世界各地的啮齿动物和灵长类动物可以稍微松一口气了。长期以来一直反对在动物身上进行药物测试和其他实验的动物权利活动家也是如此。美国国立卫生研究院（NIH）和环境保护署（EPA）的高级官员周四宣布了一项五年协议，承诺共享技术、信息和其他资源，以改进食品、药品和其他产品中使用的化合物的毒性测试，使用机器人而不是实验动物。
这项联合工作将包括来自美国国立卫生研究院国家毒理学计划 (NTP) 的专家、美国国立卫生研究院化学基因组学中心的高速自动化筛选机器人以及环保署研究与发展办公室国家计算毒理学中心（NCCT）提供的计算毒理学能力。
美国国立卫生研究院院长埃利亚斯·泽鲁尼在与记者举行的电话会议上宣布了这项开创性的协议时表示：“今天，我们想向你们报告这项卓越的合作。” 他补充说，这项旨在扩大使用人体细胞和细胞成分进行体外测试以识别有毒化学物质的工作，代表了“一种解决公共卫生领域关键问题的新方法诞生”。
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这些机构希望协调其资源，以更好地识别毒性途径，选择用于测试的化学物质，分析和解释数据，并向科学和监管界推广其发现。预计这将产生更多与人类相关的数据，扩大测试的化学物质数量，并减少当前实验室研究中的时间、金钱和动物数量。这些机构表示，集体预算尚未确定。
动物实验一直是科学家和动物权利倡导者争论的焦点，此前曾发生过一些备受关注的虐待实验动物的案例，例如 1981 年在马里兰州银泉的行為研究所发现的猴子，它们的生活条件恶劣。测试化合物毒性的主要方法之一是将其注射到实验动物体内，观察动物是否生病，然后进行尸检以观察对其内脏造成的损害。（有关更多信息，请单击此处。有关动物权利立法的更多信息，请访问此处。）
参加新闻发布会的科学家们一致认为，动物实验取得了一些重要的医学突破。但 NCCT 主任罗伯特·卡夫洛克表示，动物实验也很昂贵、效率低下，并且并不总是能准确地指示物质将如何影响人类。
美国国立卫生研究院国家人类基因组研究所所长弗朗西斯·柯林斯表示：“这里的愿望是看看我们是否可以做得更好。” 他说，联邦政府正在探索使用高通量分析的可行性，使科学家能够“以全新的方式看待毒理学”。
美国国立卫生研究院国家环境健康科学研究所和 NTP 的代理主任塞缪尔·威尔逊在新闻发布会上表示：“这里的新闻是能够测试数千种化合物的能力，这是我们在这次合作之前没有的。” 新的研究模型将使科学家能够在大约两天内测试 100,000 种化合物的 1,500 种不同浓度，而如果使用动物进行测试，则需要数年时间。这种“高通量”测试将使研究人员能够生成更多与人类相关的数据，同时减少动物实验的数量。威尔逊说，从动物到人类的跨物种外推“并不总是像它应该的那样精确”。“这项合作是一个里程碑，因为它使我们能够应用新一代方法来确定毒性。”
科学家们无法提供该技术何时可能产生重大结果的具体时间表，也无法预测如果他们的努力取得成功，测试中使用的动物会减少多少。他们强调，他们计划迅速采取行动，测试新技术，并尽快尽可能地减少动物实验。
但他们承认，至少在技术在大规模研究中证明其价值，或者直到国会通过类似于欧盟（E.U.）的《化学品注册、评估、授权和限制法案》（REACH）的物质监管法案之前，一些动物实验将继续进行，该法案规范化学品及其安全使用。该法案将于 2009 年 3 月生效，并禁止此类测试。
官员们指出，尽管欧盟即将颁布禁令，但尚不清楚欧洲的科学家是否可以获得毒理学测试的替代方法。威尔逊指出，环保署和美国国立卫生研究院正在测试的技术在欧盟尚不可用。
美国国立卫生研究院院长泽鲁尼表示，目前，美国将继续进行动物实验，同时使用新的高速自动化筛选技术。还有其他几种正在开发中的方法，也可以同时对大量化合物和细胞进行相对快速、廉价的测试。“我们计划使用所有这些方法，” 美国国立卫生研究院化学基因组学中心主任克里斯托弗·奥斯汀在新闻发布会上说。
正如ScientificAmerican.com在 12 月报道的那样，纽约州特洛伊的伦斯勒理工学院、加州大学伯克利分校和 Solidus Biosciences 公司（一家位于伦斯勒初创企业孵化器项目的生物技术公司）开发了生物芯片（称为 MetaChip 和 DataChip），可以模拟身体摄入药物时的反应。MetaChip 实际上是一块玻璃载玻片，上面点缀着 20 纳升的液滴（每个液滴为 200 亿分之一升），其中包含人体肝酶溶液；DataChip 是一块衬有液滴的载玻片，其中包含来自膀胱、肾脏或肝脏的细胞培养物。科学家可以通过将化学物质滴到这些载玻片上并测量培养物随时间的生长或收缩来测试化学物质的安全性。
这些生物芯片与高通量微阵列点样机一起使用，该机器将液体酶点放置在载玻片上。下一步涉及光学分析系统，该系统由连接到荧光光源的摄像机组成，以获取细胞培养物的数字图像并突出显示活细胞和死细胞。但奥斯汀指出，MetaChip 和 DataChip 目前无法处理政府想要进行的测试量。