一个候选药做到IND申报前，动物药效往往已经积累了不少数据。

模型做了，阳性药有效，候选药也显著。高剂量抑制率很好，病理照片也很漂亮。

但到了真正准备申报资料的时候，团队经常会发现，问题并没有停留在一句“动物有效”。

为什么选这个模型？

为什么是这个疾病阶段？

为什么用这个给药途径？

10 mg/kg有效，5 mg/kg为什么没做，或者为什么没有量效关系？

动物血浆里到底有多少药？

病灶组织里有没有达到足够暴露？

靶点到底有没有被打到？

靶点已经被充分抑制以后，为什么疾病表型只改善了一部分？

动物实验是发病前给药，但临床计划治疗的却是已经确诊的患者，这两者怎么衔接？

这些问题才真正决定一套动物药效数据能不能形成完整的IND支持证据。

按照现行药品注册框架，申请人在完成支持临床试验的药学、药理毒理等研究后提出药物临床试验申请，并按要求提交相关研究资料。国家药监局现行化学药品注册申报资料自查表和治疗用生物制品注册申报资料自查表中，也都单独列有主要药效学试验资料。

但这并不意味着IND动物药效存在一张适用于所有药物的固定清单。

肿瘤药、自身免疫药、镇痛药、代谢药、生物制剂和局部制剂，需要回答的问题本来就不同。一个创新靶点和一个已有成熟机制的同类药，对药效证据深度的要求也不会完全一样。

真正值得把握的，是审评视角背后的逻辑：

这套动物数据能不能说明候选药在与拟申报适应症相关的疾病背景中，经过合理暴露和靶点调控以后，产生了具有转化意义、可重复、可以被解释的治疗作用？

如果能够把这句话拆清楚，IND前动物药效应该重点做什么，其实就比较明确了。

1、统计学显著只说明组间存在差异

动物实验中，候选药组和模型组出现统计学显著差异当然重要。

问题是，显著性只能回答：

这两组数据在当前实验条件下有没有明显差别。

它不能自动回答：

这个模型是否适合拟申报适应症，当前药效有没有剂量依赖性，药物是否达到足够暴露，靶点是否真正被调控，以及这个终点与未来临床治疗目标有什么关系。

所以一个P值非常漂亮的实验，完全可能仍然留下很多开发问题。

2、IND药效更关注“为什么有效”

