Мақолаи баррасии Yuqing Pan ва ҳамкоронаш меомӯзад, ки зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинӣ дар илмҳои фармасевтӣ на танҳо барои ҷустуҷӯи молекулаҳои нав, балки барои пешгӯии ҳалшавандагӣ ва фармакокинетикаи доруҳо, беҳинасозии шаклҳои воя ва формулятсияҳо, пешгӯии биодастрасӣ, дастгирии қарорҳои воягузории инфиродӣ ва рушди технологияҳои истеҳсолӣ ба монанди чопи 3D-и дору, системаҳои микрофлюидӣ ва электроформонӣ чӣ гуна истифода мешаванд. Тадқиқотҳое, ки дар баррасӣ оварда шудаанд, нишон медиҳанд, ки дар баъзе маҷмуаҳои маълумоти хуб муайяншуда ба нишондиҳандаҳои баланди пешгӯӣ расидан мумкин аст, аммо муаллифон сифати маълумот, стандартонӣ, шарҳпазирии модел, номуайянии танзимӣ, интиқолпазирӣ байни муассисаҳо ва зерсохтори ҳисоббарориро ҳамчун маҳдудиятҳои асосӣ таъкид мекунанд. Аз ин рӯ, мақола бар он аст, ки зеҳни сунъӣ метавонад дар рушди фармасевтӣ воситаи пурқуввати дастгирии қарор ва беҳинасозӣ бошад; аммо нишон намедиҳад, ки моделҳои AI ҷойгузини тасдиқи таҷрибавӣ, клиникӣ ё танзимӣ мешаванд.

Аз нигоҳи Туркия, муҳимтарин паёми баррасӣ ин аст, ки системаҳои фармасевтии асосёфта ба зеҳни сунъиро наметавон мустақим ворид кард ва фарз намуд, ки онҳо бо ҳамон сатҳи самаранокӣ кор мекунанд. Сохтори маълумоти клиникӣ, демографияи беморон, тақсимоти генетикӣ, системаҳои иттилоотии беморхонаҳо, зерсохтори истеҳсоли дору, ашёи хоми истифодашаванда ва талаботи танзимӣ метавонанд вобаста ба кишвар ва муассиса фарқ кунанд. Аз ин рӯ, моделҳое, ки дар Туркия барои пешгӯии фармакокинетикӣ, воягузории дақиқ ё истеҳсоли зеҳнӣ истифода мешаванд, бояд дар маълумоти маҳаллӣ тасдиқ шаванд; сифати маълумот, адолати намояндагӣ ва мутобиқати танзимӣ низ бояд алоҳида арзёбӣ гарданд.

Масъалаи асосӣ дар рушди фармасевтӣ чист?

Рушди дору арзёбии ҳамзамони шумораи зиёди тағйирёбандаҳои ба ҳам таъсиркунанда, аз ҷумла фармакодинамика, фармакокинетика, заҳролудӣ, формулятсия ва истеҳсолпазириро талаб мекунад. Муаллифони баррасӣ таъкид мекунанд, ки равишҳое, ки танҳо ба беҳинасозии як хусусият такя мекунанд, метавонанд барои пешгӯии пурраи рафтори пайвасти номзад дар бадани инсон кофӣ набошанд.

Фармакокинетика равандҳоеро ифода мекунад, ки пас аз ворид шудани дору ба организм ҷаббиш, тақсимшавӣ, метаболизм ва хориҷшавии онро дар бар мегиранд. Ин чор самт одатан бо ихтисораи ADME муайян карда мешаванд. Аз нигоҳи рушди фармасевтӣ, масъала танҳо самаранок будани молекула нест; дору бояд ба миқдори муносиб ҳал шавад, ба минтақаи ҳадаф расад, дар давоми вақти зарурӣ дар консентратсияи муносиб боқӣ монад ва дар ҳудудҳои қобили қабули бехатарӣ қарор дошта бошад.

Зеҳни сунъӣ дар пешгӯии ҳалшавандагӣ чӣ кор мекунад?

Дар баррасӣ оварда мешавад, ки тақрибан %40'и доруҳои бозор дар об ҳалшавандагии паст доранд; дар скринингҳои баландсамар бошад, дар тақрибан %70–90'и пайвастҳои фаъоли нав муайяншуда мушкили ҳалшавандагии паст дида мешавад. Азбаски ҳалшавандагии паст метавонад ҷаббиш ва биодастрасиро маҳдуд кунад, он дар рушди дору як монеаи муҳим мебошад.

