VivoSim 与 Chemveda 联手，用 3D 人体组织模型为 AI 设计药物做安全筛查

全文概要
2026 年 11 月 3 日，AI 药物安全性评估公司 VivoSim Labs 与印度综合 CRO/CDMO 企业 Chemveda Life Sciences 宣布达成战略合作，将 AI 设计的小分子候选药物放入 VivoSim 的人源 3D 肝脏与肠道组织模型（NAMkind）中进行临床前安全筛查。这一"AI 设计—快速安全验证"的闭环，旨在把通常需要数年的肝毒性、胃肠毒性评估压缩到数周。

---

1. 行业瓶颈：AI 造分子飞快，安全性验证跟不上

生成式 AI 已经深刻改变了新药设计的节奏——过去设计一组合适分子的时间，如今模型可以一次性提出数千个全新分子。然而，紧随其后的"哪些分子对人安全有效"的判断却未能同步提速。肝脏与胃肠道毒性始终是新药在临床阶段失败的最常见原因之一，往往在耗费数年、投入数亿美元之后才被发现。

VivoSim 与 Chemveda 的合作正是为了弥合这一鸿沟。根据协议，Chemveda 将负责为制药与生物技术客户设计、合成、优化与开发 AI 设计化合物，而 VivoSim 则使用基于原代人细胞构建的 NAMkind 肝脏与 NAMkind 肠道组织模型对这些化合物进行评估。由此形成快速的"设计—制造—测试"循环，使毒性信号能在分子仍可修改的阶段就反馈给化学家。

2. 技术验证：肝毒性预测准确率 91%

这套方案的科学基础已经过验证。在一个包含 92 个小分子化合物的临床数据集上，VivoSim 的 NAMkind 肝脏模型预测药物性肝损伤的准确率达 91%，灵敏度 90%，特异度 95%。而在传统动物模型与方法仅能识别 50%–65% 真实肝毒性化合物的数据集上，VivoSim 模型的灵敏度超过了 90%。其前瞻性筛选能力可在两周内评估超过 20 个化合物。

这一合作恰逢 FDA 积极鼓励用人源相关的新方法学（NAMs）替代动物试验。VivoSim 执行主席 Keith Murphy 表示：“AI 给了行业一个不断喷出新分子的消防水带，却没能给我们判断哪些分子会有效、哪些可能伤害患者的方法——这正是 VivoSim 要解决的问题。”

3. 对药物研发范式的意义

此次合作将向 Chemveda 的全球客户开放，首批项目预计于 2026 年第四季度启动。对医学与药物研发从业者而言，这一进展的意义在于：人源组织模型正从"替代动物试验的可选方案"逐步走向"AI 制药工作流中的标配环节"。

当生成式 AI 的分子设计能力与快速、人源相关的安全验证能力相结合，“设计—制造—测试"正演变为"设计—制造—认知”。这不仅有望降低新药研发的临床失败率，也可能改变临床前毒理评估的流程与周期。当然，组织模型的安全性信号仍需在真实临床试验中得到最终确认，但其作为早期筛选工具的增量价值已经清晰。

来源：VivoSim Labs 官方公告、GlobeNewswire、Yahoo Finance 等公开报道

---

---

声明：本文资讯来源于公开报道及学术期刊，仅作行业信息传播，不构成临床用药建议。转载需注明来源。