综述：人工智能在高效液相色谱方法开发中的技术整合、局限性与未来方向综述

《Critical Reviews in Analytical Chemistry》：Artificial Intelligence in HPLC Method Development: A Critical Review of Technological Integration, Limitations, and Future Directions

本综述系统剖析了人工智能（AI）驱动高效液相色谱（HPLC）方法开发从传统实验设计（DoE）向机器学习（ML）、深度学习（DL）及强化学习（RL）范式的转型。文章强调，尽管AI在保留时间预测、梯度优化及实时控制方面展现出卓越潜力，但其在监管环境（如GxP）中的应用仍受限于模型可解释性、验证壁垒及数据标准化挑战，并澄清了确定性模拟器（如DryLab?）与真实AI的本质区别。未来需通过可解释AI（XAI）、数字孪生等混合框架实现创新与监管信任的平衡。

　　

从经验到智能：AI重塑HPLC方法开发的路径与挑战

高效液相色谱（HPLC）作为药物分析、环境监测等领域的核心工具，其方法开发长期依赖实验设计（DoE）和保留建模等经验性框架。近年来，人工智能（AI）技术的渗透正推动该领域从“试错式”优化向数据驱动的自主决策跃迁。本综述将深入解析AI在HPLC方法开发中的技术整合路径、现实应用瓶颈及未来突破方向。

技术演进：从DoE到AI驱动的范式转移

传统HPLC方法开发依赖于逐步调整流动相比例、柱温等参数的实验设计（DoE），虽具系统性但耗时且难以应对复杂基质。AI技术通过机器学习（ML）算法（如随机森林、支持向量机）对历史色谱数据进行训练，可精准预测保留时间与分离度。例如，深度学习（DL）模型能解析色谱图中微小噪声与峰形关联，而强化学习（RL）则通过与环境交互实现梯度条件的自适应优化。值得注意的是，业内常将DryLab^?、AutoChrom^?等确定性模拟器误标为AI工具，实则二者基于机理模型，缺乏数据驱动的学习能力。

应用优势：精准预测与实时控制的突破

AI在HPLC中的核心价值体现在三方面：其一，通过ML模型将保留时间预测误差降至1%以内，显著优于传统QSRR（定量结构-保留关系）模型；其二，利用RL算法动态调整梯度洗脱程序，应对多组分分离的临界挑战；其三，结合物联网（IoT）设备实现色谱系统的实时控制，构建“方法开发-验证-执行”闭环。例如，某研究通过卷积神经网络（CNN）自动识别共洗脱峰，将方法开发周期缩短60%。

现实挑战：可解释性与监管壁垒

尽管AI性能卓越，其“黑箱”特性导致模型决策逻辑难以追溯，阻碍其在GxP监管环境中的应用。监管机构要求方法验证需提供明确的可追溯证据，而深度神经网络（DNN）等模型的内在工作机制缺乏透明度。此外，训练数据质量参差不齐、特征工程标准缺失，以及模型生命周期管理的验证空白，进一步限制了AI工具的规模化部署。

未来方向：可解释AI与混合框架的融合

为解决上述问题，可解释AI（XAI）技术（如SHAP、LIME）正被引入以可视化模型决策依据。同时，数字孪生技术通过构建色谱系统的虚拟映射，实现AI模型的无风险测试与优化。另一趋势是联邦学习（Federated Learning），它在保护数据隐私的前提下联合多机构数据训练模型，提升泛化能力。最终，融合机理模型透明度与AI适应性的混合框架，将成为兼顾创新与监管信任的关键路径。

综上所述，AI在HPLC方法开发中的价值已超越单纯的计算加速，而是迈向智能化工作流的战略核心。其全面落地需跨学科协作，确保技术革新与操作可行性、伦理规范的统一。