世界各地的齧齒動物和靈長類動物可以稍微鬆一口氣了。長期以來一直反對在動物身上進行藥物測試和其他實驗的動物權利活動家也是如此。美國國立衛生研究院（NIH）和環境保護署（EPA）的高階官員週四宣佈了一項五年協議，承諾共享技術、資訊和其他資源，以改進食品、藥品和其他產品中使用的化合物的毒性測試，使用機器人而不是實驗動物。
這項聯合工作將包括來自美國國立衛生研究院國家毒理學計劃 (NTP) 的專家、美國國立衛生研究院化學基因組學中心的高速自動化篩選機器人以及環保署研究與發展辦公室國家計算毒理學中心（NCCT）提供的計算毒理學能力。
美國國立衛生研究院院長埃利亞斯·澤魯尼在與記者舉行的電話會議上宣佈了這項開創性的協議時表示：“今天，我們想向你們報告這項卓越的合作。” 他補充說，這項旨在擴大使用人體細胞和細胞成分進行體外測試以識別有毒化學物質的工作，代表了“一種解決公共衛生領域關鍵問題的新方法誕生”。
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這些機構希望協調其資源，以更好地識別毒性途徑，選擇用於測試的化學物質，分析和解釋資料，並向科學和監管界推廣其發現。預計這將產生更多與人類相關的資料，擴大測試的化學物質數量，並減少當前實驗室研究中的時間、金錢和動物數量。這些機構表示，集體預算尚未確定。
動物實驗一直是科學家和動物權利倡導者爭論的焦點，此前曾發生過一些備受關注的虐待實驗動物的案例，例如 1981 年在馬里蘭州銀泉的行為研究所發現的猴子，它們的生活條件惡劣。測試化合物毒性的主要方法之一是將其注射到實驗動物體內，觀察動物是否生病，然後進行屍檢以觀察對其內臟造成的損害。（有關更多資訊，請單擊此處。有關動物權利立法的更多資訊，請訪問此處。）
參加新聞釋出會的科學家們一致認為，動物實驗取得了一些重要的醫學突破。但 NCCT 主任羅伯特·卡夫洛克表示，動物實驗也很昂貴、效率低下，並且並不總是能準確地指示物質將如何影響人類。
美國國立衛生研究院國家人類基因組研究所所長弗朗西斯·柯林斯表示：“這裡的願望是看看我們是否可以做得更好。” 他說，聯邦政府正在探索使用高通量分析的可行性，使科學家能夠“以全新的方式看待毒理學”。
美國國立衛生研究院國家環境健康科學研究所和 NTP 的代理主任塞繆爾·威爾遜在新聞釋出會上表示：“這裡的新聞是能夠測試數千種化合物的能力，這是我們在這次合作之前沒有的。” 新的研究模型將使科學家能夠在大約兩天內測試 100,000 種化合物的 1,500 種不同濃度，而如果使用動物進行測試，則需要數年時間。這種“高通量”測試將使研究人員能夠生成更多與人類相關的資料，同時減少動物實驗的數量。威爾遜說，從動物到人類的跨物種外推“並不總是像它應該的那樣精確”。“這項合作是一個里程碑，因為它使我們能夠應用新一代方法來確定毒性。”
科學家們無法提供該技術何時可能產生重大結果的具體時間表，也無法預測如果他們的努力取得成功，測試中使用的動物會減少多少。他們強調，他們計劃迅速採取行動，測試新技術，並儘快儘可能地減少動物實驗。
但他們承認，至少在技術在大規模研究中證明其價值，或者直到國會透過類似於歐盟（E.U.）的《化學品註冊、評估、授權和限制法案》（REACH）的物質監管法案之前，一些動物實驗將繼續進行，該法案規範化學品及其安全使用。該法案將於 2009 年 3 月生效，並禁止此類測試。
官員們指出，儘管歐盟即將頒佈禁令，但尚不清楚歐洲的科學家是否可以獲得毒理學測試的替代方法。威爾遜指出，環保署和美國國立衛生研究院正在測試的技術在歐盟尚不可用。
美國國立衛生研究院院長澤魯尼表示，目前，美國將繼續進行動物實驗，同時使用新的高速自動化篩選技術。還有其他幾種正在開發中的方法，也可以同時對大量化合物和細胞進行相對快速、廉價的測試。“我們計劃使用所有這些方法，” 美國國立衛生研究院化學基因組學中心主任克里斯托弗·奧斯汀在新聞釋出會上說。
正如ScientificAmerican.com在 12 月報道的那樣，紐約州特洛伊的倫斯勒理工學院、加州大學伯克利分校和 Solidus Biosciences 公司（一家位於倫斯勒初創企業孵化器專案的生物技術公司）開發了生物晶片（稱為 MetaChip 和 DataChip），可以模擬身體攝入藥物時的反應。MetaChip 實際上是一塊玻璃載玻片，上面點綴著 20 納升的液滴（每個液滴為 200 億分之一升），其中包含人體肝酶溶液；DataChip 是一塊襯有液滴的載玻片，其中包含來自膀胱、腎臟或肝臟的細胞培養物。科學家可以透過將化學物質滴到這些載玻片上並測量培養物隨時間的生長或收縮來測試化學物質的安全性。
這些生物晶片與高通量微陣列點樣機一起使用，該機器將液體酶點放置在載玻片上。下一步涉及光學分析系統，該系統由連線到熒光光源的攝像機組成，以獲取細胞培養物的數字影像並突出顯示活細胞和死細胞。但奧斯汀指出，MetaChip 和 DataChip 目前無法處理政府想要進行的測試量。