中国粉体网讯 近年来，人工智能（AI）赋能制药的大趋势愈发明显，该技术正在从成本、效率等方面重塑制药行业。AI已在药物研发、临床前研究等环节展现出巨大潜力，AI“智”药产业发展迅速。相关专家认为，AI制药将成国内医药产业弯道超车机遇，应以AI制药为切入点，对这一新兴领域加强前瞻性政策扶持，推动整个中国创新药行业的原始、自主创新，最终做到中国创新的出海。
AI融入药物研发各个环节
研发周期长、成本高、成功率低一直是新药研发领域的痛点。AI技术的应用，可助力药物研发、提高效率、降低成本。AI是一种多功能工具，包含多种算法，可应用于各种情况。
“AI一词是约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯会议上提出的，用来描述‘制造智能机器的科学和工程’。AI差不多也是在这个时候被引入到药物研发领域的。”南开大学药学院教授林建平介绍，1964年，定量构效关系建模领域的建立成为AI开始用于药物研发的标志。如今，AI在药物研发中发挥着越来越重要的作用，并与药物研发的各个环节紧密结合。
对于已有的药物，AI同样可以通过靶标预测，发现新的靶标，从而发现新的药物适应症，这也是一个非常热门的领域——药物重定位。
AI在固体剂型中的应用
固体剂型，包括片剂、散剂、颗粒剂、胶囊剂等，由于稳定性高，节约空间，便于运输，携带方便等优点，一直是最广泛的给药方法之一，很可能在未来继续主导医药市场。
固体剂型由一种或多种原料药和合适的赋形剂组成，包括粘合剂、抗氧剂、崩解剂、稳定剂、造粒剂等。固体剂型的开发通常需要深入了解原辅料的物化性质和药代动力学/药效学建模（PK/PD）等信息。在产品开发过程中，包括关键材料属性（CMA）和工艺参数在内的多个因素会影响产品的性质，例如溶解速率、物理和化学稳定性、粒度分布以及干粉的气溶胶性能。但是，传统试错方法低效、费力、耗时。AI作为一种高效、有效的方法，恰好弥补了传统“缺陷”。20世纪90年代，研究人员和科学家开始研究AI在固体剂型中的应用。
（1）片剂
片剂由原料药和赋形剂混合，通过压缩或成型制备。片剂是药品生产中的常见剂型之一，片剂的质量控制是其生产的基本要求，也是制药企业的重要责任。AI在片剂配方中的应用，包括预测药物释放、优化生产过程中的关键加工属性以及检测片剂缺陷。
药物释放研究包括体外和体内，是产品开发过程中两项最基本的临床前实验。药物释放曲线受关键材料属性和关键工艺参数的影响。例如，压片参数（如压力和片剂几何形状）或其他变量（如药物负荷）的最小变化可能会显著影响溶出速率。此外，常规的体外药物释放研究需要溶出仪、紫外可见分光光度计和USP批准的容器等。按照传统方法，整个分析过程是耗时的。在AI技术的帮助下，研究人员可以预测药物配方的重要特征，从而节省时间和成本，改进产品开发过程。
（2）散剂
散剂是指一种或数种药物经粉碎、混匀而制成的粉末状制剂。其制备工艺流程一般分为粉碎、过筛、混合、分剂量、质量检查以及包装等程序。粒度是药物开发过程中的一个重要指标，它影响产品的性能和质量，如表面积、溶解度、孔隙率、生物利用度、粉末流动性和有效期。
为了获得所需的粉末，可使用包括气流粉碎、喷雾干燥、超临界流体、共结晶等在内的技术来制备最佳尺寸的颗粒制备粉末。在制备过程中，干燥温度、压力、空气流量和能量输入等关键工艺参数对最终产品的质量或关键特性方面起着重要作用。最近，一些研究证明了在粒子工程过程中应用AI技术控制产品质量或关键特性的可行性。
此外，一些研究也证明AI在基于载体的干粉吸入剂中的巨大应用潜力。在吸入给药中，颗粒大小和粒径分布在呼吸道药物沉积和治疗结果中起着极其重要的作用。气溶胶性能是干粉吸入剂开发的一个重要指标，分散的气溶胶通常由质量中值空气动力学直径（MMAD）、几何标准差（GSD）、细颗粒分数（FPF）、细颗粒剂量（FPD）等参数来表征。使用AI工具，可以通过建模预测这些参数，这在干粉吸入产品开发中起着至关重要的作用。
（3）颗粒剂
颗粒剂，系指药物或药材的提取物与适宜的辅料或药材细粉制成具有一定粒度的干燥颗粒状的制剂，或以单剂量颗粒压制成块状，用时以开水冲服，因此又称“冲剂”。制备颗粒剂的主要方法有湿法制粒、干法制粒、流化床制粒等。有研究表明AI工具已在颗粒制造、过程控制和最终粒径预测等领域的应用。Zhao等人利用AI技术研究了无糖颗粒中药物含量的评估和预测。在这项研究中，基于近红外光谱预测药物残留，应用不同的AI方法进行建模优化。结果表明，AI模型是测量颗粒中药物含量的合适工具。
（4）胶囊
胶囊是将药物充填在由明胶或其他材料制成的囊材中。然而，描述AI方法在开发胶囊剂中应用的文献有限。为了获得不同的药物释放特性，目前常用胶囊壳包括硬明胶胶囊、软明胶胶囊、羟丙甲纤维素胶囊等来封装药物粉末。Zhou等人证明了使用增强型CNN（卷积神经网络）识别胶囊缺陷的可行性。
（5）固体分散体
固体分散体是指将药物以分子、无定型、微晶态等高度分散状态均匀分散在载体中形成的一种以固体形式存在的分散系统。理想的固体分散体，水溶性较差的药物要在分子水平上分散在无定形载体中。传统开发途径包括预配制、配方和表征等阶段，这些阶段既耗时又费力，尽管可以应用一些高通量筛选方法，如溶剂浇铸法。为了提高效率并减轻产品开发过程中相对较高的劳动强度，现已成功地采用了一些基于AI的技术来预测药物某些特性包括物理或化学稳定性、溶出速率和固体分散体的溶解特性。
小结：
毫无疑问，AI的发展为高效解决很多困扰当前生物医药领域已久的问题带来了可能。大多数研究表明，AI不仅可以彻底改变药物发现渠道，而且在配方开发方面也显示出越来越大的潜力。与使用试错法并需要繁重工作量的传统配方开发途径相比，基于AI的开发策略往往会让研究者以相对快速的方式获得低成本的预测来加快开发过程。
参考来源：
科技日报：未来，我们吃的药可能会是“AI造”
制药工艺与装备微信端：片剂生产质量控制要点探讨
研如玉微信端：用于固体制剂开发的新兴人工智能（AI）技术
医药经济报：未来，我们吃的药可能会是“AI造”
王妮：原辅料粉体学性质优化及其在粉末直压片的应用
黄芬.上呼吸道内吸入干粉递送和沉积机制的数值仿真和实验研究
药事纵横微信端：固体分散体技术在创新药制剂开发中的应用
言方荣.人工智能在生物医药领域中的应用和进展
（中国粉体网编辑整理/青黎）
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