تقدّمٌ مذهل في تقدير توزيع حجم الجسيمات بالذكاء الاصطناعي: ثورةٌ في صناعة الأدوية

شهدت صناعة الأدوية تقدماً هائلاً بفضل نهجٍ جديدٍ مبتكر لتقدير توزيع حجم الجسيمات في الخلطات الجافة، وهي خطوةٌ بالغة الأهمية في إنتاج الأدوية والمركبات الكيميائية. لطالما عانت هذه الصناعة من صعوبة مراقبة خصائص هذه الخلطات، حيث كانت الطرق التقليدية إما تستغرق وقتاً طويلاً وتُسبب هدرًا للمواد، أو تعتمد على تقنيات غير دقيقة.

لكنّ باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تمكنوا من تطوير تقنيةٍ ثورية تعتمد على الفيزياء والتعلم الآلي لتحليل الضوء المُشتت، مما يُحسّن كفاءة ودقة عمليات التصنيع في إنتاج الأقراص والمساحيق الدوائية، ويُقلل من عدد الدُفعات الفاشلة. ونُشرت تفاصيل هذا التقدم المذهل في ورقة بحثية جديدة بعنوان “تقدير غير جراحي لتوزيع حجم المسحوق من صورة واحدة متناثرة” في مجلة Light: Science & Application.

يُوضح الباحث قيهانغ زانغ، الباحث المُشارك في جامعة Tsinghua، أهمية هذا الإنجاز قائلاً: “إن فهم سلوك الضوء المُشتت يُعتبر من أهم المواضيع في علم البصريات. وبفضل التقدم الذي أحرزناه في تحليل الضوء المُشتت، اخترعنا أداةً مفيدةً لصناعة الأدوية. إن تحديد نقطة الألم وحلها من خلال البحث في القواعد الأساسية هو الأمر الأكثر إثارةً لفريق البحث.”

وتقترح الورقة البحثية طريقةً جديدةً لتقدير توزيع حجم الجسيمات، تعتمد على هندسة الحدقة، مما يُقلل من عدد الإطارات اللازمة للتحليل. ويُضيف الباحثون: “يمكن لنموذجنا القائم على التعلم تقدير توزيع حجم المسحوق من صورة واحدة متناثرة، مما يُقلل وقت إعادة البناء من 15 ثانية إلى 0.25 ثانية فقط.”

ويُشير زانغ إلى أن “مساهمتنا الرئيسية في هذا العمل هي تسريع طريقة كشف حجم الجسيمات بمقدار 60 مرة، من خلال تحسين شامل لكل من الخوارزمية والأجهزة. إن هذا المُستشعر عالي السرعة قادر على كشف تطور الحجم في الأنظمة الديناميكية السريعة، مما يُوفر منصةً لدراسة نماذج العمليات في صناعة الأدوية، بما في ذلك التجفيف والخلط.”

تتميز هذه التقنية بتكلفة منخفضة، وكونها غير جراحية، حيث تجمع الضوء المُشتت من أسطح المساحيق. كما أن النموذج الأولي الصغير والمحمول متوافق مع معظم أنظمة التجفيف الموجودة في السوق، طالما توجد نافذة مراقبة. وقد يُساعد هذا النهج في قياس الحجم أثناء عملية التصنيع على التحكم في عمليات التصنيع، وتحسين الكفاءة وجودة المنتج. علاوةً على ذلك، فإن عدم وجود مراقبةٍ آنيةٍ سابقاً حال دون الدراسة المنهجية للنماذج الديناميكية في عمليات التصنيع. وقد يُوفر هذا المُستشعر منصةً جديدةً لإجراء سلسلة من الأبحاث والنمذجة لتطور حجم الجسيمات.

يُعد هذا العمل، وهو ثمرة تعاون ناجح بين الفيزيائيين والمهندسين، نتاج برنامج MIT-Takeda، وشارك فيه باحثون من ثلاث أقسام في معهد MIT: الهندسة الميكانيكية، والهندسة الكيميائية، والهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. ويُعتبر البروفيسور جورج بارباستاثيس، أستاذ الهندسة الميكانيكية في MIT، المؤلف الرئيسي للمقال.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي