Ridurre l’impiego degli animali nello sviluppo dei farmaci è un obiettivo condiviso da ricerca, industria e autorità regolatorie. Ma tra disporre di un nuovo metodo e poterlo utilizzare per prendere una decisione sullo sviluppo o sull’autorizzazione di un medicinale esiste una distanza che non si colma soltanto con l’innovazione tecnologica: servono dati.
È da questa apparente contraddizione che parte il nuovo pilot volontario sulle New Approach Methodologies (NAMs) avviato dalla European Medicines Agency il 1° settembre 2026. Aziende farmaceutiche, CRO, sviluppatori di metodi e laboratori accademici possono presentare all’Agenzia dati ottenuti attraverso metodologie alternative e ricevere un feedback regolatorio senza che la presentazione sia collegata a una specifica domanda di autorizzazione.
L’obiettivo è creare uno spazio nel quale industria, ricerca e regolatori possano imparare a utilizzare gli stessi nuovi strumenti prima che questi diventino decisivi all’interno di un dossier.
Il problema non è inventare nuovi modelli
Le NAMs comprendono un insieme molto eterogeneo di approcci. Modelli cellulari avanzati, organoidi, organ-on-chip, metodi in silico e altre piattaforme possono contribuire a studiare meccanismi biologici, tossicità, farmacologia e risposta ai medicinali riducendo o, in alcuni contesti, sostituendo l’impiego di animali.
Molti di questi strumenti sono già entrati nei laboratori di ricerca e sviluppo. La loro presenza nella pratica regolatoria è però molto più limitata.
Una metodologia può essere scientificamente sofisticata e produrre informazioni estremamente utili durante lo sviluppo senza essere ancora sufficientemente caratterizzata per sostenere una decisione regolatoria. Occorre sapere quanto siano riproducibili i risultati, quali siano i limiti del modello, quale variabilità introduca il laboratorio, quali endpoint siano realmente informativi e soprattutto per quale domanda specifica il metodo possa essere considerato affidabile. È il passaggio dalla possibilità scientifica al context of use regolatorio.
Non esiste infatti una NAM valida in assoluto. Un metodo può essere adeguato per rispondere a una determinata domanda tossicologica e non esserlo per un’altra. Può integrare un modello animale senza sostituirlo oppure, quando le evidenze sono sufficientemente robuste, rendere non necessario uno specifico studio.
La questione è quindi meno binaria di quanto suggerisca la contrapposizione tra sperimentazione animale e metodi alternativi.
Il circolo vizioso della regulatory acceptance
EMA individua un ostacolo molto concreto. Perché un’autorità acquisisca esperienza con una nuova metodologia deve poter esaminare dati prodotti utilizzandola. Ma un’azienda può essere comprensibilmente prudente nell’inserire in un dossier regolatorio dati ottenuti attraverso un approccio sul quale non conosce ancora la posizione dell’autorità. Il risultato è un circolo difficile da interrompere.
Pochi dati arrivano ai regolatori. I regolatori hanno quindi meno opportunità di valutarli. Rimane maggiore incertezza sulla loro accettabilità e proprio questa incertezza rende le aziende più caute nel presentarli. Il pilot prova a intervenire in questo punto.
I partecipanti possono condividere volontariamente dati NAM senza collegarli a una specifica procedura regolatoria e ricevere un feedback sulla metodologia e sulla sua possibile rilevanza. EMA può contemporaneamente aumentare la propria esperienza con approcci che altrimenti rischierebbe di incontrare soltanto quando diventano parte di una decisione formale. È una forma di apprendimento regolatorio anticipato.
Separare l’innovazione dal rischio regolatorio
Questo aspetto rende il pilot interessante anche oltre il tema dell’animal testing. Ogni innovazione utilizzata nello sviluppo farmaceutico incontra infatti una fase nella quale la capacità tecnica precede la certezza regolatoria. L’industria può disporre di strumenti nuovi prima che esista una prassi consolidata per valutarli.
Quando l’incertezza è elevata, il comportamento razionale può diventare conservativo: utilizzare l’innovazione internamente, ma continuare a produrre per il dossier l’evidenza costruita con metodologie già note e accettate. Dal punto di vista della singola azienda è una strategia comprensibile. Dal punto di vista del sistema, però, può rallentare l’evoluzione dei metodi.
Creando uno spazio di confronto che non coincide con il momento dell’autorizzazione, EMA riduce almeno in parte questo rischio. Il nuovo metodo può essere discusso prima che da esso dipenda una decisione critica sul prodotto. Non significa garantire che verrà accettato successivamente. Significa permettere che la sua valutazione inizi prima.
