Metodi chemometrici ispirati alla natura per la determinazione UV spettrofotometrica simultanea di molnupiravir, nirmatrelvir e favipiravir in formulazioni farmaceutiche e campioni ambientali

Perché testare le pillole per il COVID-19 e l’acqua è importante

Con la diffusione di trattamenti per il COVID-19 come molnupiravir, nirmatrelvir e favipiravir è emersa una nuova sfida: come verificare rapidamente, a basso costo e in sicurezza che questi farmaci siano prodotti correttamente e che i residui non contaminino le risorse idriche. Le tecniche di laboratorio tradizionali possono essere accurate ma spesso sono lente, costose e generano grandi quantità di rifiuti chimici. Questo studio introduce un modo più ecologico e accessibile per misurare contemporaneamente i tre farmaci, utilizzando semplici misure basate sulla luce e algoritmi informatici intelligenti al posto di strumentazione pesante.

Tre antivirali, un problema analitico crescente

Molnupiravir, nirmatrelvir (il componente chiave di Paxlovid) e favipiravir colpiscono il coronavirus in modi diversi e sono talvolta studiati insieme come terapie combinate. Possono inoltre comparire congiuntamente come contaminanti nelle acque reflue ospedaliere. I laboratori di controllo qualità devono testare più prodotti che condividono le stesse linee di produzione per evitare contaminazioni incrociate, mentre gli scienziati ambientali vogliono tracciare quanto di questi farmaci finisca nelle acque. Tuttavia, prima di questo lavoro non esisteva un metodo semplice basato sulla luce ultravioletta (UV) in grado di determinare tutti e tre i farmaci contemporaneamente in un’unica analisi. La maggior parte degli approcci esistenti si basa su cromatografia liquida avanzata e spettrometria di massa, che richiedono strumenti costosi, personale specializzato e molti solventi organici.

Trasformare segnali luminosi sovrapposti in risposte chiare

La spettrofotometria UV, che misura quanta luce un campione assorbe, è economica, rapida e ampiamente disponibile. Ma i tre antivirali assorbono la luce UV in regioni molto simili e le loro curve spettrali si sovrappongono fortemente. Questo rende impossibile «leggere» direttamente la quantità di ciascun farmaco dal segnale grezzo. Gli autori hanno risolto il problema combinando misure UV con la chemometria, una forma di riconoscimento di pattern basata sui dati. Hanno confrontato due strategie di ricerca informatica ispirate alla natura — algoritmi genetici, vagamente modellati sull’evoluzione, e l’algoritmo delle lucciole, ispirato al modo in cui le lucciole si muovono verso lampi più luminosi — per selezionare le lunghezze d’onda più informative. Le lunghezze d’onda scelte sono state quindi elaborate mediante regressione a minimi quadrati parziali, in grado di separare i contributi di ciascun farmaco anche quando i segnali sono intrecciati.

Lucciole contro genetica: quale algoritmo vince?

Per costruire e testare i loro modelli, i ricercatori hanno preparato dozzine di miscele con quantità note di ciascun farmaco, coprendo intervalli di concentrazione realistici. Hanno addestrato sia modelli basati su algoritmo genetico sia modelli basati sulla lucciola, quindi hanno verificato quanto bene ciascuno potesse prevedere i livelli dei farmaci in miscele nuove e non viste. L’approccio basato sulle lucciole ha prodotto modelli più semplici che utilizzavano meno lunghezze d’onda, richiedevano meno parametri interni e raggiungevano comunque una migliore accuratezza predittiva. Per tutti e tre gli antivirali, i modelli a lucciola hanno ottenuto una correlazione molto alta tra valori predetti e reali (R² superiore a 0,996) e bassi errori di predizione. I grafici dei residui — che mostrano quanto le previsioni deviano dalla realtà — erano più stretti e distribuiti in modo più casuale per il metodo delle lucciole, indicando un comportamento più affidabile e meno bias nascosti.

Compresse vere, acqua vera e un’impronta più verde

Una volta ottimizzato e convalidato il metodo basato sulle lucciole secondo linee guida internazionali, il team lo ha applicato a campioni reali. Hanno analizzato prodotti commerciali contenenti ciascuno dei tre antivirali e hanno riscontrato che i risultati erano in accordo con un metodo pubblicato basato su cromatografia liquida ad alte prestazioni, sia in accuratezza sia in precisione. Hanno inoltre aggiunto quantità note di farmaci ad acqua di rubinetto e recuperato tra circa il 95% e il 104% di quanto aggiunto, dimostrando che l’approccio funziona in un contesto ambientale dopo un semplice passaggio di estrazione. Per valutarne l’impatto ambientale, gli autori hanno usato diversi sistemi di punteggio “verdi” che considerano l’uso di solventi, il consumo energetico, i rifiuti, la praticità e la sostenibilità complessiva. Su molteplici metriche indipendenti, il metodo ha ottenuto valutazioni dal livello “buono” a “eccellente”, soprattutto perché evita flussi continui di solventi organici e utilizza apparecchiature a basso consumo e ampiamente disponibili.

Quali implicazioni per i laboratori e l’ambiente

Questo lavoro dimostra che un semplice spettrofotometro UV, combinato con lunghezze d’onda scelte con cura e l’elaborazione dei dati ispirata alla natura, può competere con strumenti più complessi nel monitoraggio di farmaci importanti per il COVID-19 sia nei medicinali sia nell’acqua. L’approccio basato sulle lucciole fornisce misure accurate, mantiene bassi i costi e riduce i rifiuti chimici, rendendolo interessante per il controllo di qualità di routine e per contesti a risorse limitate dove cromatografia avanzata e spettrometria di massa non sono disponibili. In termini pratici, lo studio dimostra che con algoritmi intelligenti le semplici misure di luce possono contribuire a garantire che le pillole antivirali siano prodotte correttamente e che i loro residui non si accumulino silenziosamente nel nostro ambiente.

Citazione: 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

Parole chiave: Antivirali per COVID-19, Spettrofotometria UV, Analisi chemometrica, Chimica analitica verde, Monitoraggio ambientale