Pharmaceutical Technology Ed. 187

54 Pharmaceutical Techno logy Edición Sudamérica 2024 - N º187 datos en un período de tiempomuy corto. Los programadores de IA crean algoritmos que identifican correlaciones, tendencias y patrones en las formulaciones que se desarrollan para descubrir problemas que podrían no ser evidentes con los métodos tradicionales o bien tardar mucho tiempo en detectarse. Por ejemplo, mediante programas de AI, se pueden solventar problemas en el flujo de fabricación y controlar parámetros importantes como el orden y tiempo de adición de excipientes o la velocidad de agitación de un reactor. Este nuevo enfoque permite también a los investigadores tomar decisiones basadas en la información obtenida sobre el tipo y naturaleza de los excipientes a utilizar, la relación entre ellos, sus concentraciones y su impacto en el comportamiento de la forma farmacéutica en desarrollo 10 . Lomismo ocurre cuando se desea refor- mular un fármaco conocido en una forma farmacéutica nueva. La formulación de fármacos normalmente implica combi- nar materiales inertes y excipientes con ingredientes farmacéuticos activos para producir productos farmacéuticos viables con las propiedades deseadas. Mediante la AI, se puede optimizar el perfil de efi - cacia de un fármaco, prolongar su acción, reducir sus efectos secundarios, aumentar su estabilidad y vida útil, así comomejorar la adherencia al tratamiento por parte del paciente. Por otro lado, la IA ha irrumpido también en el campo de la nanotecnología y ha demostrado que puede solucionar muchos de los problemas del desarrollo de una formulación, pudiendo ayudar a ob- tener nanopartículas con las propiedades adecuadas según la aplicación. Asimismo, la IA puede simular una formulación y su perfil de liberación a diferentes escalas (desde interaccionesmoleculares hasta un nivel macroscópico) y analizar las relacio- nes entre el fármaco, la formulación y los factores fisiológicos para reducir el tiempo de desarrollo, reducir costes e incrementar la productividad y la eficacia 11 . Por último, en la fabricación de fárma- cos, la IA puede utilizarse para predecir y controlar la calidad de un producto. Con datos obtenidos de los procesos de opti- mización en la fabricación, de los sensores de los equipos y de los resultados en los controles de calidad, hay modelos que pueden predecir fallos en los equipos, desviaciones en la calidad de un producto y anormalidades en el proceso productivo, permitiendo una mejora en la gestión y en el mantenimiento de la calidad. Además, la continuidad en la robustez del método productivo entre lotes puede controlarse mediante la implementación de IA 12 . IA en la predicción de la estabilidad fisicoquímica de fármacos La IA se ha convertido en una poderosa herramienta para predecir la estabilidad fisicoquímica de distintas formas farma - céuticas. Haciendo uso de algoritmos de ML (aprendizaje automático), se puede analizar e interpretar conjuntos de da- tos enormes en muy poco tiempo. Estos datos incluyen las propiedades de los fármacos, los parámetros de formulación y las condiciones ambientales. Además, estos modelos pueden evaluar factores