综述：人工智能对药物研发的变革性影响：重塑医药行业的医疗健康与药物发现

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）如何通过机器学习（ML）算法革新药物发现（drug discovery）和递送（drug delivery）领域。文章重点解析了AI在加速化合物筛选、优化药代动力学（PK/PD）参数、推动药物重定位（drug repurposing）等方面的突破性应用，强调其通过数字化手段提升精准医疗（precision medicine）水平，同时探讨了AI替代人力与行业监管等现实挑战。

　　

Abstract

人工智能（AI）正以前所未有的深度重塑制药行业的研发范式。在药物发现（drug discovery）领域，基于机器学习（ML）的算法能够快速解析海量生物化学数据集，其筛选先导化合物的准确度已超越传统方法。深度学习模型通过预测化合物构效关系（SAR），显著提升临床前研究的效率，其中生成对抗网络（GAN）在分子设计中的应用尤为突出。更值得注意的是，AI驱动的药物重定位（drug repurposing）策略通过挖掘现有药物的多靶点特性，平均缩短30%的研发周期。

AI驱动的递送系统优化

在药物递送（drug delivery）方面，强化学习算法通过模拟生理环境，精准预测纳米载体（nanocarrier）的体内分布特征。卷积神经网络（CNN）可解析药物溶出曲线，优化缓释制剂的释放动力学（release kinetics）。特别在肿瘤靶向治疗中，AI模型整合了肿瘤微环境（TME）参数与载体表面修饰数据，使递送精度提升至亚毫米级。

挑战与展望

尽管AI显著提升了研发效率，其面临的监管科学（regulatory science）框架尚未完善。当前算法在预测药物-药物相互作用（DDI）时仍存在约15%的假阳性率。未来需要建立标准化的验证数据集，并开发可解释AI（XAI）模型以满足合规要求。值得注意的是，AI并非替代科研人员，而是通过人机协作（human-in-the-loop）模式释放创新潜力，这种协同效应在个性化疫苗设计中已初见成效。