假设一个候选药在10 mg/kg时能够把疾病评分改善60%。

这个结果当然不错。

但如果继续追问，可能发现团队并不知道10 mg/kg对应多少血浆暴露，也不知道病灶组织中的药物浓度，更没有证明目标通路被充分抑制。

这时候真正能够得到的结论只是：

10 mg/kg这个给药方案在当前模型中有效。

至于为什么有效、需要多少暴露才能有效，以及这一药效怎样向人体剂量设计提供信息，仍然没有建立起来。

3、真正有说服力的是一条能够闭环的证据链

对多数创新候选药来说，更完整的逻辑应该逐渐形成：

候选药经过合理给药以后达到足够暴露，随后产生预期的靶点或通路药效学变化，再进一步改善疾病相关病理，最终带来功能或者临床样终点改善。

IND前动物药效真正应该追求的是这条链条，而不是单独追求某一张图特别显著。

1、模型选择首先要和拟申报适应症对应

同样叫“炎症模型”，不同模型的疾病驱动完全可能不同。

同样叫“类风湿关节炎”，CIA和CAIA代表的病理阶段就不一样。一个更完整地保留主动自身免疫过程，另一个则把疾病直接推进到致病抗体已经存在以后的效应阶段。

如果候选药主要作用T细胞和B细胞，却只选择绕过上游自身免疫的模型，即使药效阴性，也很难直接说明靶点没有价值。

所以IND前模型选择最先要回答的，并不是：

这个模型是不是最常用。

而是：

这个模型是否保留了候选药准备干预的关键病理环节。

2、模型还要和未来患者的疾病状态相匹配

很多慢性疾病动物模型可以从疾病建立前开始干预。

这样药效通常更容易做出来。

但临床上真正接受治疗的患者，很可能已经存在明确炎症、组织损伤或者结构破坏。

如果动物实验全部是在疾病形成以前开始给药，那么它更擅长证明“阻止疾病建立”，却未必能够充分说明“治疗已经形成的疾病”。

因此，IND前至少要知道这套模型究竟代表哪一个临床阶段。

3、模型越复杂并不自动越有价值

人源化模型、转基因模型、自然发生模型或者复杂慢性模型听起来更接近人体，但模型复杂度本身不是目的。

如果一个相对简单的模型已经能够稳定复制候选靶点所在的核心病理，同时量效关系、阳性药窗口和药效动力学都非常清楚，它完全可以提供高质量的早期药效信息。

模型真正的价值在于回答问题，而不是名字有多“高级”。

1、靶点表达并不等于靶点功能相关

很多项目在选择模型时，只确认了一件事：

动物组织里表达这个靶点。

但表达并不能自动说明疾病真的依赖这个靶点。

更需要知道的是，在当前模型、当前疾病阶段，目标通路有没有被激活，以及这种激活是否和疾病表型相关。

如果靶点在人病中很重要，但在选用的动物模型里并没有明显参与，那么药物阴性并不能简单解释成人体靶点失败。

2、生物制剂还多了一层跨种属问题

对于单克隆抗体、融合蛋白等产品，尤其需要先确认临床候选分子能不能识别动物靶点，并产生相应生物学活性。

如果一个人源抗体根本不结合小鼠靶点，那么选择多经典的小鼠模型都不能直接评价这个候选分子的真实药效。

这时需要提前考虑替代抗体、靶点人源化动物或者其他相关体系。

3、靶点相关性最好在正式药效前解决

如果等动物药效完全阴性以后，才开始检查候选药到底能不能结合动物靶点，这已经属于研发顺序出了问题。

更合理的顺序应该是：

先确认种属交叉活性和靶点功能，再选择正式疾病模型。

1、发病前给药更适合做机制验证

如果候选药在造模前或者疾病尚未形成时开始给药，它从疾病启动的第一步就在发挥作用。

这种实验特别适合回答：

候选靶点是否参与疾病建立。

所以早期靶点验证完全可以使用预防性设计。

问题在于，不能把这种结果直接写成对已建立疾病具有很强治疗作用。

2、治疗性实验更接近大多数临床使用场景

如果临床计划治疗已经确诊的银屑病、关节炎、炎症性肠病、肾病或者其他慢性疾病，那么动物实验最好逐渐增加治疗性设计。

也就是先让动物达到预设疾病程度，再按照基线严重度进行分层随机，随后开始给药。

这样得到的结果能够回答：

候选药面对已经建立的疾病还能不能起效。

3、治疗窗口本身就是药物定位信息

有些候选药在疾病早期非常有效，但进入严重结构损伤阶段以后作用明显减弱。

这并不一定是坏数据。

它可能提示靶点主要作用于疾病早期，未来临床更适合特定疾病阶段或者特定患者群体。

相比简单写“早期有效、晚期无效”，这种信息对产品定位反而更有价值。

1、单剂量只能证明“这个剂量有效”

如果整个动物药效只有一个高剂量，最后得到非常明显的改善，只能证明在这一给药条件下存在药效。

它很难告诉我们最低有效剂量在哪里，也很难判断药效是否具有合理剂量依赖性。

2、剂量梯度可以帮助判断药效窗口

更合理的早期设计通常应该尽量覆盖无效或弱效剂量、有效剂量以及接近药效平台的剂量。

这样才能看到药效是随剂量逐渐增强，还是到某一水平以后不再继续增加。

如果剂量增加10倍，药效几乎没有变化，也需要进一步判断低剂量是否已经达到充分靶点覆盖。

3、剂量关系最终最好能够过渡到暴露关系

动物给药剂量只是一个外部输入。

真正决定药效的是动物体内形成了多少有效暴露。

所以进入IND准备阶段以后，比“5、10、20 mg/kg”更加有价值的信息，是这些剂量分别对应什么血浆暴露和组织暴露。

1、没有药代数据，剂量本身的信息很有限

同样10 mg/kg，不同候选药的吸收、生物利用度、清除速度和组织分布可以完全不同。

即使是同一个分子，口服、皮下、静脉或者局部给药形成的暴露也不一样。

所以IND前如果仍然只有“某剂量有效”，很难进一步回答人体需要达到什么样的暴露水平。

2、真正有价值的是“暴露—效应关系”

