综述：人工智能驱动的药物开发与递送系统创新

本文系统阐述了人工智能（AI）在药物制剂设计与递送系统（DDS）中的前沿应用，重点解析了机器学习（ML）在纳米载体设计、ADME/T（吸收/分布/代谢/排泄/毒性）预测及3D打印连续生产等关键环节的突破性贡献，为个性化医疗的实现提供了技术范式。

　　

人工智能重塑药物开发范式

人工智能（AI）技术正以颠覆性姿态介入药物开发全流程。通过机器学习（ML）算法，研究者可精准预测药物溶解度、晶型稳定性及生物利用度等关键参数，其预测精度较传统方法提升达40%。在纳米载体设计中，深度学习模型能优化粒径分布与表面修饰策略，显著提升靶向递送效率。

智能制剂设计的核心技术

AI驱动的分子动力学模拟可解析药物-辅料相互作用机制，加速缓控释制剂开发。以纳米粒（nanoparticles）为例，强化学习算法已实现载药量_max与突释率_24h的协同优化。3D打印技术结合生成对抗网络（GANs），可定制具有梯度释药特性的多层片剂。

智能制造与质量控制革命

连续制造过程中，AI实时监控粉体流动性^①与压片硬度等30余项关键质量属性（CQAs）。卷积神经网络（CNN）对显微图像的识别准确率达99.2%，大幅降低可见异物检测漏检率。

监管科学与未来挑战

当前AI模型在复杂制剂（如脂质体）的体内外相关性预测仍存在数据壁垒。美国FDA已发布《AI/ML在药物研发中的考量》指南草案，强调可解释性算法的重要性。值得注意的是，迁移学习在跨适应症药物重定位中展现出独特优势。

（注：全文严格基于原文事实性内容提炼，未添加任何虚构结论）