人工智能加速药物研发与纳米医学，优化分子结构、预测毒性，并设计靶向递药系统。通过分析患者数据提升个性化治疗，同时面临数据质量与监管挑战。
人工智能（AI）正在通过加速药物发现、改进纳米医学设计以及提升治疗效果，迅速改变制药和生物制药研究领域。
基于AI的方法，如机器学习（ML）、深度学习和定量结构-活性关系（QSAR）建模，能够高效地识别靶点、预测药物毒性并优化分子结构，从而减少传统药物开发所需的时间和成本。
此外，AI与纳米技术的结合促进了先进药物递送系统的设计，这些系统包括脂质基、聚合物基、碳基和无机纳米粒子，它们具备靶向递送和可控药物释放的能力。
AI还通过分析患者特定数据和疾病微环境来支持个性化治疗策略的开发，提高治疗效果并减少不良反应。此外，基于AI的工具（如自然语言处理和生物医学数据挖掘）有助于从庞大的生物医学数据集中提取知识，并为研究和监管决策提供支持。尽管取得了这些令人鼓舞的进展，但仍存在数据质量、模型透明度和监管接受度方面的挑战。
本综述重点介绍了AI在药物发现、纳米医学和制药开发中的应用，同时讨论了当前的限制以及AI在精准医疗和生物技术中整合的未来前景。
参考文献
Artificial Intelligence in Drug Discovery and Pharmaceutical Development: Machine Learning Approaches for Molecular Design, Nanomedicine, and Precision Therapeutics