Моделҳои анъанавии робитаи миқдории сохтор-хусусият, яъне QSPR, ба дескрипторҳои молекулавӣ такя мекунанд. Баррасӣ шарҳ медиҳад, ки равишҳои муосири зеҳни сунъӣ метавонанд хусусиятҳои физикию химиявӣ, иттилооти фрагментҳо ва изи ангушти молекулавӣ, хусусиятҳои квантӣ-химиявӣ ва робитаҳои топологии молекуларо якҷоя истифода баранд.

Дар ин соҳа шабакаҳои сунъии нейронӣ, шабакаҳои амиқи нейронӣ, шабакаҳои нейронии графӣ ва моделҳои трансформери графӣ истифода мешаванд. Усулҳое, ки атомҳо ва пайвандҳои молекуларо ҳамчун граф баррасӣ мекунанд, метавонанд дар баъзе вазифаҳо ниёз ба интихоби дастии хусусиятҳоро кам намоянд.

Аммо яке аз огоҳиҳои муҳими баррасӣ чунин аст: ҳанӯз модели AI вуҷуд надорад, ки ҳалшавандагии умумии доруҳоро бе камбудӣ пешгӯӣ кунад. Нобаробарии маълумот байни синфҳои химиявӣ, шароити гуногуни таҷрибавӣ, гетерогении протоколҳои ченкунӣ, садои маълумот ва набудани маҷмуаҳои стандартии муқоиса қобилияти умумисозии моделро маҳдуд мекунанд.

Оё модели мураккабтар ҳамеша беҳтар аст?

Не. Яке аз нуқтаҳое, ки баррасӣ махсусан таъкид мекунад, ин аст, ки меъмориҳои мураккабтари зеҳни сунъӣ дар ҳар маҷмуаи маълумот ба таври худкор аз моделҳои соддатар бартарӣ надоранд. Дар як таҳқиқоти муқоисавии овардашуда гуфта мешавад, ки ҳангоми истифодаи дескрипторҳои муносиб ва маълумоти бодиққат омодашуда, регрессияи хаттии оддӣ дар баъзе шароитҳо метавонад аз шабакаҳои нейронӣ ва моделҳои тиҷоратии in silico муваффақтар бошад.

Ин мисол нишон медиҳад, ки дар зеҳни сунъии фармасевтӣ бештар аз мураккабии модел, таърифи масъала, сифати маълумот, интихоби тағйирёбандаҳо ва тасдиқи беруна метавонанд омили ҳалкунанда бошанд.

Чаро пешгӯии фармакокинетикӣ муҳим аст?

Хусусиятҳои фармакокинетикии дору, ба монанди ҳаҷми тақсимшавӣ, клиренс, нимумр ва фраксияи пайвастнашуда дар плазма, ҷузъҳои асосии арзёбии самаранокӣ ва бехатарӣ мебошанд. Муаллифон шарҳ медиҳанд, ки пешгӯии ҳарчи барвақти ин параметрҳо аз рӯйи сохтори химиявӣ ва хусусиятҳои молекулавӣ метавонад барои афзалият додан ба пайвастҳои номзад пеш аз расидан ба марҳилаи рушди клиникӣ кумак кунад.

Маҷмуаи васеи маълумоти фармакокинетикии дохиливаридии инсон, ки дар баррасӣ ҳамчун мисол истифода шудааст, 1.352 дору-ро дар бар мегирад. Дар ин маҷмуа параметрҳое ба монанди ҳаҷми тақсимшавӣ (Vd), клиренс (CL), нимумр ва фраксияи пайвастнашуда дар плазма мавҷуданд.

Омӯзиши мошинӣ дар фармакокинетика ба кадом натиҷаҳо расид?

Дар таҳқиқоти Wang ва ҳамкоронаш, ки баррасӣ овардааст, мошинҳои вектори такягоҳӣ, Random Forest ва усулҳои gradient boosting дар якҷоягӣ бо дескрипторҳои молекулавии ду ва сеандоза ва изҳои ангушт истифода шудаанд. Дар пешгӯии ҳаҷми тақсимшавӣ %87'и пайвастҳо дар доираи хатои 2-каратаи арзиши воқеӣ пешгӯӣ шудаанд; барои модел R²=0,87 ва RMSE=0,21 гузориш шудааст.

