综述：人工智能在药学科学中的全面评述

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）和机器学习（ML）在药物发现、临床开发、制造和监管科学中的变革性应用，涵盖从AlphaFold驱动的蛋白质建模到自然语言处理（NLP）文献挖掘等前沿技术，同时探讨了算法偏见和“黑箱”模型等挑战。

　　

人工智能在药学科学中的全面评述

1. 引言
人工智能（AI）与药学科学的融合彻底改变了药物研发流程。从早期的专家系统（如MYCIN）到AlphaFold的蛋白质结构预测突破，AI技术已渗透至药物靶点识别、临床试验优化和个性化医疗等核心环节。深度学习（DL）和图神经网络（GNN）等算法正加速解决传统药学的瓶颈问题，如高维基因组数据分析和多参数优化（MPO）。

2. 药物发现中的AI基础
监督学习（如随机森林）和强化学习（RL）分别用于化合物活性分类和de novo
分子设计。RDKit和Open Babel等工具标准化了化学数据预处理，而DeepChem的GraphConv模型可预测IC₅₀
值。值得注意的是，生成对抗网络（GANs）已能设计具有特定性质的分子，如DDR1激酶抑制剂。

3. 分子建模与结构设计
AlphaFold以近实验精度预测蛋白质3D结构，但其动态构象模拟仍需分子动力学（MD）补充。案例显示，AI将KRAS-G12C抑制剂sotorasib的研发周期大幅压缩，而GNINA等工具通过卷积神经网络（CNN）提升了分子对接精度。

4. 计算药理学与化学信息学
定量构效关系（QSAR）模型结合贝叶斯优化平衡了药物相似性（QED）与合成可行性（SAScore）。混合C++/Python框架（如Schr?dinger Glide）实现了毫秒级虚拟筛选，而PyTorch构建的图神经网络可预测多药理学效应。

5. NLP与生物医学文本挖掘
BioBERT在命名实体识别（NER）任务中表现优异，而Med-PaLM在医学问答中超越GPT-3.5。FDA的RxBERT专门解析药品标签，但跨机构临床笔记的语义歧义仍是挑战。

6. 药物安全与毒理学
DeepTox在Tox21挑战中通过多任务学习预测致癌性，而社交媒体挖掘（如BERT模型）可捕捉传统监管未报告的副作用。XGBoost在信号检测中灵敏度优于传统比例报告法（PRR）。

7. 制药智能制造
物联网（IoT）传感器配合随机森林预测设备故障，而过程分析技术（PAT）中的ANN模型实时调控结晶工艺。长短期记忆网络（LSTM）优化疫苗供应链需求预测，减少库存浪费。

8. 药物重定位与精准医疗
COVID-19期间，GDRnet等图网络模型成功预测巴瑞替尼的抗病毒潜力。PharmCAT工具通过CYP2C9基因型指导华法林剂量，准确率超95%。

9. 挑战与展望
“黑箱”模型需可解释AI（XAI）技术（如注意力机制）增强透明度。FDA正制定AI医疗器械动态更新规范，而数据偏见（如种族代表性不足）可能影响临床决策。未来，量子机器学习与联邦学习的结合有望突破分子模拟极限。

结论
AI已成为药学创新的核心引擎，但其临床转化仍需解决算法透明度、伦理合规和跨学科协作问题。从靶点发现到患者用药，AI的价值链构建将依赖持续的技术迭代与监管协同。