تطبيق الذكاء الاصطناعي AI في التنبؤ بالتفاعلات بين المواد الدوائية الفعالة والسواغات

الملخص

تُعد التفاعلات بين المواد الدوائية الفعالة (APIs) والسواغات (Excipients) من القضايا المحورية في تطوير وصناعة المستحضرات الصيدلانية، نظرًا لتأثيرها المباشر على الثباتية والفعالية الدوائية. أظهرت الدراسة أن الطرق التقليدية مثل DSC وFTIR و XRPD تُستخدم للكشف عن هذه التفاعلات، لكنها تعجز عن التنبؤ المسبق، مما يحد من فعاليتها ويزيد من تكاليف وزمن التطوير. في المقابل، أثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على التنبؤ بدقة عالية تراوحت بين 91–97% باستخدام خوارزميات مثل SVM والشبكات العصبية العميقة، كما تم التحقق من صحة هذه التنبؤات تجريبيًا في حالات مثل الباراسيتامول مع الفانيلين والميثيل بارابين. خلص البحث إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي مع الطرق التقليدية يوفر مقاربة مزدوجة تعزز من كفاءة تطوير الأدوية وتزيد من سلامتها، مع التأكيد على ضرورة تطوير قواعد بيانات متخصصة واعتماد الذكاء الاصطناعي التفسيري لتعزيز ثقة الباحثين.