Модели клиренс дар ҳамон таҳқиқот ба R²=0,88 ва RMSE=0,10 расида, %100'и пайвастҳо дар доираи хатои 2-карата пешгӯӣ шудаанд. Бо вуҷуди ин, муаллифони баррасӣ махсусан қайд мекунанд, ки натиҷаи баланди модели клиренс метавонад қисман аз тақсимоти яктарафаи маҷмуаи маълумот ба самти пайвастҳои дорои клиренси паст таъсир гирифта бошад.

Мисолҳои дигари фармакокинетикӣ чиро нишон медиҳанд?

Баррасӣ танҳо ба як натиҷаи иҷроиш такя намекунад; аз гурӯҳҳои гуногуни таҳқиқотӣ мисолҳои зиёд меорад. Дар равиши дигаре, ки ҳаҷми тақсимшавии инсонро бевосита бо омӯзиши мошинӣ пешгӯӣ кардааст, %75'и пайвастҳо дар доираи хатои 3-карата дуруст пешгӯӣ шуда, R²=0,5 гузориш шудааст.

Дар таҳқиқоте, ки маълумоти ҳайвонотро барои пешгӯии клиренси инсон истифода кардааст, %49'и пайвастҳо дар доираи хатои 2-карата дуруст пешгӯӣ шудаанд. Дар таҳқиқоти баъдии ҳамон гурӯҳ, ки тақрибан 750 пайвастро дар бар мегирифт, барои клиренси инсон %67 ва барои ҳаҷми тақсимшавӣ %71 муваффақияти пешгӯӣ дар доираи хатои 2-карата оварда шудааст.

Дар таҳқиқоти дигар дар асоси тақрибан 1.000 пайвасти клиникӣ моделҳои Random Forest таҳия шудаанд. Дар модели консентратсияи ҳадди аксар (Cmax) пас аз истифодаи даҳонӣ R²=0,68, RMSE=0,62 ва %58 дақиқӣ дар доираи хатои 3-карата; барои ҳаҷми тақсимшавӣ R²=0,47, RMSE=0,50 ва %68 дақиқӣ дар доираи хатои 3-карата гузориш шудааст.

Равиши дигари омӯзиши амиқ, ки омӯзиши интиқолӣ ва омӯзиши бисёрвазифаро якҷоя мекунад, пас аз пешомӯзиш бо зиёда аз 30 миллион нуқтаи маълумоти фаъолияти биологӣ барои пешгӯии чор параметри фармакокинетикӣ дар 1.104 молекулаи хурди аз ҷониби FDA тасдиқшуда истифода шудааст. Дар баррасӣ барои биодастрасии даҳонӣ хатои миёнаи мутлақ (MAE) 0,31 ва барои ҳаҷми тақсимшавӣ MAE 0,17 оварда мешавад.

Ин натиҷаҳо такрори як таҷриба нестанд. Азбаски маҷмуаҳои маълумот, параметрҳои ҳадаф, таърифҳои хато ва меъмориҳои модел фарқ мекунанд, муқоисаи мустақими рақамҳо ба шакле, ки “рейтинги AI” созад, аз ҷиҳати илмӣ дуруст нест.

Оё каҷҳои фармакокинетикиро низ пешгӯӣ кардан мумкин аст?

Тибқи баррасӣ, истифодаҳои зеҳни сунъӣ аз пешгӯии танҳо як арзиши клиренс ё ҳаҷми тақсимшавӣ ба моделсозии каҷҳои консентратсияи дору, ки бо вақт тағйир меёбанд, пеш рафта истодаанд. Шабакаҳои нейронии такроршаванда (RNN) ва шабакаҳои Хотираи Дароз-Кӯтоҳмуддат (LSTM) метавонанд барои коркарди қаторҳои вақтии фармакокинетикии номунтазам намунагирифта истифода шаванд.

Neural Ordinary Differential Equation, яъне моделҳои муодилаи дифференсиалии оддии нейронӣ, ҳадаф доранд динамикаи вақти пайвастаро бо сохтори муодилаи дифференсиалӣ дар дохили шабакаҳои нейронӣ якҷоя кунанд. Муаллифон якҷоясозии моделҳои додаасос бо моделҳои механистии фармакокинетикиро аз ҷиҳати маънои физиологӣ ва қобилияти интиқоли беруна самти муҳими рушд медонанд.

AI ба формулятсияи дору чӣ гуна таъсир мекунад?

Шакли воя роҳи истифодаи доруро; роҳи истифода бошад рафтори ҷаббиш ва тақсимшавиро таъсир медиҳад. Дар баррасӣ гуфта мешавад, ки шабакаҳои сунъии нейронӣ, мантиқи номуайян ва алгоритмҳои генетикӣ махсусан аз усулҳои истифодашаванда дар формулятсияи шаклҳои вояи сахт мебошанд.

