AI驱动与蛋白质微图案化融合：变革药物发现的新范式

本综述深入探讨了人工智能（AI）与功能性蛋白质微图案化（protein micropatterning）技术的融合如何革新药物发现。文章系统阐述了AI在虚拟筛选、分子设计及结构预测（如AlphaFold）中的应用，以及蛋白质微图案化在创建标准化、仿生（biomimetic）检测平台方面的优势。两者结合的高内涵筛选（HCS）平台通过自动化成像和AI数据分析，实现了高通量（high-throughput）、信息丰富的实验流程，有望显著缩短研发周期、提高临床候选药物的成功率，并推动非动物模型（NAMs）的监管接受度，代表了药物发现的未来方向。

　　

ABSTRACT

Introduction

传统药物发现受限于高成本、长周期和低成功率，其根源在于低效的筛选和不充分的模型系统。人工智能（AI）与功能性蛋白质微图案化的融合，通过加速候选物识别和增强生理相关性，为解决这些局限性提供了一种新范式。

Areas covered

这篇批判性视角文章旨在为读者提供作者关于AI与微图案化融合的专家意见，综合当前证据并讨论未来的机遇与局限。文章涵盖了将机器学习和深度学习用于高效虚拟筛选、分子设计和结构预测的最新进展，以及与能生成标准化、仿生检测平台的最先进蛋白质微图案化技术的结合。

Expert opinion

自动化成像与AI驱动数据分析的整合使得高通量、信息丰富的实验工作流程成为可能。持续的挑战包括可解释人工智能（XAI）的要求、数据质量以及支持非动物模型的不断发展的监管框架。这些AI赋能的功能性微图案化平台为药物发现带来了显著益处。在未来十年，可解释AI和工作流程自动化方面的进展对于广泛采用、监管接受以及实现闭环系统（AI驱动的实验迭代）至关重要，这些系统将通过促进科学家与智能技术之间的紧密合作来重塑药物研究。

1. Introduction

传统药物发现途径在资金和时间上投入巨大，且常常因临床成功率低和候选物在临床试验期间的高损耗而受阻。这个过程可能跨越十多年，耗资数十亿美元，历史上一直以劳动密集型、试错法为特征。近年来，人工智能（AI），特别是其子领域机器学习（ML）和深度学习（DL），与蛋白质微图案化共同崛起，成为有潜力从根本上重塑药物发现流程的强大技术。AI广义上指模拟人类决策的计算方法；ML是AI的一个子集，算法无需显式编程即可从数据中学习模式；DL是ML的进一步细分，采用能够从大规模数据中提取复杂、分层特征的多层神经网络。本综述提供了一个关于药物发现快速发展的视角，其中实验硬件/方法学（蛋白质微图案化）和数据驱动分析/解释都有潜力引发生物测试的显著转变。

AI与蛋白质微图案化阵列技术的融合不仅有可能加速药物发现的高通量特性，还能通过改善靶点呈现、机制见解和转化相关性来增强其预测准确性。通过将空间分辨的生物学信息与分子设计联系起来，这种协同作用实现了从计算机（in silico）先导化合物生成到体外（in vitro）验证的优化，从而缩短开发时间线并提高产生更安全、更有效治疗药物的可能性。

AI已展现出分析和解释传统统计方法无法处理的庞大数据集的卓越能力，从而加速了药物开发的计算阶段。高通量筛选（HTS）等成熟工具能够快速测试大型化合物库，而虚拟筛选则应用计算方法来优先筛选有前景的候选物。

蛋白质在实验检测中的呈现方式对于准确评估药物-靶点相互作用至关重要。许多临床相关靶点，如受体酪氨酸激酶、免疫检查点分子和G蛋白偶联受体，其功能本质上依赖于空间组织机制，包括聚类、寡聚化和区室化信号传导。传统的体外检测通常无法复制这些空间动力学，这限制了其生理相关性。

