AI在药物递送中的应用

中国化工企业管理协会医药化工专业委员会

各有关单位：

在药物研发的全链条中，药物递送系统（DDS）是决定药物能否“安全、精准、高效”抵达病灶的核心环节——从mRNA疫苗的核心载体LNP，到肿瘤治疗的长效纳米制剂，再到慢性病口服缓释剂型，递送技术的突破往往直接决定了创新药的最终临床价值。但长期以来，传统DDS研发始终困在“试错周期长、体内行为难预判、工艺放大不稳定”的瓶颈里：一个LNP处方的优化往往需要上百次湿实验迭代，载体在体内跨屏障、释放、代谢的规律难以精准模拟，小试到中试的失败率常年居高不下。

而AI技术的渗透，正在为这个领域打开全新的研发范式：用图神经网络建模载体结构与性能的关联，用生成式AI设计全新靶向配体，用AI-PK/PD模型融合多组学数据预判临床反应，甚至用智能算法直接管控批次稳定性、压缩工艺放大周期。从虚拟设计到临床转化，AI已经不再是“锦上添花”的工具，而是成为解决递送研发痛点的核心生产力。

本次课程将用2天时间搭建完整的「AI+药物递送」落地框架：第一天聚焦技术底座与全研发流程覆盖，从核心技术选型、工具栈搭建，到纳米载体设计、多剂型优化、工艺管控，帮你把AI真正嵌进日常研发场景；第二天深入临床价值与合规落地，拆解靶向递送、生物屏障穿透、个体化给药的实战逻辑，再结合真实转化案例、监管要求与前沿趋势，给不同规模的药企、CRO、研发团队提供可直接复用的落地路径。无论你是想突破现有研发卡点，还是布局下一代递送技术，都能在这里找到从认知到实操的完整参考。详细通知如下，请各单位积极选派人员参加。

第一天技术底座 + 研发全流程

授课内容一：行业现状、研发痛点与产业格局

1.主流递送载体及应用：LNP、脂质体、纳米粒、微球、口服 / 透皮 / 靶向系统

2.传统 DDS 研发核心短板：试错成本高、周期长、体内行为难预判、工艺不稳定

3.国内外 AI + 药物递送产业布局、标杆企业及上市 / 在研管线梳理

授课内容二：药物递送专属 AI 核心技术体系

1.经典机器学习：回归、分类模型在处方、理化性质、稳定性预测中的应用选型

2.图神经网络 GNN：载体 / 分子结构 - 性能关系建模核心用法

3.生成式 AI：新型载体、靶向配体、表面修饰的智能设计思路

4.AI + 分子动力学、可解释 AI（SHAP/LIME）实战价值与落地要求

授课内容三：数据集、开源 & 商业工具全栈选型

1.DDS 领域常用数据集、数据搭建规则与标准化要求

2.主流开源工具：RDKit、DeepChem、PyTorch Geometric 适用场景

3.商业化 AI 平台功能对比、落地案例与成本参考

4.药企、CRO、小型研发团队差异化工具组合方案

授课内容四：纳米递送系统 AI 精细化设计

1.LNP 系统：脂质组分、配比、粒径、载药量、转染效率智能优化

2.脂质体、聚合物纳米粒：结构筛选、表面修饰、理化稳定性预测

3.无机纳米载体：靶向改性、长循环修饰的 AI 设计方案

授课内容五：多剂型递送体系 AI 优化方案

1.口服制剂：溶出度、肠道吸收、首过代谢与处方智能调优

2.透皮、微针系统：皮肤渗透性预测，结构与配方协同优化

3.缓释微球、植入剂：药物释放曲线、载体降解周期建模

授课内容六：工艺放大与批次稳定性 AI 管控

1.制备参数（温度、流速、搅拌、微流控参数）智能寻优

2.储存稳定性、加速试验、批次差异风险预判

3.实战案例：AI 助力小试到中试，缩减工艺迭代周期

第二天靶向递送 + PK/PD + 临床转化、合规与前沿趋势

授课内容七：靶向递送全流程 AI 应用

1.疾病靶点挖掘，靶向多肽、小分子、抗体片段智能设计

2.主动靶向：配体类型、接枝密度、结合亲和力优化

3.被动靶向：EPR 效应评估，载体理化性质适配肿瘤微环境

4.多靶点协同递送系统设计思路

授课内容八：生物屏障与响应型载体 AI 设计

1.血脑屏障、胃肠道屏障穿透性模型构建与落地应用

2.肿瘤微环境响应载体：pH / 酶 / 温度响应阈值智能优化

3.光、超声等外场响应递送系统的 AI 调控策略

授课内容九：AI-PK/PD 建模与个体化给药

1.AI 增强 PBPK 模型：多组学、临床数据融合，精准预测体内药代行为

2.基于体质、肝肾功能、基因分型的个性化给药方案设计

3.药物相互作用、毒副作用风险提前预警

4.案例：AI 加速临床前至临床阶段 PK/PD 研究进程

授课内容十：临床转化案例拆解

1.代表性项目解析：AI 辅助 LNP、纳米药物、长效制剂研发历程

2.全转化流程：虚拟设计→实验验证→动物试验→申报核心要点

3.药企与 CRO 合作模式、项目分工及关键风险控制点

授课内容十一：行业痛点、技术解法与监管合规

1.现存核心问题：数据稀缺、标准化不足、模型泛化能力弱

2.解决方案：小样本学习、数据增强、联邦学习、虚实迭代模式

3.NMPA、FDA AI 辅助药物研发相关指导原则解读

4.AI 模型溯源、可重复性要求及申报文档撰写规范

授课内容十二：前沿趋势、总结与落地建议

1.前沿方向：AI + 影像诊疗一体化、智能闭环给药系统

2.新技术探索：生成式 AI 拓展、多模态大模型、量子计算在 DDS 的应用