Таъкид мешавад, ки формулятсия танҳо аз таносуби моддаи фаъол ва моддаҳои ёрирасон иборат нест; тарзи коркарди ин ҷузъҳо низ хусусиятҳои маҳсулоти ниҳоиро муайян мекунад. Аз сабаби робитаҳои мураккаби физикию химиявӣ байни ҷузъҳо, зеҳни сунъӣ барои омӯхтани робита байни вурудҳои формулятсия ва ҳалшавӣ, озодшавӣ ва дигар хусусиятҳои маҳсулот истифода мешавад.

Дар баррасӣ мисолҳое ба монанди шабакаи сунъии нейронӣ барои пешгӯии ҳалшавии таблеткаҳои декскетопрофени бо озодшавии назоратшаванда, беҳинасозии таблеткаҳои моксифлоксацин, ки дар даҳон пароканда мешаванд, ва пешгӯии каҷи ҳалшавии 37 таблеткаи бо озодшавии дарозмуддат, ки дар шароити гуногун истеҳсол шудаанд, оварда мешаванд.

Нақши зеҳни сунъӣ дар пешгӯии биодастрасӣ чист?

Биодастрасӣ суръат ва миқдори расидани дору ба гардиши системавии хунро ифода мекунад. Дар доруҳои даҳонӣ таъсири ғизо, хусусиятҳои молекулавӣ, ҳалшавандагӣ ва гузаронандагӣ метавонанд ба ин раванд таъсир расонанд.

Дар баррасӣ моделҳои биодастрасии даҳонӣ, ки бо маҷмуаи маълумоти иборат аз 1.448 молекула таҳия шудаанд, мисол оварда мешаванд. Дар байни моделҳое, ки биодастрасиро аз ҳадди %50 боло ё поён гурӯҳбандӣ мекунанд, равиши ensemble ба %78 дақиқӣ расидааст. Дар моделҳои Random Forest, ки баъдан дар ҳамон маҷмуа бо ҳаддҳои %20 ва %50 таҳия шуданд, сатҳи дақиқӣ байни %78–82 гузориш шудааст.

Ин муваффақиятҳои гурӯҳбандӣ бевосита нишон намедиҳанд, ки дору аз ҷиҳати клиникӣ самаранок ё бехатар аст. Биодастрасӣ танҳо яке аз параметрҳои зиёди рушди дору мебошад.

Дар воягузории инфиродӣ кадом маълумотро истифода бурдан мумкин аст?

Баррасӣ шарҳ медиҳад, ки дар системаҳои воягузории дақиқ навъҳои гуногуни маълумот, аз ҷумла нишондиҳандаҳои генетикӣ, синну сол, ҷинс, вазни бадан, фаъолияти гурда ва ҷигар, ченакҳои клиникӣ ва тарзи ҳаёт метавонанд дар як чаҳорчӯбаи пешгӯӣ муттаҳид карда шаванд.

Масалан, фарқиятҳои генетикӣ дар ферментҳои CYP450 метавонанд ба суръати метаболизми дору таъсир расонанд. Дар равише, ки муаллифон баррасӣ мекунанд, ҳадаф пайвастани хусусиятҳои бемор бо тағйирёбандаҳои фармакокинетикӣ ва фармакодинамикӣ ва гузаштан аз вояҳои стандартии сатҳи аҳолӣ ба пешгӯиҳои инфиродӣ мебошад.

Аммо баррасӣ хулосаеро дастгирӣ намекунад, ки чунин пешгӯии AI худ аз худ далели клиникие мебошад, ки вояи истифодашаванда барои беморро муайян мекунад. Тасдиқи модел, заминаи клиникӣ ва арзёбии мутахассис талаботи ҷудогона мебошанд.

AI дар истеҳсоли фармасевтӣ дар куҷо истифода мешавад?

Муаллифон овардаанд, ки зеҳни сунъӣ дар истеҳсоли фармасевтӣ метавонад барои назорати хусусиятҳои муҳими мавод, параметрҳои муҳими раванд ва хусусиятҳои муҳими сифат; пешгӯии параметрҳои раванд ва дастгирии равиши Quality by Design истифода шавад.

Ҷадвали 1 дар саҳифаи 3-и баррасӣ QSAR бо омӯзиши мошинӣ, шабакаҳои сунъии нейронӣ, шабакаҳои амиқи нейронӣ, шабакаҳои нейронии графӣ, RNN/LSTM, CNN, Gaussian process regression, reinforcement learning ва моделҳои гибридии механистӣ-AI-ро бо вазифаҳои гуногуни фармасевтӣ мувофиқ месозад.

