Métodos quimométricos bioinspirados para a determinação simultânea por espectrofotometria UV de molnupiravir, nirmatrelvir e favipiravir em formulações farmacêuticas e amostras ambientais

Por que testar comprimidos contra COVID-19 e amostras de água é importante

À medida que tratamentos para COVID-19 como molnupiravir, nirmatrelvir e favipiravir se tornaram mais comuns, surgiu um novo desafio: como verificar rápida, barata e seguramente que esses medicamentos são produzidos corretamente e que resíduos remanescentes não estão poluindo os abastecimentos de água. Técnicas laboratoriais tradicionais podem ser precisas, mas costumam ser lentas, caras e gerar grandes volumes de resíduos químicos. Este estudo apresenta uma forma mais verde e acessível de medir os três fármacos ao mesmo tempo, usando medições simples baseadas em luz e algoritmos computacionais inteligentes em vez de equipamentos pesados.

Três antivirais, um problema analítico crescente

Molnupiravir, nirmatrelvir (o componente chave do Paxlovid) e favipiravir atacam o coronavírus de maneiras diferentes e às vezes são estudados juntos como terapias combinadas. Eles também podem aparecer concomitantemente como contaminantes em águas residuais hospitalares. Laboratórios de controle de qualidade precisam testar múltiplos produtos que compartilham as mesmas linhas de fabricação para evitar contaminação cruzada, enquanto cientistas ambientais querem rastrear quanto desses fármacos chega à água. Porém, antes deste trabalho, não existia um método simples baseado em luz ultravioleta (UV) capaz de determinar os três fármacos simultaneamente em uma única corrida. A maioria das abordagens existentes dependia de cromatografia líquida avançada e espectrometria de massas, que exigem instrumentos caros, especialistas treinados e muitos solventes orgânicos.

Transformando sinais de luz sobrepostos em respostas claras

A espectrofotometria UV, que mede quanto da luz uma amostra absorve, é barata, rápida e amplamente disponível. Mas os três antivirais absorvem luz UV em regiões muito semelhantes, e suas curvas espectrais se sobrepõem fortemente. Isso torna impossível simplesmente “ler” a quantidade de cada fármaco a partir do sinal bruto. Os autores resolveram isso ao combinar medições UV com quimometria, uma espécie de reconhecimento de padrão orientado por dados. Eles compararam duas estratégias de busca computacional bioinspiradas — algoritmos genéticos, vagamente modelados na evolução, e o algoritmo dos vaga-lumes, inspirado no movimento dos vaga-lumes em direção a flashes mais brilhantes — para selecionar os comprimentos de onda mais informativos. Esses comprimentos de onda cuidadosamente escolhidos foram então processados por regressão por mínimos quadrados parciais, capaz de separar as contribuições de cada fármaco mesmo quando seus sinais estão entrelaçados.

Vaga-lumes versus genética: qual algoritmo vence?

Para construir e testar seus modelos, os pesquisadores prepararam dezenas de misturas com quantidades conhecidas de cada fármaco, cobrindo faixas de concentração realistas. Eles treinaram modelos baseados em algoritmo genético e em vaga-lumes e verificaram o quão bem cada um podia prever os níveis dos fármacos em novas misturas não vistas. A abordagem dos vaga-lumes produziu modelos mais simples, que usaram menos comprimentos de onda, precisaram de menos parâmetros internos e ainda alcançaram melhor precisão preditiva. Para os três antivirais, os modelos de vaga-lume atingiram correlações muito altas entre valores preditos e reais (R² acima de 0,996) e baixos erros de predição. Gráficos de resíduos — mostrando o quanto as previsões se desviam da verdade — foram mais compactos e distribuídos aleatoriamente no método dos vaga-lumes, indicando comportamento mais confiável e menos vieses ocultos.

Comprimidos reais, água real e uma pegada ambiental mais leve

Uma vez ajustado e validado segundo diretrizes internacionais, o método baseado em vaga-lumes foi aplicado a amostras do mundo real. Eles analisaram produtos comerciais contendo cada um dos três antivirais e verificaram que os resultados coincidiam com os de um método publicado de cromatografia líquida de alto desempenho, tanto em acurácia quanto em precisão. Também adicionaram quantidades conhecidas dos fármacos em água de torneira e recuperaram entre aproximadamente 95% e 104% do que haviam adicionado, mostrando que a abordagem funciona em um contexto ambiental após um simples passo de extração. Para avaliar o impacto ambiental, os autores utilizaram vários sistemas de pontuação “verdes” que consideram uso de solventes, demanda energética, geração de resíduos, praticidade e sustentabilidade geral. Em múltiplas métricas independentes, o método teve pontuação de “bom” a “excelente”, em grande parte porque evita fluxos contínuos de solventes orgânicos e utiliza equipamento de baixa potência e amplamente disponível.

O que isso significa para laboratórios e meio ambiente

Este trabalho mostra que um espectrofotômetro UV básico, quando combinado com comprimentos de onda escolhidos inteligentemente e processamento de dados bioinspirado, pode rivalizar com instrumentos mais complexos para monitorar antivirais importantes contra a COVID-19 tanto em medicamentos quanto em água. A abordagem baseada em vaga-lumes oferece medições precisas, reduz custos e diminui resíduos químicos, tornando-se atraente para controle de qualidade de rotina e para ambientes com recursos limitados onde cromatografia avançada e espectrometria de massas estão fora de alcance. Em termos práticos, o estudo demonstra que, com algoritmos inteligentes, medições simples de luz podem ajudar a garantir que comprimidos antivirais sejam produzidos corretamente e que seus resíduos não se acumulem silenciosamente no nosso ambiente.

Citação: 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

Palavras-chave: Antivirais para COVID-19, Espectrofotometria UV, Análise quimométrica, Química analítica verde, Monitoramento ambiental