人工智能在社会各领域的应用越来越广泛，制药行业尤为显著。本文聚焦AI在药物发现与开发、药物再利用、临床试验等环节的应用，探讨其如何降低人工成本、提高效率，并在短时间内推动研究目标的实现。同时梳理AI在药物研发中使用的工具与技术、面临的挑战及应对策略，并展望其未来走向。 药物研发的数字化进程推动显著，但也带来新的难题，尤其是在临床阶段。为应对海量数据的分析需求，AI应运而生，涵盖推理、知识表示、问题求解以及机器学习等方法。深度学习作为机器学习的一个分支，通过人工神经网络来处理复杂信息。神经网络的结构可分为多层感知器、递归神经网络、卷积神经网络等；更高级的形式还包括自组织网络、径向基函数网络、LVQ等。将神经网络应用于医疗领域，主要目的是从庞大数据中提取有用信息，辅助制定治疗策略、提升疾病诊断的速度与准确性。例如，在乳腺癌的快速筛查中，类似应用已实现显著的时间与资源节约。 在药物发现与开发中的应用可以通过若干层级进行展开。原有化学数据库中积累了大量分子信息，传统筛选方法往往耗时且成本高，开发一枚新药平均可能需要十年以上并耗资数十亿美元，成功进入临床的分子比例很低。如今，虚拟筛选算法通过机器学习预测分子活性、毒性等特性，显著加速候选分子的筛选过程。跨国药企与IT公司正在联手建立AI平台，用于肿瘤免疫治疗、心血管疾病等领域的新药发现与治疗策略探索。 药物分子性质预测 - 物理化学性质对药代动力学与受体结合有直接影响，设计新药时需对其予以考虑。多种AI工具通过已有数据训练模型，预测溶解度、分配系数、离子化程度、透膜性等关键参数。分子描述符、SMILES、势能、电子密度、三维坐标等信息被输入到神经网络、核方法等模型中，用以推导潜在分子并评估其性质。相关研究通过不同的ANN、图核、核脊等方法，对酸解常数、渗透性等进行预测与验证。 药物分子生物活性预测 - 药物对靶标的亲和力决定了疗效与安全性，AI可依据靶标特征或相似性来推断潜在结合能力。诸如ChemMapper、SEA等方法可用于预测药物-靶标相互作用，回归树与其他机器学习模型也被用于预测亲和力与活性。药代动力学与ADME性质的预测同样依赖AI工具，如用于位点代谢预测的XenoSite、FAME、SMARTCyp，以及用于识别CYP450亚型的工具组合。对上市药物的ADME预测也已显示出较高的准确性。 药物分子毒性预测 - 早期识别潜在毒性有助于降低后续研发成本与风险。传统路径往往包含细胞与动物试验的多步验证，而AI工具可在较早阶段进行毒性评估以筛选风险分子。LimTox、pkCSM、admetSAR、Toxtree等平台提供毒性预测与安全性评估。深度学习模型如DeepTox可结合分子描述符的静态与动态特征来预测毒性，而基于机器学习的eToxPred等方法也已在不良反应预测上显示出较高的准确性。 mile米乐 靶点结构与相互作用的预测 - 许多疾病相关蛋白质的三维结构对药物设计至关重要。以基于深度学习的工具为代表的结构预测方法（如AlphaFold）通过分析氨基酸之间的距离与键角等信息，推断蛋白质的三维构象，提升靶点可视化与药物设计的准确性与效率。药物-受体相互作用的预测对理解药物功效、适应症选择及选择性有重要意义，AI方法在大规模蛋白-配体相互作用预测中展现出潜力，且有望降低新药研发成本与时间。 从头设计与优化药物实体 - 近年来，人工智能在药物分子设计领域的应用快速扩张。相比传统从头设计，深度学习驱动的方法能够生成大量候选分子，并为它们提供多条潜在的合成路线，显著提高设计效率。临床试验需要较长时间与高额投入，且成功率有限。AI借助海量数字化健康数据和患者信息，提高患者分层、靶点预测与先导化合物筛选的准确性，有助于提升临床阶段的成功概率。通过监测患者遵从性、预测研究中的潜在中断点，AI还可以优化试验设计与执行。例如，移动监测工具能够提升药物摄入依从性，降低试验中断风险。 临床试验中的应用与展望 - 以患者特异性基因组信息为基础的分层策略，有助于在II期和III期临床试验中锁定更具药物靶点的患病人群，从而提高试验的成功率与效率。在试验前阶段，AI可对先导化合物进行预测与筛选，帮助研究团队在合理的患者群体背景下选择最具潜力的分子。实时监控与数据分析能降低试验中途退出的概率，提升招募效率和数据质量。实际应用中，数字化工具还能提升药物摄入的监测与合规性，确保试验数据的可靠性与完整性。 挑战与对策 - 成功落地的关键在于高质量、可靠的数据基础，以及对数据治理、隐私保护和合规性的重视。行业普遍面临的难题包括缺乏熟练的人员、预算限制、对自动化替代人力潜在影响的担忧、对模型透明度与可解释性的质疑，以及“黑箱”问题带来的信任障碍。要实现全面应用，需要具备具备数据科学能力的软件工程团队、清晰的业务与研发目标，以及能够持续迭代的AI平台。 未来展望 - 大型药企正积极拥抱AI，AI驱动的药物发现与开发已成为提升研发效率、缩短时间、降低成本的重要力量。AI不仅能帮助快速识别靶点化合物与优化合成路线，还能预测药物-靶标关系、评估结构-活性关系，以及优化生产工艺与剂型选择，以实现批次间的一致性。随着技术进步，行业需要以负责任的态度推进监管框架建设，确保安全性、可解释性与数据合规性。总体而言，AI将在提高新药成功率、改进治疗策略、以及提升药物研发整体效率方面发挥日益重要的作用，成为制药领域的有力辅助工具。