Махсусан зикр шудааст, ки гурӯҳҳои дақиқӣ/самаранокии “баланд, миёна ва паст” дар ҷадвал меъёрҳои мутлақи иҷроиш нестанд. Онҳо гурӯҳбандиҳои сифатие мебошанд, ки иҷроиши нисбии маъмулан гузоришшударо дар адабиёт ҷамъбаст мекунанд.

Кадом манбаъҳои маълумот бештар барҷастаанд?

Ҷадвали 2 дар саҳифаи 4-и баррасӣ манбаъҳои маълумотеро, ки дар таҳқиқоти фармасевтии дастгиришаванда бо зеҳни сунъӣ истифода мешаванд, дар атрофи ду ниёзи асосӣ ҷамъ мекунад: маълумоти фармакокинетикӣ/бемор ва маълумоти истеҳсол/раванд.

Ин рӯйхат манбаъҳои маълумотеро ҷамъбаст мекунад, ки муаллифони баррасӣ барои AI-и фармасевтӣ ҳамчун намунаҳои намояндагӣ пешниҳод кардаанд; худи ҷадвал муқоисаи таҷрибавие нест, ки сифати ин пойгоҳҳои маълумот ё кофӣ будани онҳоро барои модели мушаххаси AI тасдиқ кунад.

Чопи 3D-и дору ва зеҳни сунъӣ чӣ гуна якҷоя мешаванд?

Дар баррасӣ чопи сеандозаи дору ҳамчун самти муҳими истеҳсоли маҳсулоти фармасевтии инфиродӣ ва сохторҳои дорои воя ё хусусиятҳои гуногуни озодшавӣ баррасӣ мешавад. Оварда мешавад, ки зеҳни сунъӣ дар ин ҷо метавонад барои пешгӯии параметрҳои чоп, қобили чоп будани формулятсия ва тағйирёбандаҳои назорати сифат истифода шавад.

Барои системаи вебии M3DISEEN, ки ҳамчун мисол дода шудааст, гуфта мешавад, ки модели омӯзиши мошинӣ бо маҷмуаи маълумоти иборат аз 614 формулятсияи дорубор омӯзонида шуда, параметрҳои муҳими истеҳсолӣ дар чопи 3D-и дору бар асоси FDM пешгӯӣ шудаанд.

Оварда мешавад, ки зеҳни сунъӣ метавонад барои пешгӯии хусусиятҳои геометрӣ ва функсионалии микроигнаҳои бо 3D чопшуда низ истифода шавад. Бо вуҷуди ин, баррасӣ таъкид мекунад, ки дар истеҳсоли 3D-и дору тағйирот дар часпакии мавод, диаметри сопло, суръати чоп ва сифати ашёи хом метавонад ба якхелагии маҳсулот ва озодшавии дору таъсир расонад.

AI дар системаҳои микрофлюидӣ чӣ медиҳад?

Реакторҳои микрофлюидӣ метавонанд дар ҳаҷмҳои хурд назорати дақиқи ҷараён, интиқоли босуръати гармӣ ва масса ва таҳлили онлайнро таъмин кунанд. Дар баррасӣ гуфта мешавад, ки зеҳни сунъӣ метавонад бо арзёбии якҷояи тағйирёбандаҳои зиёди раванд барои беҳинасозии истеҳсоли нанозарраҳо истифода шавад.

Дар яке аз таҳқиқоти мисолӣ алгоритми намунагирии мутобиқшаванда барои тезонидани муайян кардани консентратсияҳои реактивҳо барои нанокристаллҳои дорои хусусиятҳои муайяни эмиссионӣ ба платформаи микрофлюидӣ ҳамгиро карда шудааст. Дар таҳқиқоти дигар бошад, бо тағйир додани параметрҳои гуногуни раванд зиёда аз 200 липосома синтез шуда, модели AI барои пешгӯии устувории липосома омӯзонида шудааст.

Дар соҳаи электроформонӣ чӣ омӯхта мешавад?

Электроформонӣ усулест, ки бо он нахҳо дар миқёси нано ва микро истеҳсол карда мешаванд. Тағйирёбандаҳои зиёд, ба монанди шиддат, суръати ҷараён, масофаи сӯзан-коллектор, консентратсияи маҳлул, часпакӣ, ноқилӣ ва навъи ҳалкунанда метавонанд ба хусусиятҳои ниҳоии нах таъсир расонанд.

