人工智能（AI）正在彻底改变药物递送领域，将其从依赖试错的经验性学科转变为一门精准的预测科学。这篇综述深入探讨了AI在整个药物递送开发流程中的变革性作用。
AI驱动的纳米载体设计与制剂
在纳米载体设计方面，AI的核心应用之一是预测建模。机器学习（ML）算法，如支持向量回归（SVR）、随机森林、梯度提升（如XGBoost）和人工神经网络（ANN），能够根据初始制剂参数准确预测纳米颗粒的关键质量属性（CQAs），包括粒径、多分散指数（PDI）、Zeta电位和载药量。这使研究人员能够从一开始就理性设计具有理想特性的纳米颗粒。
更先进的应用是纳米载体的逆向设计。生成模型，如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），能够根据预期的体内结果（如长循环时间或高肿瘤蓄积）主动提出最优的纳米颗粒设计方案。例如，GAN可以用于从头设计用于下一代脂质纳米粒（LNP）的新型可生物降解聚合物或类脂质材料，从而加速先进递送系统的发现。
AI用于靶向和刺激响应药物递送
在精准医疗中，AI加速了靶向配体的发现和刺激响应系统的优化。对于配体发现，AI通过虚拟筛选（使用图神经网络GNN和卷积神经网络CNN分析结合亲和力和特异性）和知识挖掘（使用自然语言处理NLP模型如BioBERT从文献中识别新靶点）来识别高亲和力、高特异性的配体。
对于刺激响应系统，AI解决了复杂的多变量优化问题。对于内部刺激（如肿瘤酸性pH值、高谷胱甘肽水平），ML模型可以逆向设计组分，如用于内体逃逸的pH敏感壳层或酶特异性肽接头。对于外部刺激（如光、超声波），生成模型可以提出新颖的材料组合和纳米结构，以实现前所未有的时空控制。
AI在药代动力学和药效学（PK/PD）建模中的应用
AI通过个性化生理药代动力学（PBPK）模型增强了药代动力学预测。AI分析患者的遗传学、年龄、器官功能等独特数据，以预测其个人生理参数，从而创建患者的数字孪生，模拟高度准确的个性化药物浓度-时间曲线，实现真正优化的个体化治疗方案。
AI在预测药物-药物相互作用（DDI）方面也至关重要。ML模型可以分析纳米载体系统和合并用药的分子特征，在治疗实施前标记出疗效改变或毒性增加的风险。
临床转化与专利格局
AI驱动的疗法正在进入临床评估阶段。一些案例涉及使用AI平台设计的分子（如Insilco Medicine的ISM001-055）或用于个性化给药的AI算法（如胰岛素剂量计算）。专利活动反映了AI在药物递送中的战略重要性，主要参与者包括大型制药公司和专注于AI的初创企业，专利涵盖了从LNP配方设计到闭环给药系统等多个方面。
挑战与未来展望
尽管潜力巨大，AI在药物递送中的广泛应用仍面临挑战。主要包括数据质量与可用性（需要大规模、标准化的数据集）、模型可解释性（“黑箱”问题，需要可解释AI-XAI）、监管科学滞后（需要针对AI驱动药物的具体指南）以及工作流程整合（需要文化转变和科学家技能提升）。未来展望包括AI驱动的“制药工厂”实现个性化药物递送系统的连续自动化生产、患者特异性数字孪生用于治疗模拟优化，以及整合多组学数据和实时生物传感器数据的多模态AI，以设计动态、整体的个性化治疗策略。
结论
AI与药物递送的整合标志着一个根本性的范式转变。通过系统性地解决数据基础设施、生物相关建模和转化可用性方面的挑战，AI有望成为治疗开发中不可或缺的伙伴，释放其全部潜力，从而通过精确、可预测的药物递送解决方案重新定义患者护理标准。
