"O futuro é a partir de agora"
Este artigo explora o papel da Inteligência Artificial (IA) aplicada no desenvolvimento de métodos analíticos dentro de laboratórios analíticos. Não vou citar laboratórios que já utilizam, mas vou deixar ideias de como começar ou como implementar a IA no seu laboratório de PeD Analítico. Como base de raciocínio vou considerar a implementação a partir de produtos farmacêuticos líquidos, como xaropes e soluções. A utilização de Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de métodos analíticos está transformando a indústria farmacêutica, especialmente na análise de produtos acabados, que exigem métodos analíticos precisos, exatos e robustos para garantir sua qualidade e a segurança dos pacientes.
DMA com tecnologia de IA
Todo método analítico é essencial e único para assegurar a qualidade, a segurança e eficácia de um medicamento. A Inteligência Artificial (IA) trabalhando junto no desenvolvimento de métodos analíticos ainda mais robustos, minimizando erros e buscando a melhor opção analítica, vem oferecendo diversas ferramentas avançadas que podem otimizar várias etapas do processo analítico, desde o pré-desenvolvimento até a finalização do relatório de desenvolvimento analítico. Entrando no assunto de etapas do processo analítico, vou listar as principais etapas de desenvolvimento analítico com a aplicação da tecnologia de Inteligência Artificial (IA).
Etapa de pesquisa e planejamento experimental:
Machine Learning (ML) para Design de Experimentos (DoE): Os algoritmos de Machine Learning podem analisar dados de Insumos Farmacêuticos Ativos (IFAs), como pH de moléculas, solubilidade, entre outros aspectos e simular diferentes aplicações experimentais para identificar as melhores condições cromatográficas, por exemplo. Podemos também utilizar redes neurais, ou banco de dados complexos para prever a estabilidade de uma solução em diferentes condições de pH e temperatura, permitindo a definição de parâmetros ideais para os testes de estabilidade ou degradação forçada;
Auxílio no desenvolvimento do Racional de Desenvolvimento de Métodos Analíticos (RDMA): A IA oferece uma gama de ferramentas poderosas que podem revolucionar o desenvolvimento de métodos analíticos na indústria farmacêutica. Ao integrar a IA na etapa do RDMA, será possível aumentar significativamente a eficiência da precisão, exatidão, degradação forçada e robustez de um método analítico, garantindo sempre a qualidade e segurança do medicamento. Esta integração passa a fornecer dados estruturados complexos que jamais conseguiríamos sem a ajuda da IA, como por exemplo o Machine Learning (ML).
Etapa experimental ou pré-validação:
Os parâmetros analíticos do método podem ser simulados através de Inteligência Artificial, aplicando algoritmos e banco de dados estruturados, afim de identificar melhor composição de fase móvel, taxa de fluxo no High Performance Liquid Chromatography (HPLC), temperatura ou tipo de coluna cromatográfica, em busca da melhor separação dos compostos analisados;
Definição mais assertiva na etapa de Estudos de Perfil de Degradação (EPD), na RDC53/2015, e na RDC166/2017, trazendo dados comparativos de comportamento de degradação de moléculas, trazendo dados de métodos com a mesmo perfil cromatográfico, facilitando e possibilitando um melhor desenvolvimento de método analítico.
Etapa de documentação e justificativas técnicas:
Processamento de Linguagem Natural (NLP): Pode ser um ferramenta poderosa para automatizar a geração de relatórios analíticos e justificativas técnicas. Esta linguagem é uma subárea da inteligência artificial que lida com a interação entre computadores e humanos através da linguagem natural. O maior benefícios desta ferramenta é automatizar a criação de relatório, criando um padrão entre eles, reduzindo tempo e a probabilidade de erros.
Etapa de melhoria contínua:
A melhoria contínua com Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de métodos analíticos oferece uma abordagem avançada para garantir a qualidade do método analítico desenvolvido. tem transformado a maneira de como os métodos são desenvolvidos, através de sensores inteligentes para análise em tempo real e ajustes automatizados. Os benefícios de monitoramento são significativos no que diz respeito a precisão, veracidade e robustez dos métodos analíticos.
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado a forma de como trabalhamos com computadores, oferecendo ferramentas para todas as áreas do conhecimento e otimizando processos em todas as profissões. Com a contínua integração da IA nos laboratórios farmacêuticos, podemos esperar melhorias substanciais na qualidade e eficiência dos métodos analíticos, beneficiando fabricantes e pacientes em todo o mundo.
Referências:
Brown, N. (Ed.). (2020). Artificial Intellingence in Drug Development, Precision Medicine, and Healthcare. Springer Nature;
Watson, D. G. (2015). Pharmaceutical Analysis: A Textbook for Pharmacy Students and Pharmaceutical Chemists (3ªed.). Churchill Livingstone.
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