La standardizzazione diventa decisiva
La disponibilità di dati, da sola, non sarà comunque sufficiente. Perché una metodologia innovativa possa essere utilizzata in modo più ampio occorre che i risultati siano interpretabili anche fuori dal laboratorio che l’ha sviluppata. La standardizzazione diventa quindi uno dei passaggi centrali.
Un organ-on-chip, per esempio, non è semplicemente una versione tecnologicamente più avanzata di un test tradizionale. Materiali, geometria del dispositivo, origine e caratteristiche delle cellule, condizioni di coltura, flussi, endpoint e sistemi analitici possono modificare il risultato.
Lo stesso vale per organoidi e modelli computazionali. Se ogni piattaforma utilizza condizioni, metriche e criteri di interpretazione differenti, accumulare esperienza regolatoria diventa più difficile. Occorre capire quali elementi debbano essere controllati, quali performance debbano essere dimostrate e quale livello di variabilità sia accettabile.
Per questo il futuro delle NAMs dipenderà tanto dalla capacità di innovare quanto dalla capacità di rendere l’innovazione valutabile.
Non si tratta di sostituire un animale con un chip
Pensare alla transizione come a una sostituzione uno-a-uno rischia inoltre di semplificare troppo il problema.
Un modello animale produce un insieme di informazioni sull’interazione tra farmaco e organismo. Una NAM può essere molto più precisa nel descrivere uno specifico meccanismo, ma non necessariamente riprodurre l’intera complessità biologica. Il valore può quindi emergere dalla combinazione di fonti differenti.
Dati in vitro, modelli computazionali, informazioni farmacocinetiche, conoscenze sul meccanismo d’azione e dati clinici possono contribuire insieme a costruire un quadro sufficientemente robusto da rendere meno necessario il ricorso all’animale.
La riduzione dell’animal testing potrebbe quindi arrivare non da un singolo sostituto universale, ma da una architettura dell’evidenza diversa, nella quale ogni metodo risponde alla domanda per cui è maggiormente informativo.
È anche per questo che il context of use è così importante: stabilire che cosa un metodo è realmente in grado di dimostrare conta più che attribuirgli genericamente l’etichetta di “alternativo”.
Il regolatore entra prima nello sviluppo della tecnologia
Il pilot EMA segnala anche un’evoluzione nel rapporto tra innovazione e regolazione.
Tradizionalmente l’autorità incontra una tecnologia quando questa entra in un percorso di sviluppo sufficientemente maturo. Con strumenti nuovi e complessi, aspettare quel momento può però essere inefficiente.
Il confronto anticipato permette ai regolatori di comprendere meglio le tecnologie emergenti e agli sviluppatori di capire quali evidenze saranno necessarie perché quelle tecnologie diventino utilizzabili. Non significa che il regolatore partecipi allo sviluppo industriale. Significa riconoscere che la regulatory science deve evolvere insieme agli strumenti che sarà chiamata a valutare.
Il principio è particolarmente rilevante per le NAMs, perché il loro successo non dipenderà soltanto dalle prestazioni scientifiche. Dipenderà dalla capacità di costruire un linguaggio comune tra chi sviluppa il metodo, chi lo utilizza e chi deve interpretarne i risultati.
Ridurre gli animali senza ridurre l’evidenza
La pressione verso una minore dipendenza dagli studi animali è destinata a crescere. Anche FDA negli Stati Uniti ha avviato negli ultimi anni iniziative per favorire l’impiego di metodologie alternative, soprattutto in aree nelle quali nuovi modelli possono fornire informazioni più direttamente rilevanti per la biologia umana.
Ma l’obiettivo non può essere semplicemente eliminare un requisito. La domanda regolatoria rimane la stessa: esistono evidenze sufficienti per valutare in modo affidabile sicurezza, qualità ed efficacia di un medicinale?
Se una NAM produce informazioni migliori, più predittive o più rilevanti per l’uomo, la sua adozione può migliorare contemporaneamente ricerca ed etica. Per arrivarci, però, occorre dimostrarne le prestazioni, conoscerne i limiti e accumulare esperienza.
Il pilot EMA parte esattamente da qui. Per utilizzare meno animali serviranno nuovi modelli. Ma perché quei modelli possano diventare parte ordinaria dello sviluppo farmaceutico servirà qualcosa di meno visibile e altrettanto importante: abbastanza dati da potersi fidare di loro.