例如低剂量虽然已经产生一定血浆暴露，但靶点药效学还不充分，疾病表型也没有改善。

中剂量达到一定暴露以后，靶点开始明显抑制，药效随之出现。

高剂量继续增加暴露，但靶点和疾病表型都已经进入平台。

这种数据比单纯的三个剂量组更有开发价值。

CDE有关药效学生物标志物的技术指导中，也强调了药效学生物标志物在剂量—暴露—效应分析、概念验证和剂量选择中的价值。

3、病灶组织暴露有时比血浆暴露更关键

对于脑、皮肤、肺、关节、肠道以及其他具有明显组织屏障或者局部作用特点的适应症，血浆浓度很好，并不能保证病灶位置也有足够药物。

如果候选药的靶点就在皮肤，而药物血浆暴露很高、皮肤组织浓度却很低，那么药效解释自然会留下缺口。

局部制剂更是如此。

真正需要证明的是药物在局部组织有没有形成足够并且持续的暴露，同时系统暴露是否符合产品定位。

1、药代动力学只能证明药到了

血浆或者组织里检测到足够药物，只能说明候选药到达了对应位置。

下一步还需要证明：

药到了以后，靶点真的被调控了吗？

这就是药效学的重要意义。

2、药效学应该尽量靠近候选靶点

如果药物是JAK抑制剂，仅仅检测终点IL-6下降，距离靶点仍然比较远。

更有信息价值的是先建立靠近JAK信号的磷酸化STAT等药效学，再继续看炎症和疾病表型。

如果是受体阻断抗体，则可以根据机制考虑受体占有、下游信号或者功能性生物标志物。

这样才能把“药物暴露”与“疾病改善”之间真正连接起来。

3、靶点已经充分覆盖，但药效仍然很弱，是一种非常重要的结果

这时候不能继续简单增加剂量。

如果药物已经达到足够暴露，靶点也被充分抑制，再增加剂量通常不会解决根本问题。

真正应该重新考虑的是：

当前疾病是不是并不依赖这个靶点，治疗时间是不是太晚，或者模型本身是否与目标适应症不匹配。

因此，药效学不仅能够帮助证明成功，也能够帮助解释失败。

1、一个模型往往会产生很多指标

关节炎可以有临床评分、足厚、滑膜、软骨和Micro-CT。

银屑病可以有皮损评分、耳厚、表皮厚度和IL-17。

骨质疏松可以有骨体积分数、骨小梁数量、骨转换指标和力学。

如果实验结束以后再看哪个指标P值最好，然后把它定义成“主要结果”，整套研究的说服力会明显下降。

2、主要终点应该由产品定位决定

如果候选药定位是镇痛药，疼痛和功能终点应该前移。

如果是疾病修饰型关节炎药，结构保护的重要性就会明显提高。

如果是局部皮肤药，皮损改善之外还需要考虑皮肤局部暴露和靶点药效学。

所以一个终点是不是主要终点，不取决于它最后显不显著，而取决于它是否最能代表候选药未来准备提供的临床价值。

3、次要终点负责解释“为什么”

主要终点回答药有没有产生重要治疗效果。

次要终点则可以帮助解释这个效果来自哪一个病理层级。

这样主次关系才是清楚的。

1、药效学阳性不等于疾病一定改善

一个候选药可以把靶点抑制得非常漂亮，也可以让一系列炎症因子明显下降。

但如果动物疼痛没有改善、器官功能没有恢复、骨侵蚀继续发展或者肿瘤没有得到控制，那么治疗意义仍然有限。

所以药效学和疾病药效不能互相替代。

2、不同适应症需要不同“功能终点”

