综述：人工智能在液相色谱方法开发中的应用

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何革新液相色谱（LC）方法开发（MD）流程。通过定量结构-保留关系（QSRR）模型和深度学习架构优化分子表征，结合贝叶斯优化与强化学习实现参数自优化，显著提升了筛选与优化效率。文章还指出，尽管AI在色谱信号处理和自动化方面取得进展，但分子建模与实验设计仍需突破，为分析化学领域提供了前瞻性视角。

　　

Abstract

液相色谱（LC）方法开发（MD）是构建定性分析手段的核心环节，但其耗时、高成本的特性长期制约效率。人工智能（AI）与机器学习（ML）的引入为这一领域带来变革：定量结构-保留关系（QSRR）模型结合深度学习分子表征技术，可精准预测化合物保留行为，大幅减少筛选阶段的实验负担；而贝叶斯优化和强化学习等算法则能自主优化流动相梯度、温度等参数，实现高效分离。尽管自动化流程仍面临分子建模精度等挑战，AI驱动的MD已展现出颠覆传统分析化学的潜力。

Introduction

AI与ML在分析化学中的应用正重塑复杂数据处理的范式。液相色谱作为分离复杂混合物的黄金标准，其方法开发涉及两阶段：筛选（固定相/流动相组合选择）与参数优化（流速、温度等连续变量调整）。传统试错法需反复实验，而AI技术通过数据驱动策略，将经验性过程转化为可计算的科学问题。

Screening step

QSRR模型通过分子描述符预测保留时间，结合图神经网络（GNN）等深度学习方法，可捕捉分子结构的细微差异。例如，三维分子指纹与变压器（Transformer）架构的联用，显著提升了多组分混合物中临界峰对的分离预测准确率。

Optimization step

贝叶斯优化通过高斯过程建模参数空间，以最小实验次数逼近最优条件；强化学习则模拟“试错-反馈”机制，动态调整梯度程序。例如，某研究通过马尔可夫决策过程（MDP）将柱温优化效率提升40%。

Chromatogram pre-processing

AI信号处理技术可自动校正基线漂移、峰对齐及噪声过滤。卷积神经网络（CNN）在识别共洗脱峰方面的表现优于传统算法，为后续定量分析奠定基础。

Conclusions

当前AI-MD融合仍受限于分子相互作用的理论建模精度，但跨学科协作有望突破瓶颈。未来需开发更鲁棒的QSRR描述符，并整合实验室自动化系统（如机器人平台），最终实现“一键式”方法开发。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献依据的结论。）