13 Pharmaceutical Technology siendo herramientas fundamentales en la ciencia de la formulación, Price cree que los modelos de IA/AA ofrecen potentes capacidades complementarias, especialmente para nuevos escenarios de desarrollo de fármacos. Según Bannigan, también es ventajoso que los algoritmos de IA/AA se puedan integrar directamente en los enfoques de modelado predictivo existentes, convirtiendo lo que suele ser un plan experimental estático en un proceso dinámico y adaptativo. “En lugar de ejecutar un conjunto fijo de pruebas diseñadas inicialmente mediante enfoques de diseño de experimentos, la IA/AA comienza con un número reducido de experimentos, aprende de los resultados y actualiza instantáneamente sus recomendaciones para la siguiente ronda. "Este ciclo se repite, centrándose en las partes más prometedoras del espacio de formulación y evitando las rutas improductivas”, explica Bannigan. Las ventajas sobre los enfoques tradicionales incluyen velocidad, eficiencia y alcance. “Los modelos predictivos que aprovechan la IA/AA permiten identificar formulaciones de alto potencial más rápidamente utilizando menos API y, a menudo, encuentran soluciones a las que los métodos convencionales ni siquiera se acercan”, concluye. La mejora de las estrategias de formulación de plataformas La IA/AA también puede utilizarse para mejorar los procesos de la plataforma para el desarrollo de formulaciones.
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