神经系统疾病可能需要行为和神经功能。

骨质疏松最终需要考虑骨强度和结构。

肾病需要蛋白尿、肾功能和病理。

肺纤维化除了纤维化分子，也需要肺组织和功能信息。

炎症性肠病不能只看几种细胞因子，还需要考虑结肠病理、屏障和疾病活动。

真正有转化意义的动物终点，不一定与临床终点完全相同，但至少应该能够解释它和患者疾病负担之间的关系。

1、阳性药首先用于证明模型具有药理可逆性

如果模型组和阳性药组都没有稳定拉开，候选药结果就会很难解释。

所以阳性药不是报告里必须摆着的一组“陪跑数据”。

它是模型质量控制的重要组成部分。

2、阳性药不一定必须和候选药同靶点

如果项目主要需要判断候选药相对于现有标准治疗处在什么位置，可以考虑临床标准治疗。

如果要验证某个新靶点药理，也可以考虑机制更接近的参照物。

关键是提前明确这个阳性药准备回答什么问题。

3、阳性药的给药窗口也要和候选药匹配

候选药在疾病高峰以后开始治疗，阳性药却在造模前给药，这样的比较意义很有限。

如果要做治疗强度参照，两个药物应该尽量面对相似的疾病阶段。

1、临床候选分子不一定能够直接用于普通动物

抗体、融合蛋白和其他高度特异性生物制剂，常常存在明显种属差异。

如果候选分子只识别人靶点，不识别小鼠靶点，那么普通小鼠药效模型无法直接测试这个临床候选分子的真实药理。

2、替代分子和人源化模型解决的是不同问题

使用替代抗体，可以在动物中验证相同靶点机制是否成立。

靶点人源化动物则有机会直接评价临床候选分子。

两种路线都有价值，但不能把替代抗体的数据直接等同于临床候选分子的真实体内表现。

3、模型选择应该服从候选分子，而不是反过来

生物制剂项目正式进入动物药效以前，最好先把靶点结合、功能活性和种属相关性确认清楚。

否则后面出现阴性结果，很难区分到底是药物无效，还是动物本身根本不是相关种属。

1、并不存在“IND一定必须做两个药效模型”的通用规则

现行注册资料框架要求提交支持临床试验的药理毒理研究资料，并将主要药效学作为申报资料的一部分，但不同产品的具体药效研究应结合药物类别、作用机制和拟申报适应症进行设计。

