AI辅助色谱方法开发系统上线，方法建立时间从数天缩短至数小时

2026年5月，一款基于深度学习的色谱方法开发系统正式上线。该系统由国内多家科研机构联合开发，能够在用户输入样品信息后，自动预测比较好的色谱柱类型、流动相组成、梯度条件和柱温设置，将传统需要数天甚至数周的方法开发时间缩短至数小时，大幅提升药物研发、食品检测等领域的分析效率。

色谱方法开发是分析实验室中**耗时、**依赖经验的工作之一。面对一个未知样品，分析人员通常需要测试多种色谱柱、不同流动相配比和梯度条件，通过反复实验寻找比较好分离方案。这一过程往往需要数十次甚至上百次实验，消耗大量时间、样品和溶剂。对于复杂样品（如中药提取物、生物样本），方法开发周期可能长达数周。

该系统通过机器学习算法解决了这一痛点。开发团队构建了包含超过50万条色谱分离数据的训练集，涵盖100余种色谱柱类型、多种流动相体系和数千种化合物。系统采用图神经网络架构，学习化合物结构特征与色谱保留行为之间的内在关联，形成“结构-保留时间”预测模型。用户只需上传待分离化合物的分子结构式（或输入化合物名称），系统即可在30分钟内生成包含色谱柱推荐、流动相配比、梯度程序、柱温设置等完整信息的优化方案。

在多中心验证测试中，该系统在12个不同类型样品（包括5种药物、3种天然产物、2种农药混合物、2种生物样本）上的表现令人瞩目。以创新药杂质分析为例，传统方法需要一名***分析人员平均耗时5天完成方法开发，而系统推荐的方案在***天即可投入使用，且在分离度、峰形对称性等关键指标上均达到或优于人工开发的方法。

“AI方法开发系统比较大的价值在于降低了色谱分析的经验门槛。”参与系统开发的某研究机构负责人表示，“过去，一个实验室只有少数*****能够**开发复杂方法。现在，即使是刚入行的分析人员，也可以在系统指导下完成高质量的方法开发。”

目前，该系统已以云端服务形式向用户开放，用户无需购买硬件，按次或按年付费使用。系统还支持与实验室信息管理系统（LIMS）对接，可自动记录方法开发过程，满足数据完整性要求。开发团队表示，下一步将引入“自优化”功能——系统可根据用户的反馈数据持续学习，不断优化预测准确性，并支持多目标优化（如同时追求分离度和分析速度）。

业内人士指出，AI辅助方法开发系统正在重塑色谱分析的研发范式。随着深度学习模型的持续优化和训练数据的不断积累，未来色谱方法开发有望从“手工作坊式”迈向“智能化、标准化”的新阶段。