数字化转型网人工智能专题
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在药物研发领域的应用日益广泛，尤其在临床前研发阶段，AI技术正逐步成为提升研发效率、降低失败率的重要工具。AI不仅加速了研发进程，还显著降低了研发成本和风险，为药物研发带来了一场前所未有的变革。
本文基于药融咨询2023年《中国AI制药企业白皮书》部分精彩内容，将从AI辅助药物理化特性预测、药物剂型设计、药物ADMET性质预测以及国内企业布局等方面，探讨AI在药物临床前研发中的深度应用。
一、AI助力药物临床前研发概览
AI在药物临床前研发侧重于非临床药理学、药动学和毒理学研究。药物的物理化学特性及其ADMET 特性对于药代动力学和毒理学研究至关重要。候选药物的不良特性可能导致昂贵的药物开发阶段失败。利用AI技术通过对候选药物的相关特性进行早期评估，可以降低临床研究的失败率和损失。
二、AI辅助药物理化特性预测
候选药物的ADMET特性直接受其物理化学特性的影响，对于药物成功上市至关重要。例如，药物分子的溶解度会严重影响药物的制剂方法，而药物分子在不同pH条件下的ADMET特性则深受其电荷状态的影响。尽管并非所有具有潜在药物价值的苗头化合物最终都能成功上市，但通过对苗头化合物理化特性的研究，能够提供大量实验数据，完善AI预测模型，助力药物晶型的设计与改良，制剂的设计与优化，并为其他药物的设计提供经验与灵感。
最新技术举例：
（1）AI技术辅助药物晶型预测
多晶型现象是一种物质可以存在多种不同晶体结构中的现象，对于化学药物分子，几乎所有固体药物都具有多态性。由于晶型的变化可以改变固体化学药物的许多物理性质和化学性质。药物发展史上，存在一些药物由于晶型问题而导致上市失败的情况。
晶型预测（CSP）是指给定分子的二维结构式通过计算模拟获得它的所有可能的稳定晶型。晶型预测在制药工业中具有重要意义。使用AI有效地动态配置药物晶型可以完全预测小分子药物的所有可能的晶型，与传统的药物晶型研发相比，制药公司不必担心缺少重要的晶型。此外，晶型预测技术大大缩短了晶体的发展周期，更有效地选择了合适的药物晶型，缩短了开发周期并且降低成本。现常见的方法或工具有Crystalline Sponge Method、Dimorphite、ChemML等。
