6月，计算毒理学领域接连迎来三项重要进展：FDA将计算机建模纳入监管工具箱、韩国AI模型进军癌症诊疗、即将召开ICH S7A指南与安全药理学中的NAMs会议。新方法学（NAMs）正从“边缘探索”加速走向“监管核心”。

6月16日，FDA更新其监管科学重点领域，明确指出：利用计算科学方法预测安全问题，可以补充甚至替代部分基于动物的风险分析。

FDA正致力于推进和评估新的非临床工具，以取代、减少和完善对动物研究的依赖（3R原则）。在某些场景下，计算机建模利用已有信息预测安全问题，有望替代目前依赖动物数据的一些风险分析。此外，FDA正在参与大型多实验室研究，以评估体外方法替代体内检测的可靠性、敏感性、特异性和可重复性。发育性神经毒性测试尤其需要针对婴儿和儿童等敏感人群。

在发育性神经毒性领域，FDA特别关注替代方法的开发——因为神经毒性风险涉及婴幼儿等敏感人群，而目前尚无成熟的体外检测方法能与儿科神经发育评估有效对接。FDA正在积极探索体外培养发育中的脑干细胞等替代路径。

6月22日，韩国科学技术信息通信部宣布，韩国本土AI模型正加速走向高风险专业场景，应用范围已扩展至癌症治疗方案设计。

LG AI研究院正与Vanderbilt University Medical Center合作开发“癌症Agentic AI”，以超大规模AI模型“EXAONE”为基础，构建多智能体协同架构。各智能体分别承担：

⏩ 癌组织影像分析

⏩ 癌基因位置及活性确认

⏩ 候选药物反应验证

⏩ 治疗策略设计

最终由医疗团队完成决策。这一体系的核心逻辑是：AI处理海量数据，专家作出判断，从而提升临床治疗效率。对企业而言，类似的AI预测工具同样可以用于候选分子的早期安全风险评估，大幅降低后期失败成本。

7月28日，FDA将与健康与环境科学研究所（HESI）及安全药理学会（SPS）联合举办“ICH S7A指南与安全药理学中的NAMs”公开研讨会。会议目标明确：

这意味着，安全药理学领域的NAMs应用将从“个案尝试”走向“指南规范”。对于企业而言，提前布局符合监管预期的预测工具与方法学验证，将在指南落地后获得显著的合规先发优势。

三项计算毒理进展指向同一个方向：计算工具与替代方法正从“可选”变为“必选”。合律曼从企业实务出发，提供以下支持：