Дар баррасӣ таҳқиқоте ҳамчун мисол оварда мешавад, ки барои арзёбии параметрҳои истеҳсолӣ ва хусусиятҳои физикию химиявии нанонахи дорои куркумин аз зеҳни сунъӣ истифода кардааст. Вазифаи AI дар ин ҷо омӯхтани робитаҳо дар фазои бисёртағйирёбандаи раванд ва пешгӯии робита байни параметрҳои истеҳсолӣ ва хусусиятҳои маҳсулот мебошад.

Монеаҳои асосӣ дар роҳи зеҳни сунъӣ кадоманд?

Баррасӣ панҷ самти асосии мушкилотро муайян мекунад:

1. Сифат, дастрасӣ ва стандартонии маълумот: Маълумоти таҳқиқоти клиникӣ, сабтҳои электронии саломатӣ ва лабораторияҳо метавонанд дар форматҳо ва сатҳҳои сифати гуногун бошанд.
2. Шарҳпазирӣ ва шаффофият: Душвор будани фаҳмиши механизми қароргирии моделҳои омӯзиши амиқ метавонад эътимоди илмӣ ва танзимиро маҳдуд кунад.
3. Ҳамгироӣ ба равандҳои кори мавҷуда: Азбаски равандҳои R&D ва истеҳсоли фармасевтӣ зери протоколҳои танзимшаванда иҷро мешаванд, илова кардани системаҳои AI ба зерсохтори мавҷуда танҳо масъалаи техникӣ нест.
4. Камбуди таҷрибаи байнисоҳавӣ: Гуфта мешавад, ки гурӯҳҳое лозиманд, ки ҳамзамон фармакокинетика, илми формулятсия, илми маълумот ва муҳандисии AI-ро дарк кунанд.
5. Талаботи ҳисоббарорӣ ва зерсохторӣ: Моделҳои пешрафта метавонанд ҳисоббарории баландсамар ва зерсохтори бузурги нигоҳдории маълумотро талаб кунанд.

Муаллифон инчунин огоҳ мекунанд, ки нобаробарии демографӣ дар маълумоти омӯзишӣ метавонад боиси иҷроиши пасттар дар баъзе гурӯҳҳои беморон ва тақвияти нобаробарии саломатӣ гардад.

Чаро масъалаи танзимӣ дар истеҳсол муҳим аст?

Дар чаҳорчӯбаи замони нашри баррасӣ, муаллифон мегӯянд, ки барои чопи 3D-и фармасевтӣ ва истеҳсоли микрофлюидии дастгиришаванда бо зеҳни сунъӣ стандарти фарогир, ҷаҳонӣ ва ҳамоҳангшудаи танзимӣ вуҷуд надорад. Онҳо махсусан бар онанд, ки хусусиятҳои ашёи хом, параметрҳои чоп, назорати баъди коркард, тасдиқи модел ва интизориҳои сифати маҳсулот бояд равшан муайян карда шаванд.

Аз ин рӯ, вуҷуд доштани моделе, ки аз ҷиҳати техникӣ дақиқии баланд медиҳад, маънои онро надорад, ки раванди истеҳсоли доруи дастгиришаванда бо AI ба таври худкор тасдиқи танзимӣ мегирад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• AI ва омӯзиши мошинӣ дар илмҳои фармасевтӣ аз ҳалшавандагӣ то фармакокинетика ва аз формулятсия то истеҳсол доираи васеи истифода доранд.
• Дар баъзе маҷмуаҳои маълумоти хуб муайяншуда барои параметрҳои фармакокинетикӣ нишондиҳандаҳои баланди пешгӯӣ гузориш шудаанд.
• AI барои моделсозии робитаҳои мураккаб байни параметрҳо дар масъалаҳои бисёртағйирёбандаи формулятсия ва истеҳсол истифода мешавад.
• Чопи 3D-и дору, синтези микрофлюидӣ ва электроформонӣ аз ҷумлаи технологияҳои пешрафтаи истеҳсол мебошанд, ки барои беҳинасозии асосёфта ба AI омӯхта мешаванд.
• Сифати маълумот, шарҳпазирии модел, интиқолпазирӣ ва мутобиқати танзимӣ маҳдудиятҳои муҳими истифодаи AI дар фармасевтика мебошанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ ё исбот намекунад

