综述：人工智能、计算工具和机器人技术在药物发现、开发和递送中的应用

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）、计算工具和机器人技术如何革新药物发现（D-DDD）全流程，通过机器学习（ML）、高通量筛选（HTS）和自动化技术显著缩短研发周期、降低成本，并推动个性化治疗发展。文章重点探讨了AI在靶点识别、分子对接和临床数据分析中的应用，以及机器人技术在化合物合成和精准递送中的突破，同时指出数据质量和算法选择仍是当前挑战。

　　

摘要

人工智能（AI）与机器人技术的融合正在重塑药物发现、开发和递送（D-DDD）的传统模式。传统药物研发面临周期长（约10年）、成本高（单药约20亿美元）和候选分子高淘汰率（>90%）等问题，而AI驱动的预测建模（如AlphaFold蛋白结构预测）、机器学习算法（如支持向量机/SVM、随机森林/RF）和机器人自动化（如高通量筛选系统）显著提升了效率。例如，AI平台INS018_055仅用8个月完成抗癌候选药物设计，而传统方法需4-5年。

1. 引言

全球医药行业正面临转型，AI和机器人技术通过加速靶点验证（如GPCRs、激酶）、分子筛选（如虚拟筛选VS）和临床试验优化（如患者分层）应对挑战。传统方法依赖试错，而AI可分析基因组/蛋白质组大数据，机器人则实现化合物合成和制剂生产的标准化。

2. 药物研发的历史演变

从公元前2600年美索不达米亚的草药到20世纪青霉素的偶然发现，药物研发历经天然产物提取（如奎宁、紫杉醇）到计算机辅助设计（CADD）的跨越。现代流程包括靶点鉴定→高通量筛选→先导化合物优化→临床 trials（I-III期），但仍有93%小分子药物在开发阶段失败。

3. 传统方法的局限性

天然产物分离（如吗啡）和组合化学库筛选存在通量低、假阳性率高的问题。例如，超高通量筛选（uHTS）每天可评估10万化合物，但需昂贵设备。常规制剂（如片剂、注射剂）也存在靶向性差、毒性大等缺陷。

4. AI与机器学习的应用

• 靶点识别：AlphaFold预测SARS-CoV-2蛋白结构，加速抗病毒药物设计。
• 分子生成：生成对抗网络（GANs）如druGAN创造新型分子骨架。
• 临床数据挖掘：随机森林（RF）分析电子健康记录（EHRs）优化患者招募。

5. 机器人技术的突破

• 自动化合成：机械臂系统实现7×24小时化合物合成（如辉瑞的连续流反应器）。
• 纳米机器人递送：pH响应型纳米颗粒精准递送化疗药物至肿瘤部位。
• 3D打印制剂：首个FDA批准的3D打印药物Spritam^?
  （左乙拉西坦）展示个性化给药潜力。

6. 挑战与展望

数据质量（如偏倚数据集）、算法透明度（如黑箱模型）和实验验证成本仍是瓶颈。未来趋势包括AI-机器人闭环系统（如Recursion Pharmaceuticals的自动化细胞成像）和量子计算辅助分子模拟。

结论

AI与机器人技术的协同将推动D-DDD进入"智能制药"时代，从数据驱动设计（如QSAR模型）到自适应递送系统（如刺激响应水凝胶），最终实现按需治疗的愿景。