综述：利用人工智能推动制药行业液体剂型的进步

这篇综述系统阐述了人工智能(AI)在制药工业液体剂型开发中的革新应用，重点探讨了机器学习(ML)、人工神经网络(ANN)与过程分析技术(PAT)的融合如何优化溶剂选择、药物-辅料相容性(DE)、结晶度等关键参数，实现符合工业5.0(Industry 5.0)标准的智能生产。文章通过案例分析展示了AI在溶液、混悬剂和乳剂等剂型开发中的实际成效，为制药行业数字化转型提供了重要参考。

　　

人工智能技术正在重塑制药行业的液体剂型开发范式。这篇综述深入探讨了AI在单相和双相液体剂型全流程中的应用，从溶剂筛选到生产工艺优化，展现出数据驱动方法如何替代传统的试错模式。

预制剂挑战的智能解决方案

在单相制剂开发中，溶剂选择直接影响活性药物成分(API)的溶解度和稳定性。人工神经网络(ANN)模型通过分析10种物理化学描述符，能准确预测药物在不同溶剂中的log S值，其预测性能在第二期溶解度挑战赛(SC-2)数据集验证中表现优异。对于pH敏感型药物如埃索美拉唑，多层感知器(MLP)网络可建立pH(10.4-10.6)与稳定性的量化关系，为冻干工艺设计提供科学依据。

双相系统面临更复杂的稳定性问题。计算流体力学(CFD)模拟结合支持向量回归(SVR)算法，能优化均质过程中的剪切应力参数，将乳液液滴尺寸控制在纳米级。对于混悬剂，ANN模型通过分析流变学数据，可预测粒径分布与沉降速度的关键影响因素。

制剂开发的数字孪生技术

生成式智能(GI)技术正在改变传统处方开发模式。如Schr?dinger平台通过计算机辅助处方设计(computer-aided formulation design)，可预测溶解度、包封效率和释放曲线等关键参数。在冻干工艺开发中，数字孪生技术将优化周期从数月缩短至14天，并降低60-75%的能耗。

质量源于设计(QbD)框架下的失效模式分析(FMEA)也因AI得到增强。机器学习算法能自动识别历史数据中的风险模式，相比传统方法更早发现潜在失效因素。实验设计(DoE)与ML的联用，显著提高了处方筛选效率。

特定剂型的AI应用突破

在溶液剂生产中，深度神经网络(DNN)可减少喷雾形态研究的实验次数，通过11,560个数据点训练后能准确预测雾化角度和宽度。对于长效注射剂(LAI)，Extra Trees Regressor(ETR)模型在儿科患者群体药代动力学数据上表现优异(R²=0.8)，实现了个体化给药预测。

混悬剂的开发受益于微射流技术参数的智能优化。Keras和LightGBM算法能预测纳米混悬剂的粒径和多分散指数(PDI)，但在反溶剂沉淀法预测上仍需改进。CFD模拟则揭示了固液搅拌罐中颗粒行为的流体力学规律。

乳剂开发中，ANN模型准确预测了表面活性剂Span 80浓度(2%)与乳化时间(3分钟)的最佳组合，使内相泄漏率降至0.07%。三元相图结合机器学习，大幅提升了微乳处方筛选效率。

行业协作与技术挑战

制药企业与AI公司的合作案例显示，AI应用可使运营利润翻倍。然而算法透明度不足、数据偏见和算力需求仍是主要挑战。采用SHAP解释框架和联邦学习(FL)能提升模型可信度，而碳足迹追踪工具如CodeCarbon有助于实现绿色AI目标。

展望未来，AI与PK/PD模型的深度整合将开启治疗效能与生产工艺协同优化的新纪元。随着行业5.0技术的成熟，制药生产正迈向全面数字化、自动化的新阶段。