先预测药物性质，再模拟体内药代
澳门大学（University of Macau）等团队在 Clinical Pharmacology & Therapeutics 报道人工智能（artificial intelligence，AI）与基于生理的药代动力学（physiologically based pharmacokinetic，PBPK）模型联合平台，从分子结构推算体内暴露。
AI 部分预测溶解度、酸解离常数、晶体密度、固有溶出速率、通透性、药物游离比例、血浆清除率及 15 个器官的组织分配系数，再由 PBPK 模型生成药代曲线，无需对曲线另行训练。
用人体给药记录评价曲线预测
研究使用 PK-DB 中 71 次静脉与 606 次口服给药的药代记录进行验证。多数曲线下面积预测落在 2 倍或 3 倍误差范围内，研究还评价了药物的器官选择性。
对血浆清除率较高的药物，作者进一步用种属间外推改善预测，并提出将平台用于早期候选药物筛选。