Screening of critical variables in fabricating polycaprolactone nanoparticles using Neuro Fuzzy Logic
Autores: Miguel O. Jara, Mariana Landin, Javier O. Morales.
Resumen:
En este trabajo, los investigadores utilizaron la herramienta de inteligencia artificial «Neurofuzzy Logic» (NFL) para fabricar nanopartículas uniformes de policaprolactona por el método de nanoprecipitación con foco en la selección del estabilizador. La adaptabilidad de NFL asistió el proceso de toma de decisión en diferentes condiciones de manufactura y formulación. El método de nanoprecipitación puede ser resumido como el mezclar una solución polimérica de baja hidrosolubilidad con agua, y la consecuente precipitación. A pesar de que la nanoprecipitación parece simple, el proceso es altamente variable y dependiente de las más sutiles modificaciones, lo que conduce a polidispersión y agregación de nanopartículas.
El modelo NFL estableció relaciones entre las condiciones de mezcla, diferentes estabilizadores y solventes, entre otros parámetros. Se modelaron 7 parámetros medidos por dispersión dinámica de luz, dispersión de luz y por electroforesis laser doppler; con una alta capacidad predictiva utilizando la herramienta NFL como una función de los materiales brutos y las condiciones de operación. El modelo permitió realizar el análisis del componente principal, lo que mostró que la selección del estabilizados es el parámetro más crítico para evitar la agregación de nanopartículas Luego, los datos relacionados a la dinámica de fluidos fueron relevantes para ajustar aún más las características de las nanopartículas estabilizadas.
El modelo NFL demostró un gran potencial para apoyar en la investigación farmacéutica al encontrar relaciones finas entre numerosas variables, incluso desde datos incompletos o fragmentados, lo que es común en desarrollo farmacéutico.