Métodos quimiométricos bioinspirados para la determinación simultánea por espectrofotometría UV de molnupiravir, nirmatrelvir y favipiravir en formulaciones farmacéuticas y muestras ambientales

Por qué importa analizar las píldoras contra COVID-19 y el agua

Con el uso cada vez más extendido de tratamientos para COVID-19 como molnupiravir, nirmatrelvir y favipiravir, ha surgido un nuevo desafío: cómo comprobar de forma rápida, económica y segura que estos medicamentos se fabrican correctamente y que los residuos no están contaminando los suministros de agua. Las técnicas de laboratorio tradicionales pueden ser precisas pero con frecuencia son lentas, caras y generan grandes volúmenes de residuos químicos. Este estudio presenta una forma más ecológica y asequible de medir los tres fármacos a la vez, utilizando medidas simples basadas en la luz y algoritmos informáticos inteligentes en lugar de equipos pesados.

Tres antivirales, un problema analítico en expansión

Molnupiravir, nirmatrelvir (el componente clave de Paxlovid) y favipiravir atacan al coronavirus de maneras diferentes y a veces se estudian juntos en terapias combinadas. También pueden aparecer conjuntamente como contaminantes en aguas residuales hospitalarias. Los laboratorios de control de calidad deben analizar múltiples productos que comparten las mismas líneas de fabricación para evitar la contaminación cruzada, mientras que los científicos ambientales quieren rastrear cuánto de estos fármacos acaba en el agua. Sin embargo, antes de este trabajo no existía un método simple basado en luz ultravioleta (UV) capaz de determinar los tres fármacos a la vez en una sola corrida. La mayoría de los enfoques existentes dependían de cromatografía líquida avanzada y espectrometría de masas, que requieren instrumentos costosos, especialistas entrenados y muchos disolventes orgánicos.

Convertir señales lumínicas solapadas en respuestas claras

La espectrofotometría UV, que mide cuánto absorbe la luz una muestra, es barata, rápida y está ampliamente disponible. Pero los tres antivirales absorben la luz UV en regiones muy similares y sus curvas espectrales se solapan intensamente. Esto hace imposible simplemente «leer» la cantidad de cada fármaco a partir de la señal cruda. Los autores resolvieron esto combinando medidas UV con quimiometría, un tipo de reconocimiento de patrones conducido por datos. Compararon dos estrategias de búsqueda informáticas bioinspiradas: algoritmos genéticos, vagamente modelados en la evolución, y el algoritmo de luciérnagas, inspirado en cómo las luciérnagas se mueven hacia destellos más brillantes, para seleccionar las longitudes de onda más informativas. Esas longitudes de onda seleccionadas se procesaron luego mediante regresión por mínimos cuadrados parciales, que puede desentrañar las contribuciones de cada fármaco incluso cuando sus señales están entrelazadas.

Luciérnagas frente a genética: ¿qué algoritmo gana?

Para construir y probar sus modelos, los investigadores prepararon docenas de mezclas con cantidades conocidas de cada fármaco, cubriendo rangos de concentración realistas. Entrenaron modelos basados tanto en algoritmos genéticos como en luciérnagas y luego comprobaron qué tan bien podía cada uno predecir los niveles de fármaco en mezclas nuevas y no vistas. El enfoque de luciérnagas produjo modelos más simples que usaban menos longitudes de onda, requerían menos parámetros internos y aun así lograban mejor precisión predictiva. Para los tres antivirales, los modelos de luciérnagas alcanzaron una correlación muy alta entre los valores predichos y los reales (R² por encima de 0,996) y errores de predicción bajos. Los diagramas de residuos —que muestran cuánto se desvían las predicciones de la verdad— fueron más ajustados y más aleatoriamente distribuidos con el método de luciérnagas, lo que indica un comportamiento más fiable y menos sesgos ocultos.

Tabletas reales, agua real y una huella más verde

Una vez afinado y validado el método basado en luciérnagas según guías internacionales, el equipo lo aplicó a muestras del mundo real. Analizaron productos comerciales que contienen cada uno de los tres antivirales y encontraron que sus resultados coincidían con los de un método publicado de cromatografía líquida de alta resolución, tanto en exactitud como en precisión. También añadieron cantidades conocidas de los fármacos a agua del grifo y recuperaron entre aproximadamente el 95% y el 104% de lo agregado, mostrando que el enfoque funciona en un entorno ambiental tras un simple paso de extracción. Para evaluar su impacto ambiental, los autores emplearon varios sistemas de puntuación “verdes” que consideran el uso de disolventes, la demanda energética, los residuos, la practicidad y la sostenibilidad global. En múltiples métricas independientes, el método obtuvo calificaciones entre “bueno” y “excelente”, en gran parte porque evita corrientes continuas de disolvente orgánico y usa equipos de baja potencia y ampliamente disponibles.

Qué implica esto para los laboratorios y el medio ambiente

Este trabajo demuestra que un espectrofotómetro UV básico, combinado con longitudes de onda escogidas inteligentemente y procesamiento de datos bioinspirado, puede igualar a instrumentos más complejos para el monitoreo de fármacos importantes contra la COVID-19 tanto en medicamentos como en agua. El enfoque basado en luciérnagas ofrece mediciones precisas, reduce costos y disminuye los residuos químicos, lo que lo hace atractivo para el control de calidad de rutina y para entornos con recursos limitados donde la cromatografía avanzada y la espectrometría de masas no están al alcance. En términos cotidianos, el estudio demuestra que con algoritmos inteligentes, mediciones simples de luz pueden ayudar a garantizar que las píldoras antivirales se fabriquen correctamente y que sus restos no se acumulen silenciosamente en nuestro entorno.

Cita: Abdelzaher, A.M., Al kamaly, O. & Rahman, M.A.A. Bio-inspired chemometric methods for simultaneous UV spectrophotometric determination of molnupiravir, nirmatrelvir, and favipiravir in pharmaceutical formulations and environmental samples. Sci Rep 16, 12590 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-49288-3

Palabras clave: Antivirales contra COVID-19, Espectrofotometría UV, Análisis quimiométrico, Química analítica verde, Monitoreo ambiental