综述：人工智能驱动的药物配方开发：从发现到监管环节，重塑药物研发的未来

《Journal of Pharmaceutical Innovation》：AI-Driven Drug Formulation Development: Transforming the Future of Pharmaceutical Drug Development from Discovery to Regulatory Aspects

人工智能通过机器学习技术加速药物开发，优化制剂配方，减少失败率，并推动个性化医疗。当前面临数据质量、计算资源和监管挑战，未来需整合多组学数据，实时监测患者，并与跨领域专家协作，以实现更高效、精准的制药流程。

　　

摘要

背景

人工智能（AI）正在成为制药科学领域的游戏规则改变者，尤其是在药物配方方面。传统的配方方法常常面临诸如耗时较长、成本高昂以及需要反复进行试错过程等挑战。

洞察

AI通过使用智能算法来加速研发进程、减少失败次数并提高精确度，从而提供解决方案。机器学习技术（包括神经网络、支持向量机和强化学习）被用于预测最佳辅料、检测药物之间的相互作用、提高药物稳定性，甚至建议个性化剂量。这些工具帮助研究人员做出更好的决策，并减少不必要的实验。像IBM Watson、Atomwise和Schr?dinger这样的AI驱动平台已经在支持药物发现和配方工作。它们与现有流程相结合，使工作流程更加可靠和高效。然而，仍存在一些挑战：数据的质量和可用性问题、计算资源的限制以及监管方面的考虑可能会阻碍AI的广泛应用。此外，关于伦理问题以及AI系统需要具备透明性和可解释性的需求对于建立信任也非常重要。展望未来，AI有潜力通过整合组学数据、实时监测患者状况以及创建能够满足个体需求的自适应配方来改变药物配方领域。药剂师、AI专家和监管机构之间的合作对于实现这一愿景至关重要。

结论

AI正在为更快、更便宜且更个性化的药物开发铺平道路。随着持续的创新，AI将在药物配方和个性化医学的发展中发挥不可或缺的作用。