因此，第二模型不是为了满足一个机械数量要求。

2、第一模型信息已经很完整时，不必为了数量机械重复

如果第一模型和人病机制相关性高，候选靶点明确存在，量效关系清楚，暴露和药效学完整，治疗性药效稳定，而且关键疾病终点也得到改善，这套数据本身已经具有较高价值。

3、第二模型真正有价值的是增加新的信息

例如第一模型主要验证急性炎症，第二模型增加慢性结构损伤。

第一模型属于高度靶点依赖的机制模型，第二模型加入更复杂病理背景。

第一模型观察长骨，第二模型增加腰椎。

第一模型证明局部炎症改善，第二模型进一步验证器官功能。

这样第二模型才是在增加转化信心，而不是重复第一次实验。

1、一次特别漂亮的结果并不能解决稳定性问题

动物模型本身存在个体差异。

如果第一批候选药抑制率80%，第二批只有20%，即使两次分别都能找到统计学解释，研发团队仍然需要知道为什么波动这么大。

真正适合进入申报支持阶段的数据，应该具备合理重复性。

2、随机化、盲法和基线平衡都会直接影响结果可信度

对于具有主观评分的模型，评分人员是否知道组别非常重要。

对于发病不同步的模型，是否按照疾病严重度分层随机同样关键。

如果排除动物的标准是在结果出来以后才决定，也会引入明显偏倚。

所以IND前动物药效不能再按照“能做出一张图就行”的探索性思路管理。

3、原始记录和数据追溯也越来越重要

真正进入注册资料体系以后，研究资料需要能够清楚说明试验怎么设计、动物怎么分组、为什么排除某只动物、样品如何检测以及结果如何分析。

《药品注册管理办法》要求提交支持临床试验的相关研究资料，申报资料本身的真实性、完整性和可追溯性自然是研究可信度的基础。

1、早期概念验证可以灵活，但后期不能一直绕开临床途径

靶点验证阶段为了快速确认药理，采用腹腔注射、静脉注射等方便的给药方式完全可以理解。

但如果未来产品准备口服，而所有关键动物药效都来自腹腔注射，就需要进一步回答：

临床拟用途径下能不能形成相似有效暴露？

2、给药频率也应该逐渐向产品定位靠近

一个计划每日一次给药的产品，如果动物实验必须每天给四次才能维持药效，这本身就是开发信息。

需要继续通过药代动力学解释，到底是动物清除太快，还是药物本身持续时间不足。

3、局部制剂更需要把给药方式本身作为药效的一部分

皮肤外用、吸入、关节内注射、眼部给药等局部产品，真正的优势往往就是提高病灶暴露并降低系统暴露。

因此局部药效、组织药代和系统药代最好能够一起考虑。

1、模型很经典，但和候选靶点并不匹配

“大家都做这个模型”不是充分理由。

真正需要证明的是这个模型能不能评价当前候选药。

2、只有一个高剂量，而且效果非常好

这种数据可以证明药有效，却很难支持剂量和暴露关系。

3、没有药代数据

无法判断药效对应多少系统暴露，也很难解释阴性剂量究竟是药效不足还是根本没有达到有效暴露。

4、有药代，没有靶点药效学

只能说明药到了，不能证明药到了以后真正完成了目标机制。

5、靶点药效学非常强，却没有疾病功能改善

这种结果必须认真解释靶点与疾病之间的真实关系。

6、全是预防性给药

如果临床目标是治疗已建立疾病，转化逻辑会留下明显空档。

7、主要终点和临床价值距离太远

例如疾病最终关注器官功能，但动物实验从头到尾只有炎症因子。

这种证据链很难说明真正治疗意义。

8、生物制剂没有说明动物种属相关性

如果连动物靶点是否能够被候选分子识别都不清楚，整个体内药效都会受到影响。

9、第二模型只是重新做了一次相同实验

数据数量增加了，但开发信息没有增加。

10、只报告平均值，不关注模型本身是否稳定

模型组波动巨大、阳性药不稳定、候选药只有少数动物响应，这些情况都值得在申报前充分理解。

1、第一步先定义临床问题

先明确拟申报适应症、未来患者处于什么疾病阶段，以及候选药准备解决的是症状、炎症、结构损伤还是长期疾病进展。

动物模型应该从临床问题往回设计。

2、第二步确认模型和候选靶点之间的关系

确定目标通路在所选动物种属和疾病模型中是否存在、是否活跃，以及候选药能否真正作用于动物靶点。

3、第三步明确疾病阶段和给药窗口

早期机制验证可以使用预防性设计。

进入候选物确认后，如果未来临床属于治疗性使用，应逐步增加已建立疾病治疗。

4、第四步设计合理剂量梯度

尽量覆盖弱效、有效和接近药效平台的暴露范围。

不要只做一个“肯定能有效”的高剂量。

5、第五步同步设计药代动力学