然而，AI处理的快速加速也带来了新的瓶颈：对数千种计算衍生候选物进行实验验证和筛选。同时，功能性蛋白质微图案化已发展成为创建高度可重复、生理相关的体外检测平台的关键方法学。该技术通过提供对细胞微环境的精确空间和生化控制，弥补了简单的二维（2D）细胞培养与复杂、昂贵的动物模型之间的差距。蛋白质微图案化是指在基底上以微米到亚微米分辨率精确操控蛋白质或生物分子的空间排列，产生明确的几何形状（如点、条纹、梯度或复杂拓扑结构）。该技术可以模拟天然细胞微环境，从而系统研究配体间距、密度、方向和聚类等空间参数如何调控细胞过程，如受体激活、下游信号传导和表型结果。

至关重要的是，蛋白质微图案化与AI驱动的图像分析和闭环实验优化的整合正在重新定义临床前研究的格局。这种结合允许快速检测设计、自动化表型分类以及基于生物学反馈对图案几何形状进行迭代改进。因此，药物发现工作流程既获得了通量，也获得了信息深度，并增强了捕捉许多治疗靶点背后空间依赖性机制的能力。

AI的分析和生成能力与微图案化创建信息丰富生物平台的能力之间的协同作用，为高内涵、高通量药物筛选提供了新范式。AI可以根据靶点生物学提出最佳几何形状，从成像数据中提取机制特征，甚至无需穷尽筛选即可预测可能的结果。本报告简要总结了该领域的关键进展和挑战，并对AI赋能的功能性蛋白质微图案化在未来十年重塑药物设计和发现的潜力提出了展望。

1.1. Literature search methodology

使用Web of Science和PubMed数据库对相关文献进行了回顾，根据其与药物发现、蛋白质图案化和人工智能关键术语的相关性选择研究。检索词根据综述的具体焦点量身定制，包括“药物发现”、“蛋白质微图案化”、“功能性图案化”、“人工智能”及其变体的组合。检索限于2000年至2025年间发表的同行评审文章，重点关注过去5年的文章，以捕捉该领域的基础性和近期进展。通过引文追踪和检索文章内的交叉引用确定了其他相关参考文献，以确保文献覆盖的全面性。

2. AI as a catalyst for modern drug discovery

2.1. From prediction to generative design

AI在药物发现中的应用已从辅助工具发展为现代研究的基础要素。最初，ML方法被用于分析大型数据集以预测理化性质、生物活性和毒性，从而减轻重复筛选任务的负担。深度学习能力的进步随后彻底改变了药物发现，使得能够通过复杂的虚拟筛选快速探索包含数十亿化合物的“超大型虚拟库”。这可以通过将DL方法应用于蛋白质-配体分子对接来预测配体-靶点结合和小分子亲和力来实现，从而提高了准确性和计算效率。例如，最近一项研究提出了一种神经网络方法，通过利用生物医学网络和关系数据来预测新化合物的药物-药物相互作用，即使在直接相互作用数据稀疏的情况下也显示出比传统模型更高的准确性。在最近一篇关于ML方法用于致癌性预测的综述中，强调结合化学结构、测定结果和代谢谱分析可显著提高敏感性和特异性，同时也指出了在满足监管期望方面，数据注释质量、测定变异性和模型可解释性方面持续存在的挑战。

一个显著的范式转变是从仅仅预测分子属性转向从头设计新化合物。生成式AI模型，经过大量分子结构和序列数据集的训练，现在能够以高精度和效率创建结构多样、稳定且功能强大的蛋白质结合剂。这种能力在过去几年中受到越来越多的关注，众多候选药物进入临床试验，尽管二期结果好坏参半但正在改善，强烈预示着这种方法前景光明。

一个里程碑式的成就是开发了诸如Google DeepMind开发的AlphaFold等模型，它能够从蛋白质的一级氨基酸序列预测其三维结构，准确度堪比实验确定的结构。这种能力从根本上改变了计算生物学工作流程，通过为表位预测和配体结合提供关键的第一步，实现了基于结构的药物设计。闭环系统也被用于生成和测定数千种受体结合剂，以识别最佳匹配的生物学相互作用。

