综述：评估基于人工智能的模型引导药物开发（MIDD）的影响：一项比较性回顾

这篇综述系统评价了人工智能（AI/ML）在模型引导药物开发（MIDD）中的应用潜力，对比传统方法，指出AI可优化剂量策略、临床试验设计及药物安全性评估，但缺乏标准化评价指标和监管指南。研究基于PubMed的67篇文献分析，为AI在药物开发中的整合提供了理论基础。

　　

摘要

模型引导药物开发（MIDD）在确保个体化疗法的有效性和安全性中至关重要。近年来，人工智能/机器学习（AI/ML）在药物开发领域的应用呈指数级增长。将AI/ML整合至传统药理学计量方法或作为独立工具，有望优化剂量策略、指导临床试验设计，并增强药物疗效与安全性的定量评估。本综述通过结合监管视角，系统比较了基于AI的MIDD与传统方法的差异。研究基于PubMed数据库，使用5个医学主题词（MeSH）筛选出67篇相关文献。结果表明，AI模型可通过药物开发的多个阶段提升MIDD的决策支持能力，但标准化评估指标和监管框架的缺失仍是主要限制。

AI在MIDD中的应用潜力

AI/ML技术通过处理复杂数据集（如基因组学、蛋白质组学）加速了药物靶点发现和生物标志物识别。例如，深度学习模型可预测药物-靶点相互作用，减少实验筛选成本。在剂量优化中，强化学习算法能模拟个体化给药方案，尤其对治疗窗狭窄的药物（如抗凝药华法林）具有重要意义。

与传统方法的比较

传统MIDD依赖药代动力学/药效学（PK/PD）模型，而AI模型（如神经网络）可整合多组学数据，提升预测精度。一项纳入23项研究的分析显示，AI模型在预测药物不良反应（ADR）的准确率比传统方法高15-20%。然而，AI的"黑箱"特性导致其可解释性不足，可能影响监管审批。

挑战与未来方向

当前AI-MIDD面临三大挑战：1) 数据质量与标准化不足；2) 缺乏跨机构验证框架；3) 监管机构（如FDA、EMA）尚未发布专门指南。未来需建立统一的AI模型验证标准，并开发可解释性工具（如SHAP值分析）。

结论

AI-MIDD代表了药物开发的范式转变，但其临床转化需要学术界、工业界与监管机构的协同努力。随着更多前瞻性研究的开展，AI有望成为MIDD工具箱中的核心组件。