人工智能在药理学中的新篇章：AI在药代动力学、药效学及药物警戒中的扩展作用

　　本文探讨人工智能（AI）在药理学关键领域——药代动力学（PK）、药效学（PD）和药物警戒（PV）的应用进展。研究人员通过文献回顾与ARTIREV混合计量工具分析，发现AI通过机器学习与混合方法提升个体化给药预测、精准剂量建模及不良反应检测能力，推动精准医疗发展，但面临数据质量与模型可解释性等挑战。该研究发表于《Therapies》，为AI在个性化医学中的安全应用提供重要参考。

　　

在当今医疗领域，个性化治疗已成为提高疗效和减少副作用的关键追求。然而，传统药理学方法在预测药物在个体内的行为时往往面临巨大挑战。药代动力学（Pharmacokinetics, PK）关注药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程，而药效学（Pharmacodynamics, PD）则研究药物对机体的作用机制，两者共同决定药物治疗的成功与否。同时，药物警戒（Pharmacovigilance, PV）负责监测药物不良反应，确保用药安全。尽管这些领域已有长足发展，但处理个体差异、稀疏数据以及复杂生物信号时，传统模型往往力不从心，导致给药方案不精准或安全信号漏检。此外，随着电子健康记录（EHRs）等大数据源的普及，如何高效挖掘这些非结构化信息也成为迫切问题。

人工智能（AI）的崛起为这些挑战提供了全新解决方案。近年来，AI技术，特别是机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning），已渗透到医疗各个角落，从影像诊断到药物发现，展现出变革性潜力。在药理学中，AI的应用正从辅助工具转向核心驱动力量，有望推动精准医疗（Precision Medicine）的实现。然而，AI模型的“黑箱”特性、数据质量参差不齐以及缺乏外部验证等问题，仍限制其广泛应用。因此，研究人员Alexandre O. Gerard、Romain Lombardi、Diane Merino、Charles Bouveyron、Jean Dellamonica、Milou-Daniel Drici、Thibaud Lavrut和Alexandre Destere来自法国尼斯大学医院中心临床药理学系，在《Therapies》期刊上发表了这项叙事性综述，旨在系统探讨AI在PK、PD和PV中的角色，并强调教育未来专业人员的重要性。

为了全面评估AI在药理学中的应用，研究团队采用了混合方法，结合传统文献回顾和先进的ARTIREV混合文献计量工具。ARTIREV工具帮助识别和分析关键研究进展，确保覆盖广泛的相关文献。文献搜索聚焦于近年的核心研究，包括临床试验、回顾性分析和计算模型研究，以捕捉AI技术的最新动态。数据来源主要包括PubMed、Scopus等数据库，强调对非结构化数据（如电子健康记录）的分析。技术方法上，研究重点评估了机器学习算法（如神经网络）、混合建模方法（结合机制模型与数据驱动方法），以及特定架构如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）和神经普通微分方程（NeuralODEs），这些技术用于处理不规则和稀疏数据，提升预测精度。此外，研究还涉及自然语言处理（NLP）用于药物警戒中的文本挖掘，以及模型验证策略以确保结果可靠性。样本队列主要来自公开数据集和临床记录，但具体来源未在摘要中详细说明。

研究结果分为多个关键领域，每个部分通过小标题突出核心发现。

在药代动力学（PK）方面，AI的应用显著提升了个体化药物暴露预测。通过机器学习（ML）和混合方法，研究人员能够构建更精确的模型，以支持模型 informed precision dosing（基于模型的精准给药）。例如，循环神经网络（RNNs）和神经普通微分方程（NeuralODEs）架构有效处理了临床中的不规则和稀疏数据，如患者血药浓度时间序列数据。这些技术允许模型捕捉非线性动力学行为，从而优化给药方案，减少 trial-and-error（试错） approach，提高治疗效率。结论是，AI驱动的方法为PK研究提供了可扩展且适应性强的工具，有助于实现个性化治疗目标。

在药效学（PD）领域，AI促进了个性化医疗的转型。研究显示，AI技术使能开发更精细的药物效应模型，这些模型能够纳入 inter-individual variability（个体间变异性），例如通过整合基因组学或生理学数据。这使得自适应给药方案（adaptive dosing regimens）成为可能，这些方案可根据患者特定约束（如肾功能或并发症）进行动态调整。AI还助力于识别药效生物标志物，从而预测药物响应，减少无效治疗。总体而言，AI在PD中的应用推动了对药物作用机制的深入理解，支持更安全、有效的治疗策略。

在药物警戒（PV）方面，AI增强了不良反应（adverse drug reactions, ADRs）的检测和安全性信号识别。通过分析非结构化数据，尤其是来自电子健康记录（EHRs）的文本信息，自然语言处理（NLP）技术能够自动提取和分类安全信号，提高检测效率 at the population level（在群体水平）。此外，AI模型应用于临床前毒性评估，通过大数据分析预测潜在风险，缩短药物开发周期。这些进步有助于早期干预和风险 mitigation（缓解），提升整体药物安全监控能力。结论是，AI在PV中的集成大幅提升了监测的敏感性和特异性，但需注意数据质量带来的限制。

研究还简要涉及药理学教育，强调培训未来专业人员以确保AI的安全和验证使用的重要性。这包括整合AI工具 into curricula（进入课程），培养跨学科技能，以应对技术快速发展。

在结论和讨论部分，研究强调了AI在药理学中的 transformative role（变革性角色），特别是在PK、PD和PV领域。AI通过机器学习、混合建模和先进架构（如RNNs和NeuralODEs）解决了传统方法的局限性，如处理复杂数据和个体变异性。然而， significant limitations（显著局限性）存在，包括训练数据质量不足、模型可解释性低（ due to the “black box” effect由于“黑箱”效应）以及缺乏外部验证，这可能影响临床应用的可靠性。因此，研究呼吁加强模型验证和跨学科合作，以确保AI驱动工具的稳健性。重要意义在于，这项综述为AI在个性化医学中的应用提供了框架，强调其潜力 to revolutionize pharmacology（彻底改变药理学），同时指出需通过教育和标准化来克服挑战，最终实现安全、有效的医疗实践。发表于《Therapies》的这项 work（工作）为研究人员和临床医生提供了宝贵资源，指导未来AI集成策略。