2.2. The ‘black box’ dilemma and evolving regulatory standards

尽管AI在药物开发中前景广阔，但其采用受到许多深度学习模型缺乏透明度的阻碍。这些“黑匣子”系统通过抵抗直接解释的复杂推理产生结果，这与监管机构对清晰且可审计决策的期望相冲突。美国食品药品监督管理局（FDA）已发布草案指南，强调基于风险的可信度框架和可解释人工智能（XAI）的重要性，以确保模型的完整性和可重复性。

监管和伦理压力也正在加速向非动物测试的转变，进一步的发展使得能够在实验室中制造更复杂的生物微环境。2025年4月，FDA宣布了一项路线图，旨在减少并最终消除临床前安全性研究中的动物试验。该机构现在支持新方法方法论（NAMs），包括基于AI的预测模型、器官芯片系统和人类细胞测定，这些方法提供与人类相关的数据，并且在伦理上比动物研究更稳健。提交令人信服的非动物数据的开发者可能会获得简化的监管审查。欧洲药品管理局（EMA）同样鼓励在非临床开发中使用NAMs以减少动物使用。这推动了复杂体外“芯片”系统和不断成熟的类器官技术的进一步发展，这些技术也带来了自身的生物学和伦理问题。

当前生物医学和制药研究的监管框架非常强调可重复性和可追溯性，尤其是在良好实验室规范（GLP）和相关质量保证标准下。为了使AI驱动分析与这些要求保持一致，嵌入可解释AI（XAI）方法将至关重要。XAI不仅支持透明的模型解释，还提供了一种记录决策过程的方式，以支持监管审计和验证工作流程。这种整合越来越被视为在临床和实验室环境中接受AI基于工具的监管先决条件。

总之，这些发展指向双重必要性：首先，构建透明、可解释和可推广的AI模型；其次，将其嵌入到减少或消除动物使用、同时保持科学严谨性和监管标准的实验框架中。

3. Functional micropatterning: mimicking the cellular microenvironment

3.1. Principles and techniques for spatial control

功能性蛋白质微图案化是一种复杂的技术，允许在二维平台上对生化物质进行空间精确操控，用于高通量筛选（HTS）方法。最近的进展包括蛋白质基水相光刻胶，例如化学修饰的丝素蛋白（SAMA），它允许在完全水性、生物相容的条件下进行亚微米图案化，同时保持生物活性。这种方法有利于高通量生成生物活性微图案，可能用于药物筛选和诊断。其他研究也证明了与药物开发相关的微图案化方法的稳健性和可扩展性：光介导蛋白质转移以及其他先进方法，进一步推动了制造高度可控和可重复生物平台的能力。

微图案化方法学确实面临可重复性挑战，包括蛋白质固定化的批次间差异以及扩展到制药级通量的困难。蛋白质/肽在表面的结合可能因氨基酸序列的呈现方式和结合表面/材料的均匀性而面临挑战。光诱导图案化通过包含亚细胞尺度的光裂解/反应基团显示出卓越的能力，微接触印刷也为高分辨率和通量提供了潜力。事实上，微接触印刷与多孔板检测格式的结合已被证明是细胞图案化和反应的一个概念。

这些因素必须得到解决才能实现常规采用，但这些方法与标准96孔、384孔或更高通量格式的结合可以启用高通量自动化检测。

这些进展使得能够制造复杂的、仿生的微环境，这些环境呈现多重蛋白质复合物，在二维中模拟膜水平组织，从而增强药物筛选平台以更好地捕捉天然细胞环境的功能细微差别。多重蛋白质微图案化对于药物发现具有巨大潜力，为靶点和先导物识别所需的高通量检测提供了多功能手段。这对于研究膜蛋白相互作用和细胞信号网络特别有用。

