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人工智能药物发现技术是如何缩短临床试验时间的？

作者：中华医学网发布时间：2025-06-09 10:33浏览：次

人工智能药物发现技术通过以下几种方式缩短临床试验时间：

快速精准的靶点发现与验证：利用深度学习等人工智能技术分析海量的基因组、蛋白质组等多组学数据，能快速识别疾病的驱动基因，确定潜在的药物靶点1。例如，Insilico Medicine 的靶点发现引擎 PandaOmics，通过对相关组学和临床数据集训练，可快速生成潜在靶点列表，并经分析确定关键靶点，为后续药物设计提供明确方向，避免了传统方法中长时间的靶点探索过程1。同时，基于 AI 的蛋白质结构预测工具（如 AlphaFold）能准确解析蛋白质的三维结构，为靶点验证奠定基础，加快靶点确认速度1。
高效的药物分子设计与优化：生成对抗网络（GAN）和深度强化学习（DRL）等 AI 技术为药物分子设计提供了创新方法1。AI 可以在短时间内设计出大量具有高活性和低毒性的候选分子，并通过机器学习模型预测其成药性，快速筛选出最有潜力的药物分子1。例如，Exscientia 公司开发的 AI 平台能在 12 个月内筛选出用于治疗强迫症的候选药物并进入临床试验1。此外，AI 还可通过模拟分子 - 靶点相互作用，快速优化药物分子结构，减少实验次数和时间1。
精准的虚拟筛选：AI 虚拟筛选技术能从数百万种化合物中高效筛选出可能有效的候选药物，避免了传统高通量筛选中对大量无关化合物的测试，大大节省了时间和成本1。英伟达与 Recursion Pharmaceuticals 合作，利用 AI 技术在一周内可对超过 2.8 千万亿种小分子靶标对进行筛选，而传统方法处理这项任务需要 10 万年5。
临床试验方案优化：AI 技术可以帮助研究人员分析大量的临床数据，预测药物的疗效与安全性，以及临床试验的成功率，从而优化试验设计，提高资源利用率并降低失败风险1。例如，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校开发的 HINT 算法和 SPOT 系统，可根据药物分子、疾病和患者纳入标准，预测试验成功可能性，为试验设计提供参考4。
加速患者招募：在受试者招募过程中，AI 能够通过分析历史临床试验数据、患者电子病历和生物标志物信息，快速匹配符合条件的患者1。如斯坦福大学开发的 Trial Pathfinder 系统，可分析已完成的临床试验，评估调整纳入标准对符合条件患者数量的影响，按照其建议调整纳入标准可使符合条件的患者数量增加一倍，且不增加风险比4。此外，还有如 Criteria2Query、DQueST、TrialGPT 等系统，能帮助患者快速找到合适的临床试验项目，提高患者招募效率4。
减少试验所需样本量：AI 可以通过创建数字双胞胎等技术，根据试验开始时患者的数据，预测同一患者在对照组中的情况并进行结果比较4。Unlearn 的创始人兼首席执行官 Charles Fisher 表示，这种方法通常可以将所需的对照组患者数量减少 20% 到 50%，从而在一定程度上缩短了临床试验时间4。
药物再利用发现1：通过 AI 技术探索已批准药物的新适应症，可大大缩短研发时间。在 COVID - 19 疫情期间，AI 通过文献挖掘和药物靶点对接，发现了瑞德西韦、法匹拉韦等现有药物的抗病毒潜力，为疫情期间快速应对提供了重要支持。