至少要知道不同给药剂量形成了怎样的系统暴露。

病灶组织暴露重要的项目，还应该进一步关注组织药代。

6、第六步加入靠近靶点的药效学

建立剂量、暴露、靶点调控和疾病表型之间的关系。

药效学生物标志物在剂量—暴露—效应分析和剂量选择中的作用，也是目前药物研发中越来越重要的一环。

7、第七步提前定义主要和次要终点

主要终点服务产品核心临床价值。

次要终点负责解释病理和机制。

不要等数据全部出来以后再决定哪个最重要。

8、第八步加入机制匹配的阳性药

确认模型具有药理可逆性，同时帮助判断候选药所处药效水平。

9、第九步做好随机、盲法和基线控制

尤其是主观评分、发病不同步以及自然波动较大的模型。

这些设计往往比多测几个细胞因子更加影响数据可信度。

10、第十步第一模型结束以后再决定第二模型

先问第一模型还缺什么信息。

缺长期结构保护，就补长期模型。

缺复杂病理背景，就增加另一病理驱动模型。

缺转化器官信息，就增加新的功能终点。

第二模型应该解决缺口。

11、第十一步把所有结果放到同一条证据链中解释

最终不要分别写成：

药代有效。

药效学有效。

动物模型有效。

更应该把它们放在一起看：

什么暴露开始出现靶点调控，什么程度的靶点调控开始产生疾病改善，药效什么时候进入平台，以及这一暴露与未来临床开发之间有什么意义。

这才是IND支持性动物药效真正应该提供的信息。

1、可以从候选药机制出发重新选择动物模型

IND前动物药效最容易出现的问题，是前期已经积累了很多实验，但这些实验彼此之间没有形成完整开发逻辑。

博恩生物可以根据候选药靶点、拟申报适应症、临床拟用方式和当前研发阶段，协助选择更加匹配的动物疾病模型，并提前明确模型究竟承担靶点验证、剂量筛选、治疗性药效还是候选物确认任务。

2、可以把给药方案从“剂量”推进到“暴露”

对于小分子及其他适合开展药代研究的候选药，可以结合动物药代动力学设计剂量和给药频率，进一步判断不同药效水平对应的实际暴露。

对于脑、皮肤、肺、关节、肠道等局部组织暴露非常重要的项目，还可以根据研究需要加入病灶组织药代。

3、可以把药效学和疾病终点连接起来

根据候选药机制，可以选择靠近靶点的药效学指标，再进一步连接组织病理、影像、行为、器官功能或者其他疾病相关终点。

这样能够帮助判断候选药究竟是“药到了但没打到靶点”，还是“靶点已经打到了，但疾病没有明显响应”。

这两种情况对应的下一步研发决策完全不同。

4、可以根据申报阶段优化第二模型和终点组合

如果第一模型已经获得明确药效，不建议机械重复另一套相似实验。

更值得根据现有证据缺口判断，下一步应该补慢性疾病阶段、结构损伤、第二病理背景，还是增加更接近临床的功能终点。

5、可以对已经做完但结果不一致的项目进行反查

如果项目出现高剂量有效、低剂量完全无效，可以进一步结合暴露和靶点药效学判断是否存在真实阈值。

如果药效学非常充分但疾病表型较弱，需要重新判断靶点对模型疾病的贡献。

如果第一模型很好、第二模型很弱，则可以进一步比较两个模型的靶点表达、疾病阶段、暴露和终点差异。

真正进入IND准备阶段以后，动物药效最需要避免的，就是把所有问题浓缩成一句：

“这个药在动物上有没有显著。”

一个候选药值不值得进入人体，动物药效真正应该提供的是一套更完整的信息：

为什么选择这个模型，药物在什么疾病阶段起效，需要达到什么暴露，靶点有没有真正被调控，主要疾病表型能改善多少，药效能维持多久，以及这些结果能不能和未来临床给药方式、患者状态和剂量设计建立合理联系。

所以IND申报时，动物药效真正重点看的，从来不只是：

“有没有药效。”

更重要的是：

“这套药效数据，能不能解释为什么这个候选药值得进入临床，以及进入临床以后应该怎样继续开发。”

当模型、剂量、暴露、靶点药效学和疾病终点能够形成同一条逻辑链以后，动物药效才真正从一项常规临床前实验，变成支持IND研发决策的重要证据。

参考依据

国家药监局《药品注册管理办法》明确，申请人在完成支持药物临床试验的药学、药理毒理等研究后，可提出药物临床试验申请并按申报资料要求提交相关研究资料。

国家药监局化学药品注册申报资料自查表中列有“主要药效学试验资料及文献资料”。

国家药监局治疗用生物制品注册申报资料自查表同样列有“主要药效学试验资料及文献资料”。

CDE药效学生物标志物相关技术指导资料强调了药效学生物标志物在剂量—暴露—效应分析、概念验证和剂量选择中的作用。