4. The synergistic intersection: AI-guided protein micropatterning platforms

4.1. High-content screening on micropatterned substrates

微图案化基底创建了一个标准化且可重复的环境，非常适合高内涵筛选（HCS）系统，其中AI辅助的高内涵成像（HCI）是这个工具箱中的强大工具。这些系统将自动化显微镜与先进的图像分析相结合，从数千个样本中同时捕获多参数数据，实现了更高程度的控制和数据质量。微图案化与HCS的整合是由克服传统HCS局限性的需求驱动的，传统HCS通常依赖于简单的、生理不相关的二维细胞培养。

标准化环境：微图案化平台允许精确控制细胞形状、细胞-细胞相互作用和细胞外基质环境，这些是影响细胞功能和行为的关键因素。

AI驱动分析：AI，特别是深度学习，通过自动化分析庞大的高维数据集来增强HCS。它改善了图像质量、对象分割和特征提取，使得能够识别难以通过人工分析检测的细微、复杂表型模式。这包括“虚拟染色”，AI可以从无标记图像预测荧光染色，减少了对侵入性且耗时的染色程序的需求。

这种组合方法可以从单细胞阵列扩展到复杂的三维球状体培养，并应用于高通量格式，如384孔板。基于高度标准化的微图案化神经类器官，利用深度学习驱动分析进行了药物筛选，更传统的蛋白质微阵列工具也在AI引导的工作流程中用于探索SARS-CoV-2抑制的蛋白质-蛋白质相互作用。Trepte等人展示了AI引导方法在加速蛋白质-蛋白质相互作用药物发现方面的力量，通过生成式设计和计算验证成功识别了一种候选SARS-CoV-2抑制剂。这里的主要优势在于速度、可扩展性和减少对早期实验筛选的依赖；然而，验证仍然是在计算机（in silico）进行的，这凸显了向临床前测试转化的可能局限性。相比之下，Metzger等人将基于微图案的类器官与深度学习相结合，用于亨廷顿病药物筛选，在生物学相关模型中提供了高通量表型读数。虽然这增强了可重复性并捕捉了复杂的疾病表型，但该平台受到类器官培养变异性和高基础设施需求的限制。总之，这些方法说明了互补的进展：AI管道擅长快速分子设计，而基于类器官的系统则加强了疾病相关的验证。

高内涵筛选方法学的可扩展性，同时从二维推向三维，为药物开发和发现开辟了重要机遇。从手动、低通量方法向这些集成系统的转变对于早期评估和指导实验至关重要，但需要AI工具的支持来评估和验证下游的实验输出。

4.2. Automated image analysis and phenotyping with AI

AI驱动的高内涵筛选（HCS）工作流程代表了从传统人工分析的范式转变，直接解决了获取数千张高分辨率图像所产生的大量数据瓶颈。这个过程的核心是深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs），可用于自动化图像分析任务，以高准确性和重复性理解生物学反应。这种方法的关键优势在于CNNs能够学习明显的形态特征和细微的、人类难以区分的模式，这些模式对于分类药物的作用机制（MoA）至关重要，从而显著加速了有前景候选药物的识别。工作流程的阶段涉及使用CNNs处理原始图像并创建模式的紧凑数值表示。随后，聚类算法根据这些AI提取的视觉特征的相似性对具有相似MoA的化合物进行分组。除了被动分析，该技术正在向主动的、闭环系统发展，在这种系统中，AI充当自主决策者以辅助药物开发。然而，这种强大的方法存在局限性，包括需要大型、高质量、注释良好的数据集进行模型训练。一些深度学习模型的“黑匣子”性质也给解释和验证带来了挑战。该领域的未来是开发完全自主的“闭环”系统，AI根据实验反馈决定下一轮实验的流程变更，从而最大化检测能力，无需人工干预。

