综述：人工智能在人类免疫缺陷病毒突变预测与药物设计中的应用：推动个性化治疗与预防进展

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在HIV研究中的突破性应用，涵盖病毒突变预测（如DeepHIV平台）、抗逆转录治疗（HAART）优化、药物发现（虚拟筛选VS）及制剂开发（ANN模型）。AI通过机器学习（ML）、深度学习（DL）整合多组学数据，显著提升了个性化治疗精度，同时指出数据多样性不足和模型可解释性等挑战，为终结HIV流行（SDG目标）提供了创新路径。

　　

背景

人类免疫缺陷病毒（HIV）仍是全球公共卫生重大挑战，2023年全球感染者达3990万。尽管高效抗逆转录病毒治疗（HAART）取得进展，病毒的高突变率和耐药性仍是治疗瓶颈。HIV逆转录酶缺乏校对功能，导致每轮复制产生10^-5突变/碱基，形成遗传多样性“准种”。人工智能（AI）通过机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，正重塑HIV研究的多个维度——从突变预测到药物开发，为突破传统治疗局限提供新范式。

HIV病毒突变与治疗耐药性

AI预测HIV病毒突变

HIV的突变逃逸机制使其能规避宿主免疫并产生耐药性。传统生物信息学依赖规则算法，而AI模型如卷积神经网络（CNN）和双向循环神经网络（BRNN）通过分析病毒基因组序列，实现突变位点的高精度预测。代表性平台DeepHIV和geno2pheno已用于临床决策支持，其中CNN模型对耐药突变的预测准确率达86.2%-95.9%，显著优于传统方法。

关键突破包括：

• 图神经网络（GNN）整合宿主-病毒互作数据，预测潜伏库激活相关突变
• 回归型人工神经网络（ANN）对逆转录酶抑制剂（RTIs）的耐药预测R²>0.95
• 支持向量机（SVM）模型通过历史突变数据优化治疗方案选择

AI驱动的HIV药物发现

虚拟筛选化合物

传统药物筛选耗时耗资，AI通过虚拟筛选（VS）将化合物库分析效率提升百倍。典型案例包括：

• 消息传递神经网络（MPNN）从蓝藻代谢物中鉴定出5种HIV-1 RNase H抑制剂
• 定量构效关系（QSAR）模型筛选ZINC-22数据库，发现124个CCR5拮抗剂候选分子
• 生成式AI平台Diff4VS结合图注意力网络（GAT），定向设计类药分子

创新工具如Enchant平台通过迁移学习预测药代动力学（PK）参数，显著降低临床失败率。而斯坦福大学开发的Evo系统则能解析13万碱基的基因序列，为CRISPR-Cas系统设计提供支持。

HIV管理的新型制剂开发

AI预测制剂策略

制剂开发从经验导向转向数据驱动：

• 多层感知器（MLP）模型优化马拉维洛克阴道凝胶的黏液吸附特性，药物通量提升40%
• 生理药动学（PBPK）模型精准预测达匹韦林阴道环的宫颈药物浓度（AUC误差<15%）
• Formulation AI平台通过ANN推荐辅料组合，缩短缓释制剂开发周期

挑战在于：

• 缺乏高质量制剂数据集限制ANN泛化能力
• 多参数优化（溶解度/稳定性/释放度）需跨学科数据整合

讨论与展望

新兴AI模型

因果AI（Causal AI）和少样本学习（FSL）正突破数据依赖瓶颈。例如：

• 多模态AI整合蛋白质结构（PDB）与电子健康记录（EHR），预测交叉耐药性
• 边缘AI（Edge AI）实现床突变检测，助力资源有限地区

伦理与实施挑战

数据偏见可能放大健康不平等——非洲HIV亚型数据不足导致模型预测偏差达30%。解决方案包括：

• 合成数据增强（SMOTE算法）平衡数据集
• 贝叶斯网络量化预测不确定性
• 人类-AI协同决策机制

未来方向

短期优先开发：

• 抗融合抑制剂（如恩夫韦肽）的AI优化制剂
• 基于Transformer的长效注射剂释放预测模型

长期需建立：

• 超级智能AI在药物设计中的伦理边界
• 全球HIV数据共享联盟（如UNAIDS协作框架）

结论

AI通过整合基因组学（NGS）、结构生物学（Cryo-EM）和临床数据，构建了HIV管理的“预测-设计-优化”闭环。从突变预警系统到72小时分子设计周期，这些技术正将HIV治疗推向“精准公共卫生”新时代。然而，实现2030年终结艾滋病流行的目标，仍需攻克数据孤岛和模型透明度等核心挑战。