例如非生物毒性致癌性（NGTXC），（发育）神经毒性（（DNT）的特定），免疫毒性和内部毒性（DNT）的相关性（ngtxc），免疫毒性和内部分裂（IDER）（IDER）（IDER））（IDER）（IDER）（IDER）（IDER）（IDER）（IDE），破坏（THSD）和代谢内分泌破坏（MD）。这种可交付的可交付方式综合了与NAM有关的当前监管需求以进行风险评估，描述了WP5中开发的方法如何促进这些需求，以及WP5所采取的步骤来衡量方法的调节准备情况。WP5中十二个项目中正在开发的分析的详尽清单，用于人类健康和环境危害评估。在此可交付的可交付中提出的NAM的清单将支持对所选（EATA测试和评估的综合方法）对所选（ECO）毒理学终点的强大开发，并说明了WP5在监管相关NAM的开发中所起的作用。
