Usefulness of artificial neural networks in pharmaceutical product development

Abstract

Artificial intelligence, particularly in the form of neural networks, presents an exciting and revolutionary approach to solving some of the common but complex problems encountered in the pre-formulation and development stages of a pharmaceutical formulation. Artificial neural networks (ANN) are digitized models of a human brain, computer programs designed to simulate the way in which human brain processes information. The pharmaceutical product development process is a multivariate optimization problem. It involves the optimization of formulation and process variables. These relationships are difficult to model using classical methods. ANN represents a promising modeling technique especially for data sets having the kind of non-linear relationships, which are frequently encountered in pharmaceutical processes. The application of ANN is proved to be useful in design and development of new drug formulations, drug stability, process optimization, dissolution testing and development of in in vitro-in vivo correlation. Newly introduced products can be quickly assessed for their suitability, lowering the risk of failure when undertaking potentially costly trials.

Primena neuronskih mreža kao jedne od tehnologija veštačke inteligencije predstavljaju savremeni pristup rešavanju kompleksnih problema formulacije farmaceutskih preparata. Veštačke neuronske mreže su kompjuterski programi dizajnirani da simuliraju neke od funkcija ljudskog mozga u cilju rešavanja različitih problema gde klasične metode ne daju zadovoljavajuće rezultate. Osobine lekovitih preparata određene su odnosom i vrstom aktivne i pomoćnih komponenti, kao i uslovima proizvodnje. Iako veza između količine i odnosa pomoćnih materija, procesnih uslova i osobina proizvoda može biti poznata, retko može biti kvantifikovana. Primena veštačkih neuronskih mreža predstavlja novu dimenziju u formulaciji lekovitih preparata zbog jedinstvenih prednosti, kao što su nelinearnost, sposobnost modelovanja i optimizacije uz mali broj eksperimenata. Veštačke neuronske mreže su uspešno primenjene u dizajniranju sastava farmaceutskih preparata, optimizaciji procesa proizvodnje, obezbeđivanju i kontroli kvaliteta, predviđanju stabilnosti farmacetuskih preparata, in vitro ispitivanju brzine oslobađanja aktivne supstance iz farmaceutskog oblika i in vitro/in vivo korelaciji. Sa razvojem novih, moćnih softverskih paketa prilagođenih korisniku predviđa se i sve veća primena veštačkih neuronskih mreža pri dizajnu i razvoju novih farmaceutskih preparata, kao i za brzu i jednostavnu procenu njihove stabilnosti, bezbednosti i efikasnosti uz istovremeno znatno smanjenje troškova.