Pharmaceutical Technology 17 SUPLEMENTOVETERINARIA 2025 fármacos, que incluyen la formulación de API con escasa solubilidad y biodisponibilidad. Según Varshney, para el diseño y selección de coforma - dores, cocristales y agentes complejantes en particular, el uso de algoritmos avanzados de redes neuronales, métodos basados en conjuntos y modelos basados en el conocimiento está haciendo que el modelado predictivo seamás relevante. Éstos permiten una interpolación más precisa entre los datos experimentales disponibles. “Esta interpolación puede ser para diferentes proporciones de combinaciones o incluso para diferentes tipos de combinaciones”, señala Varshney. Además, la inclusión demodelos basados en el conocimien - to en el marco de la modelización predictiva está marcando impacto. “Cuando los modelos basados en IA se combinan conmodelos basados en el conocimiento, se pueden generar predicciones más sólidas incluso en escenarios con datos limitados, como definitivamente lo es la ciencia de la formu - lación”, sostiene Varshney. Ella añade que estos modelos basados en el conocimiento pueden acelerar el desarrollo de coformadores, cocristales y agentes complejantes mediante una consideración precisa de los aspectos fisiológicos, fisi - coquímicos y estructurales de las moléculas en el espacio combinatorio. VeriSIM Life usa ampliamente esta IA híbrida y los modelos basados en el conocimiento en el desarrollo de fármacos y formulaciones. MEDIGLOVE
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