5. Conclusion

AI与功能性微图案化的融合为下一代药物发现展现了一个充满前景的发展轨迹。AI快速分析大型数据集和生成分子假设的能力，与高分辨率蛋白质微图案化的精确性相结合，正在为更具预测性和可扩展性的生物测试奠定基础。展望未来，最大的机遇在于开发闭环平台，其中AI系统迭代地设计、测试和改进实验，有可能减少整个研发流程的时间线并改善决策。实现这一愿景取决于克服几个关键挑战。首先，监管框架要求可重复性、透明度和可追溯性，但许多AI模型在良好实验室规范（GLP）标准下仍然难以解释和验证。其次，批次间变异性和技术复杂性继续限制着微图案化方法的可重复性和可扩展性。最后，从专用设备到运行高级AI模型所需的计算资源，成本障碍构成了广泛采用的重要障碍。应对这些挑战对于将AI-微图案化整合的承诺转化为药物研究中的切实影响至关重要。

6. Expert opinion

技术和AI辅助工作流程的进步代表了药物研究的一个重大进展，对现实世界的结果具有深远影响，例如更快的诊断、改进的治疗指南、增强的药物疗效和经济效率。主要影响预计将是药物发现的时间、成本和失败率的显著降低，同时增加可行的临床候选药物的数量。在生理相关的人类模型上进行的高内涵筛选有助于克服动物系统的关键局限性，动物系统通常无法准确转化为人类生理学。这一最新进展，加上AI驱动数据分析的加强，使研究人员能够在发现流程的更早阶段识别有前景的化合物并淘汰具有不良作用机制的高风险候选物。例如，3D人类肝脏模型在药物筛选中已显示出优于动物替代品的能力。此外，基于患者衍生细胞（例如从人诱导多能干细胞（hiPSCs）成熟的类器官）的平台为疾病建模提供了受控环境，从而加速了个性化医疗的发展。

虽然这些平台在领先机构和制药公司的临床前和早期研究中正在实施，但广泛的临床采用仍然受到挑战的限制，包括可扩展性、验证、复杂数据的整合以及许多AI模型的“黑匣子”性质。临床实践要求透明度和可追溯性，这很难与不透明的深度学习架构相协调。克服这些障碍不仅需要技术进步，还需要新的监管框架和文化转变来建立信任。对可解释AI（XAI）的持续研究对于确保可解释性和监管批准至关重要。最后，无缝整合蛋白质微图案化、成像、基于AI的分析和自动化处理的闭环平台对于建立可靠、高通量的工作流程至关重要。未来创新的潜力是巨大的，AI正从一个被动的分析工具转变为一个主动集成、具有创造性的药物发现引擎。虽然没有明确的终点，但有一条清晰的轨迹指向完全集成、自动化的系统，以加速科学发现。

在五到十年内，研究工作流程可能会在通量、可重复性和生物保真度方面取得显著收益。简单的二维检测和主观的、低通量的人工分析将被自动化的、高内涵的、生理上人类相关的平台（如蛋白质微图案化基底）所取代，并由集成的AI提供支持。在短期内，AI辅助工作流程的更广泛采用预计将带来更大的标准化和减少的不确定性。到十年左右，AI驱动的微图案化平台很可能在临床前发现中成为常规，第一批临床应用将从使用这些系统验证的药物中出现。同时，监管机构预计将建立更清晰（尽管仍在发展）的验证AI算法和输出的指南。也许最深刻的转变将是文化上的：研究人员越来越多地与智能自动化系统建立共同创造的伙伴关系。

Article highlights

人工智能与功能性蛋白质微图案化的融合可能从根本上重塑药物发现，该领域的前瞻性视角集中于实现集成、生理相关和高通量的筛选平台。

将AI驱动的分析和生成式设计与微图案化检测系统相结合，可加速候选物识别并优化实验工作流程，弥合计算机（in silico）预测与具有生物学意义的验证之间的差距。

微图案化提供了空间组织的、仿生的环境，当与AI驱动的图像分析结合时，极大地提高了高内涵药物筛选的精确度和深度。

这些方法学的协同作用支持开发能够基于实时生物学反馈进行迭代优化的自动化、闭环实验平台。

监管进展越来越支持AI引导的非动物临床前模型，强调了集成AI-微图案化方法的转化潜力。

在实现透明度、数据质量和标准化方面仍然存在关键挑战，但这种跨学科的融合有望在未来十年内推动更高效、更具预测性和个性化的药物发现。