• Нишон дода нашудааст, ки зеҳни сунъӣ дар ҳар масъалаи фармасевтӣ аз усулҳои анъанавӣ муваффақтар аст.
• Сатҳҳои гуногуни муваффақияти моделҳо, ки дар баррасӣ оварда шудаанд, дар як маҷмуаи умумии маълумот муқоиса нашудаанд.
• Нишон дода нашудааст, ки пешгӯиҳои AI метавонанд қарорҳои клиникиро бе мутахассиси инсон бехатар қабул кунанд.
• Исбот нашудааст, ки воягузории инфиродии дастгиришаванда бо AI барои ҳамаи гурӯҳҳои беморон бехатар ё беҳтар аст.
• Наметавон хулоса кард, ки доруҳои бо 3D чопшуда танҳо аз сабаби истифодаи AI ба таври худкор бехатартар, самараноктар ё аз ҷиҳати танзимӣ қобили қабул мебошанд.
• Баррасӣ озмоиши нави клиникӣ, формулятсияи нави дору ё раванди нави истеҳсолиро таҳия накардааст.
• Азбаски таҳқиқот баррасии систематикӣ ё мета-таҳлил нест, таъсири миқдории муттаҳидаи тамоми адабиётро пешниҳод намекунад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Тарҳи илмии таҳқиқот

Манбаъ мақолаи баррасӣ мебошад. Муаллифон истифодаи зеҳни сунъӣ ва дигар технологияҳои пешрафтаро дар саноати фармасевтӣ аз рӯйи самтҳои пешгӯии ҳалшавандагӣ ва фармакокинетикаи дору, тарҳи шакли воя, беҳинасозии формулятсия, биодастрасӣ, воягузории инфиродӣ ва истеҳсоли фармасевтӣ арзёбӣ кардаанд.

Дар матн сатрҳои ҷустуҷӯи пойгоҳи маълумот, санаҳои оғоз ва анҷом, меъёрҳои дохилкунӣ/хориҷкунӣ, раванди арзёбии дугона, диаграммаи ҷараёни PRISMA, баҳодиҳии сифат ё усули мета-таҳлил, ки ба ҷустуҷӯи систематикии адабиёт хосанд, гузориш нашудаанд. Аз ин рӯ, таҳқиқот бояд на ҳамчун баррасии систематикӣ ё мета-таҳлил, балки ҳамчун баррасии васеи нақлӣ арзёбӣ шавад.

Мисолҳои миқдории барҷаста дар баррасӣ

Паёми илмии Ҷадвали 1

Ҷадвали 1 дар саҳифаи 3-и манбаъ нишон медиҳад, ки дар фармасевтика як “беҳтарин алгоритми AI” вуҷуд надорад. QSAR+ML, ANN, DNN, GNN, RNN/LSTM, CNN, Gaussian process regression, reinforcement learning ва моделҳои гибридии механистӣ-AI дар масъалаҳои гуногун истифода мешаванд.

Дар ҷадвал иҷроиш бо шаклҳои “H”, “M” ва “L” ҳамчун баланд, миёна ва паст ҷамъбаст шудааст. Дар эзоҳи манбаъ равшан гуфта шудааст, ки ин дараҷаҳо ба дақиқии нисбии пешгӯӣ ва самаранокии ҳисоббарорӣ, ки одатан дар адабиёт гузориш мешаванд, асос ёфтаанд; онҳо меъёрҳои мутлақ нестанд.

Паёми илмии Ҷадвали 2

Ҷадвали 2 дар саҳифаи 4 нишон медиҳад, ки дар истифодаҳои фармасевтии зеҳни сунъӣ зерсохтори маълумот ҳамон қадар муҳим аст, ки меъмории модел. Маълумоти фармакокинетикӣ ва ҷавоби дору дар сатҳи бемор барои воягузории дақиқ ва пешгӯии таъсиррасонӣ; маълумот дар сатҳи мавод ва раванд бошад барои беҳинасозии формулятсия ва истеҳсол истифода мешавад.

