反馈系统控制：优化药物组合的人工智能新方法

宗志鹏，乔子耘，张建军

（上海交通大学医学院附属仁济医院肝脏外科，上海 200125）

随着现代医学的发展，人类对疾病的发生、发展、治疗、转归机制的了解逐步加深，药物联合治疗和个体化诊疗逐渐成为当下的研究热点。截至目前，科学家应用了包括人工智能在内的各种技术探索疾病的联合治疗和个体化诊疗，以期提高疗效，减少副作用和耐药性。人工智能最初是使用计算机系统强大的运算能力模拟、延伸乃至扩展人类智能的计算机科学的一个分支。反馈系统控制（feedback system control，FSC）技术将人工智能针对复杂系统和遗传算法的研究应用于医学领域，整合生物实验、迭代搜索算法和数学拟合分析，可以在有限的时间和经济成本下完成海量的药物组合筛选和药物剂量个体化，为药物临床研究和疾病治疗探索提供了新的思路和方法。

1 人工智能技术的需求和必要性

联合用药作为一种已被广泛采取的治疗策略，在复杂疾病的治疗中能够同时作用于多个位点，相对于传统的单药应用而言，联合用药可显著提高结核病疗效、减轻毒副作用、降低耐药性［1］，在癌症［2］及病毒［3］、细菌［4-5］、寄生虫［6］感染性疾病等治疗中都有所应用。但制定联合用药方案对于医师来说依然困难重重：（1）生物系统的复杂性：生物系统是一个典型的复杂系统，是若干通路相互交织而形成的庞大信息网络。其不仅包含大量组件和海量信息，而且具有自我稳态和自适应性［7］。（2）备选药物众多：随着药物研制技术的不断突破，可供临床使用的药物日益增加，以结核病为例，仅一、二线药物就有14种之多［8］，如何在其中选择最佳的药物组合是巨大的挑战。……