引用本文
赵璐卓，王建新，盛剑勇*. 人工智能助力口服制剂开发的研究进展[J]. 中国医药工业杂志, 2024, (6) : 761-819.
Research Progress of Artificial Intelligence-assisted Development in Oral Formulations
人工智能助力口服制剂开发的研究进展
赵璐卓，王建新，盛剑勇*
( 复旦大学药学院药剂学系，智能化递药教育部及全军重点实验室( 复旦大学)，上海 201203)
摘要
口服是目前最常用的给药途径。口服制剂的处方和制备工艺通过合理设计和优化，可以起到对药物的增溶、缓控释等效果，从而实现提高口服生物利用度、增效、减毒或个性化给药。然而，目前药物制剂的处方和制备工艺优化仍高度依赖于传统的试错试验和经验数据，既耗时、费力、成本高，又难以预测。近年来蓬勃发展的人工智能技术有望实现口服制剂处方的高效、系统设计。基于已有的口服制剂实验数据，通过人工智能建立预测模型，可达到预测口服制剂相关指标和优化口服制剂处方和工艺参数的目的。文章总结了人工智能辅助口服制剂开发的基本原理和应用，对人工智能在口服制剂领域的应用前景进行探讨和展望，为人工智能进一步加速药物制剂研发提供参考。
关键词
人工智能；机器学习；药物制剂；口服制剂；处方设计；预测；研究进展
文章节选
由于具有给药方便、易于大规模生产等优点，约84％的畅销药品均是口服制剂， 占全球所有药物制剂市场份额的90％左右。口服制剂设计需要考虑的关键问题包括克服生物大分子药物的胃肠道物理屏障和生化屏障，提高水溶性差、渗透性差药物的口服吸收等。通过合适的制剂策略、优化制剂处方，可有效促进药物吸收，从而提高药物口服生物利用度。
尽管几十年来药剂学技术不断发展进步，但是药物处方设计仍然依赖于传统的试错试验，需要经过处方前研究、处方筛选、制剂工艺放大和体内外研究等过程，费力、费时、成本高且结果难以预测。此外，通过传统试错试验很难得到最优处方。因此，亟需开发一种高效、系统的处方设计和工艺优化方法。
人工智能(artificial intelligence，AI) 已被用于药物研发的多个阶段，例如药物靶点的发现、活性药物成分的开发、先导化合物的合成和筛选、毒理学研究、制剂设计和临床研究。近10 年来，全球AI 辅助药物研发的专利申请逐年递增，尤其是2016 年以后增长迅猛。这一趋势也吸引了谷歌、亚马逊、微软和IBM 等科技巨头开发可用于制药工业和医疗保健的AI 技术，以加强其在全球市场的技术领导地位。
早在30 多年前，AI 就已开始应用于辅助药物制剂的开发。1991 年，HUSSAIN 等通过人工神经网络(artificial neural network，ANN) 成功预测了药物的释放参数、溶出度和半衰期。相较于传统的响应面法，ANN 分析能更精确地预测一系列验证试验的响应值。近年来，AI 在药物制剂上的应用更是“遍地开花”，包括预测制剂辅料对原料药溶解度的影响、确定蛋白质的化学和胶体稳定性、预测制剂的物理稳定性和载药率，以及预测药物从微粒和纳米粒中释放的速率等。在这些应用中，基于AI的高通量筛选实现了传统试验无法完成的工作量，彰显了AI 辅助药物制剂研发的重要意义。
近年来， 随着深度神经网络(deep neural network，DNN)、集成学习、迁移学习等越来越多前沿算法的涌现，AI 成功推动了多种口服制剂的处方工艺设计，既包括片剂、胶囊等传统剂型，又包括纳米制剂、3D 打印制剂等复杂制剂。AI 的在口服制剂开发中应用包括：预测制剂口服后的药动学参数；通过处方工艺优化，提高制剂稳定性，调节药物释放速率，提高药物的口服生物利用度，保证制剂质量。本综述将详细介绍AI 辅助药物口服制剂开发的原理与方法，以及在口服制剂设计中的具体应用。
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作者简介 ：
赵璐卓(2000—)，女，硕士研究生，专业方向：口服制剂的新制备工艺。
通信作者 ：
盛剑勇(1986—)，男，博士，研究员，从事新型口服制剂的研究。
E-mail：jysheng@fudan.edu.cn
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