综述：利用人工智能探索天然香豆素的治疗潜力：一项综述研究

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在天然香豆素（coumarins）研究中的革命性作用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）在生物活性预测、虚拟筛选和分子对接中的应用，强调AI通过优化构效关系（SAR）加速药物发现，为个性化医疗提供新策略。

　　

Abstract

天然香豆素作为一类具有广泛生物活性的植物化学成分，其抗癌、抗炎、抗菌和抗氧化特性备受关注。近年来，人工智能（AI）技术的介入为香豆素研究开辟了新路径。机器学习（ML）和深度学习（DL）通过分析海量数据，高效预测香豆素衍生物的生物活性，显著缩短了传统药物研发周期。虚拟筛选与分子 docking 技术则精准模拟香豆素与靶标蛋白的相互作用，为机制研究提供原子级分辨率支持。

AI驱动的香豆素药物开发

AI的核心优势在于处理多维异构数据。通过结构-活性关系（SAR）建模，AI可快速优化先导化合物结构，例如针对COX-2抑制剂的香豆素衍生物设计。典型案例显示，卷积神经网络（CNN）预测的香豆素抗癌活性准确率达82%，较传统QSAR方法提升23%。值得注意的是，AI模型还能识别传统方法忽略的亚结构特征，如C₃-O-糖苷键对NF-κB通路抑制的关键作用。

跨学科融合的挑战

尽管AI表现出强大潜力，数据质量不均和"黑箱"问题仍存。为解决此，研究者开发了混合模型（Hybrid AI），结合分子动力学模拟与随机森林算法，将α-葡萄糖苷酶抑制剂的预测效率提高40%。实验验证环节不可或缺，如通过表面等离子共振（SPR）验证AI预测的香豆素-PARP1结合常数（K_d=3.2nM）。

未来展望

基于Transformer的新型算法正被用于挖掘香豆素-微生物组互作关系。值得关注的是，联邦学习（Federated Learning）技术有望解决医疗数据孤岛问题，推动个性化治疗方案设计。该领域的发展亟需化学家、生物信息学家和临床医生的协同创新，以突破现有计算瓶颈，实现从植物分子到临床药物的高效转化。