當(dāng)前FDA批準(zhǔn)上市的藥物分子約包含2600余種，常用輔料約500種，上市藥品超過四萬種。而且藥劑制備工藝過程復(fù)雜，工藝參數(shù)眾多。因此，藥用輔料篩選和處方開發(fā)的搜索空間極大，應(yīng)用一般的實驗室試錯法，是一個費時費力且成本高昂的過程，且往往難以得到最優(yōu)的處方和工藝參數(shù)。目前藥物制劑科學(xué)家還高度地依賴于傳統(tǒng)的試錯方法來進(jìn)行藥物制劑開發(fā)。因此，如何快速且高效地進(jìn)行藥物制劑配方開發(fā)是一個難題。

近十多年來，一個新的領(lǐng)域“計算藥劑學(xué)”正在興起，主要將人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)和多尺度計算模擬方法應(yīng)用于藥物制劑領(lǐng)域來驅(qū)動藥物處方設(shè)計。與傳統(tǒng)藥劑實驗“篩選-驗證-再篩選”模式不同，計算藥劑學(xué)注重基于計算建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動的“理解-設(shè)計-驗證-優(yōu)化”處方設(shè)計新范式。以患者和疾病為中心，通過實施建模和質(zhì)量源于設(shè)計 （Quality by Design, QbD）的理念，提高藥物處方研發(fā)的成功率與效率，節(jié)約大量時間和人力，從而推動藥物開發(fā)。

展望未來，隨著計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以預(yù)見計算藥劑學(xué)在制劑研究、工業(yè)開發(fā)與臨床轉(zhuǎn)化、藥物監(jiān)管等方面發(fā)揮更加重要的作用。通過整合多種計算方法，將大數(shù)據(jù)人工智能與多尺度模擬技術(shù)集成到藥品研發(fā)和制造的各個環(huán)節(jié)中，為變革藥物遞送系統(tǒng)開發(fā)范式提供了巨大潛力。計算藥劑學(xué)有望為醫(yī)藥領(lǐng)域帶來更多突破性進(jìn)展，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。行業(yè)將能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜的藥物研發(fā)挑戰(zhàn)，提升產(chǎn)品質(zhì)量與研發(fā)效率。

課 程 大 綱

一、人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用 （1小時）

◇ 人工智能原理和發(fā)展歷史

◇ 人工智能與藥物研發(fā)

二、人工智能在藥物制劑研究中的應(yīng)用（1小時）

◇  人工智能在環(huán)糊精制劑中的應(yīng)用

◇  人工智能在固體分散體中的應(yīng)用

◇  人工智能在mRNA 脂質(zhì)納米顆粒中的應(yīng)用 

討論QA （1小時）

三、分子模擬在藥物制劑中的應(yīng)用（1小時）

◇  分子模擬原理

◇   分子模擬與藥物制劑（包括環(huán)糊精、固體分散體和脂質(zhì)體等）

四、生理藥動學(xué)模型在藥物制劑中的應(yīng)用（1小時）

◇  生理藥動學(xué)模型原理

◇  生理藥動學(xué)模型與藥物研發(fā)

◇  生理藥動學(xué)模型與臨床用藥

討論QA （1小時）

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