人工智能在药物递送和开发中的进展：全面综述

这篇题为《Advances in artificial intelligence for drug delivery and development: a comprehensive review》的综述文章由 Amol D. Gholap、Md Jasim Uddin、Md Faiyazuddin、Abdelwahab Omri、S. Gowri 和 Mohammad Khalid 等作者完成，分属多个科研机构，主要包括以下机构：St. John Institute of Pharmacy and Research、Universiti Malaya、Al-Karim University、Laurentian University 和 University of Glasgow 等。这篇文章发表于 Computers in Biology and Medicine 期刊中，并于 2024 年 6 月正式上线。

这篇综述文章深入探讨了人工智能（Artificial Intelligence, AI）在药物递送与开发领域的应用与潜力，总结了近年来的研究进展与具体应用，同时展望了未来的发展方向，且结合了当前制药行业所面临的挑战。文章不仅涵盖了 AI 在药物设计、药物递送、临床试验和药物安全性等领域的作用，还探讨了该技术潜在的局限性，并提出了解决方案。

一、背景与研究主题

药物递送技术自创立以来已经经历了显著的演化。从第一代的物理化学属性优化（如溶解度、稳定性和生物利用度）到第二代旨在突破生物屏障（如细胞膜和血脑屏障）的系统，再到结合物理化学和生物学挑战的第三代技术，药物递送正不断向更智能、更高效的体系迈进。然而，传统方法在面对药物稳定性、耐药性以及复杂的人体生理环境时仍存在诸多限制。

随着人工智能技术的崛起，其作为革新医疗保健领域的潜力工具，特别是在药物开发与递送中的应用愈发受到关注。AI 可以通过新颖的算法和计算工具，有效应对传统药物开发中的种种难点，如筛选分子库、优化分子结构、验证药物靶点，并在数据挖掘和多任务学习中占据独特的优势。

综述所提出的目标是系统性梳理 AI 在药物递送与开发中当前及未来的创新应用，同时总结现有技术的局限性与挑战，包括隐私问题、数据安全性与 AI 模型可解释性等。

二、人工智能在药物研发的主要应用

1. 药物发现和设计

人工智能被视为解决药物开发过程缓慢和高成本问题的理想工具。其在药物的发现和设计步骤中发挥了以下作用：

• 高通量筛选：AI 技术能快速识别潜在的 Hit 和 Lead 化合物，利用分子对接（Docking）、分子动力学模拟以及基于配体的方法，筛选出与靶点具备较高结合能力的化合物。
• 靶点验证：通过深度学习（Deep Learning, DL）和机器学习（Machine Learning, ML）的算法对疾病机制和蛋白质结构进行深入分析，AI 可以优化靶点的验证过程。
• 定量构效关系（Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR）建模：AI 的 QSAR 方法能够通过预测分子活性、毒性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）参数，显著加速候选药物的发现。
• 蛋白质结构预测：借助 AlphaFold 等工具，AI 已成为预测蛋白三维结构的重要工具，为靶向药物设计提供了更准确的数据支撑。

2. 药物递送

文章指出，AI 在药物递送系统、尤其是纳米药物领域展现出了广阔的应用前景。具体包括：

• 智能药物输送系统：AI 结合神经网络技术，可设计出可控药物释放系统以及适应复杂生物环境的递送装置。
• 纳米技术集成：纳米机器人与 AI 协同作用，实现了针对性药物递送到特定组织或细胞，降低了毒副作用。
• 计算模拟：AI 可解决药物配方问题，模拟复杂的药物溶解和吸收过程，预测不同形式药物递送系统中的性能。

3. 临床试验优化

AI 在临床试验的设计、实施和数据分析中，极大地提高了效率和准确性：

• 患者招募：通过自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和预测数据分析模型，AI 能更快速地匹配符合试验要求的患者，显著减少试验周期。
• 虚拟试验组：AI 可创建具有统计意义的虚拟试验对照组，降低对安慰剂组的伦理争议，同时优化数据利用。
• 试验数据分析：AI 通过分析集成患者的生物标志物数据和基因组变异，识别治疗的潜在生物靶标或候选患者群体。

4. 药物安全性与毒性预测

AI 在毒性预测领域展现了其能力，被认为是传统体外实验和动物试验的替代工具。文章提到了以下亮点：

• 高精度分析：AI 的多任务学习（Multitask Learning）可同时预测多个毒性终点。
• 在研化合物安全性评估：借助算法工具（如 Random Forest 和 Deep Neural Networks），AI 快速识别具有高风险的化合物。
• 个性化治疗评估：AI 可结合患者特定基因组和生理参数，预测可能的副作用，为精准医疗提供数据支持。

三、AI 技术的挑战与局限性

尽管 AI 在制药行业有着显著的优势，但现阶段仍面临以下主要限制：

1. 数据偏倚：由于训练数据的不足或不均，某些 AI 模型可能出现分析偏倚。
2. 透明性与可解释性：AI 模型（特别是深度学习模型）常被视为“黑箱模型”，缺乏对预测结果因果关系的清晰阐释。
3. 数据安全与隐私：患者隐私保护是制药行业应用 AI 的重要道德议题。
4. 经济成本与计算资源：深度学习模型的开发需要高性能计算基础设施和高质量数据，这可能会增加中小型企业的进入门槛。

四、文章的科学意义与实际应用价值

这篇综述文章全面阐述了 AI 在药物开发与递送中的多重应用领域，既总结了当前的技术优势，也明确指出了未来发展的潜在方向。科学意义在于：

• 提供了跨学科视角，将 AI 的前沿技术和传统药物科学深度结合。
• 为药物研发行业的企业及科研人员提供了系统性的技术路线图。
• 对于克服传统制药行业中的瓶颈问题（如研发时间长、成本高）具有重要的推动作用。

实际应用价值方面，AI 技术预计将在短期内优化药物研发及分发流程，长期内对精准医疗和个性化治疗产生深远影响。

总结

总体来看，该论文以其系统性、全面性和创新性，为人工智能在制药行业中的应用开拓了新的视角。从疾病靶点识别到临床试验优化，再到纳米药物递送，AI 的应用已经进入全面开发阶段。但同时，也需要进一步解决数据偏差、模型透明性和伦理问题，以实现其全面潜力。文章为学术界和工业界的未来工作提供了重要的指导和启发。