Он ки муаллифон дар ҷадвал ҳам манбаъҳои байналмилалӣ ва ҳам манбаъҳои хоси Чинро овардаанд, нишон медиҳад, ки намояндагии маълумот аз популятсияҳо ва муҳитҳои гуногуни танзимӣ муҳим шумурда мешавад.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ

• Баррасӣ протоколи ҷустуҷӯи систематикии адабиётро гузориш намекунад.
• Азбаски натиҷаҳои моделҳои овардашуда аз маҷмуаҳои гуногуни маълумот ва меъёрҳои иҷроиш омадаанд, онҳоро бевосита аз рӯйи бартарӣ тартиб додан мумкин нест.
• Баъзе нишондиҳандаҳои иҷроиш дар баррасӣ аз манбаъҳои дуюмдараҷа гирифта шуда, дар ин мақола аз нав ҳисоб нашудаанд.
• Ҳангоми тағйир ёфтани тақсимоти маълумот, эътибори берунии моделҳои AI бояд алоҳида тасдиқ карда шавад.
• Шарҳпазирии модел, ғарази демографии маълумот ва мушкилоти стандартонӣ метавонанд истифодаҳои клиникӣ ва истеҳсолиро маҳдуд кунанд.
• Дар вуруди рақами 96-и рӯйхати адабиёт ибораи аз ҷиҳати библиографӣ нодурустмонанди “Pharmaceutics 20123” мавҷуд аст; он дар ин ҷо хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Harnessing the Power of Artificial Intelligence for Pharmaceutics: From Pharmacokinetics Prediction, Formulation, to Manufacturing

Муаллифон: Yuqing Pan; Ruyue Mi; Wei Bian; Zixin Wang; Mingfang Zhao; Zhaoqian Li; Wenkai Zhang; Yaoshuai Zhang; Ziyi Hu; Ning Wang; Buyong Ma.

Саҳми баробар: Yuqing Pan, Ruyue Mi ва Wei Bian дар манбаъ ҳамчун саҳмгузорони баробар ишора шудаанд.

Муаллифи масъул: Buyong Ma.

Муассиса: Engineering Research Center of Cell and Therapeutic Antibody (MOE), School of Pharmacy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People's Republic of China.

DOI:10.1055/a-2790-6937

Маҷалла: Pharmaceutical Fronts.

Ҷилд / шумора / саҳифаҳо: 8(1), e1–e11.

Ношир: Georg Thieme Verlag KG.

Навъи манбаъ ва ҳолати баррасии ҳамтоён: Мақолаи баррасии ҳамтоёндидан.

Санаи пешниҳод: 14 Феврал 2024.

Санаи қабул: 16 Январ 2026.

Санаи нашри онлайн: 27 Феврал 2026.

ISSN: 2628-5088.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Маблағгузорӣ: Natural Science Foundation of China, Grant No. 32171246; Shanghai Municipal Government Science Innovation, Grant No. 21JC1403700.

Таъорузи манфиатҳо: Муаллифон таъорузи манфиатҳоро эълом накардаанд.

Дастрасии маълумот: Дар манбаъ изҳороти ҷудогона оид ба дастрасии маълумот вуҷуд надорад.

CRediT/саҳми муаллифон: Дар манбаъ бахши ҷудогонаи CRediT ё саҳми инфиродии муаллифон вуҷуд надорад.

Ёддошти библиографӣ дар дохили манбаъ

Дар вуруди рақами 96-и рӯйхати адабиёт маълумоти нашр ҳамчун “Pharmaceutics 20123” дида мешавад. Гарчанде ин ибора аз ҷиҳати библиографӣ номувофиқ менамояд, ба хотири садоқат ба матни манбаъ хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Усули илмӣ ва ҳадди тафсир

Ин манбаъ таҳқиқоте нест, ки маълумоти нави таҷрибавӣ, ҳайвонотӣ, клиникӣ ё истеҳсолӣ эҷод кунад. Он баррасии нақлие мебошад, ки мисолҳои адабиёти зеҳни сунъии фармасевтиро ҷамъ меорад. Дақиқии моделҳо, R², RMSE, MAE ва таносубҳои доираи хато, ки дар баррасӣ оварда шудаанд, натиҷаҳои таҳқиқоти аслии дахлдор мебошанд; онҳо таҷрибаҳои мустақиле нестанд, ки Pan ва ҳамкоронаш аз нав анҷом дода бошанд.

Азбаски дар матн протоколи ҷустуҷӯи систематикӣ, диаграммаи ҷараёни PRISMA, меъёрҳои пешакӣ муайяншудаи дохилкунӣ/хориҷкунӣ ё мета-таҳлил вуҷуд надорад, таҳқиқот барои тамоми адабиёт арзёбии миқдории муттаҳидаи таъсир пешниҳод намекунад.

Мазмуни илмии ин мақолаи Verianla ба баррасии боршуда асос ёфтааст. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи ҳувияти библиографии нашр ва ҳолати баррасии ҳамтоёни маҷалла истифода шудаанд; аз берун ягон натиҷаи нави фармасевтӣ, натиҷаи клиникӣ ё нишондиҳандаи модели нав илова нашудааст.