综述：非临床实验室中的人工智能：加强良好实验室规范和文档规范

本综述深入探讨了人工智能（AI）如何赋能非临床实验室，以加强良好实验室规范（GLP）和良好文档规范（GDP）的合规性。文章聚焦于AI在异常检测、预测建模及自动化审计等方面的应用，并重点分析了其在验证、与ICH Q8–Q14等法规对齐及技术成熟度（TRL）方面的挑战与策略，为实验室质量体系向Pharma 4.0转型提供了结构化路线图。

　　

Artificial intelligence overview

机器学习（ML）作为人工智能（AI）的核心领域，在受监管的制药实验室中日益重要。与传统固定规则系统不同，ML模型能从实验室数据中自适应学习，支持数据完整性监控、预测性控制和自动化文档。ML方法通常分为监督学习、无监督学习和强化学习，其与GLP、GDP及ICH Q8–Q14等基于风险的质量管理框架保持一致，为实现预测性质量控制提供了基础。

Application of AI to support GLP/GDP aspects in non-clinical laboratories

良好实验室实践（GLP）法规对于确保科学数据的可靠性、可重复性和可追溯性至关重要。随着对计算机化系统的依赖增加，监管机构强调验证、安全审计追踪和受控访问是良好文档实践（GDP）的基本组成部分。人工智能技术通过多种方式支持这些方面：

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  异常检测与预测建模：AI系统可以分析历史实验室数据（如质量控制结果、过程参数），识别可能预示程序偏差的模式，从而在测试开始前预测风险。这类似于制药行业中用于预测设备故障的预测性维护。
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  计算机视觉与自动化审计：AI驱动的视觉系统可用于自动检查文档（如手动输入的数据）的准确性和完整性，减少人为错误。自然语言处理（NLP）技术可以自动化审计追踪的生成和审查，确保符合ALCOA⁺（可归因性、易读性、 contemporaneity、原始性、准确性）原则。
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  物联网（IoT）与质量监控：将AI与IoT传感器结合，可以实时监控实验室环境条件和设备性能，确保实验过程始终在预设参数内运行，增强数据 traceability。

Validation of AI systems in the context of GLP

将AI系统整合到GLP框架中面临的主要挑战是其验证问题。AI的“黑箱”特性——即其内部决策过程难以直接观察和理解——对GLP的核心原则（如可重复性、可追溯性）构成了挑战。因此，AI系统的验证需要基于风险的协议，确保其输出可靠、可解释且符合监管要求。这包括设计确认（DQ）、安装确认（IQ）、操作确认（OQ）和性能确认（PQ）。验证过程必须解决模型的可重复性、算法的透明度以及与现有实验室信息管理系统（LIMS）等遗留系统的互操作性。

AI for predicting deviation risk before testing is performed

利用监督学习和人工神经网络（ANN）等方法，AI可以基于先前的工艺数据，预测设备故障或产品质量偏差。在实验室环境中，这意味着可以在测试执行前识别出可能导致偏离标准操作程序（SOP）的风险因素，从而实现主动干预，避免数据完整性问题。

Conclusion

人工智能（AI）通过异常检测、预测建模、自动化视觉检查、审计追踪自动化和基于IoT的质量监控，在加强非临床实验室的良好实验室规范（GLP）和良好文档规范（GDP）方面具有变革潜力。当其与可解释的AI（XAI）原则相结合，并整合到经过验证的实验室信息管理系统（LIMS）中，同时与FAIR（可发现、可访问、可互操作、可重用）数据原则和ALCOA⁺要求对齐时，其影响最为显著。未来的成功采用依赖于分阶段策略、开源工具、基于云的平台以及人在回路的监督，以确保透明度、监管可接受性，并最终推动实验室质量实践与Pharma 4.0、过程分析技术（PAT）和质量源于设计（QbD）倡议协同发展。当前障碍包括与遗留系统的有限互操作性、劳动力培训不足以及基础设施成本高，尤其是在中低收入国家。