Negli ultimi anni, la parola chiave è intelligenza artificiale (IA). Da ChatGPT-4 pronto a rivoluzionare la ricerca online al Progetto Debater di IBM che sfida gli esseri umani in dibattiti dal vivo, appare evidente che ci troviamo all’alba di una nuova era di tecnologie assistive e generative.
Stephan van Banning, Chief Technological Officer (CTO) di Technobis, azienda fornitrice di tecnologie per laboratori di ricerca sullo stato solido, sviluppo di processi e formulazione, spiega come le applicazioni dell’IA alle analisi di imaging dei cristalli si affermino come protagoniste nell’ambito di questa tendenza globale.
Sfide attuali nell’analisi delle immagini della cristallizzazione
Da decenni, i ricercatori nel campo della cristallizzazione, in cerca della morfologia più stabile per i diversi principi attivi (active pharmaceutical ingredient, API), si trovano ad affrontare una sfida ardua. Costretti a condurre un esperimento alla volta, utilizzando grandi quantità di materiale di partenza e tentando di osservare le reazioni con una sonda, dovevano poi interpretare manualmente i dati visivi.
L’esigenza di una migliore visualizzazione ha stimolato lo sviluppo tecnologico, portando all’installazione di telecamere negli strumenti di ricerca sulla cristallizzazione.
Grazie alla raccolta di immagini a intervalli regolari, ora i ricercatori possono osservare i cristalli durante i processi di dissoluzione e crescita e ottenere così preziose informazioni sulle relative dimensioni, forma e distribuzione. Catturare immagini utili di buona qualità però non è affatto semplice.
All’interno di una camera di cristallizzazione, l’ambiente è in continua evoluzione: i cristalli crescono o si restringono, si dissolvono e ricompaiono, e ogni immagine scattata racconta una storia diversa. Per questo, l’illuminazione deve essere gestita con competenza affinché ogni oggetto nell’inquadratura sia perfettamente a fuoco e distinguibile dallo sfondo.
Ma l’illuminazione non è l’unico problema per le tecniche di imaging tradizionali. In un’immagine 2D, alcune forme finiscono inevitabilmente per sovrapporsi alle altre e distinguere i contorni dei cristalli dalle masse informi non è impresa facile.
È qui che entra in gioco il software basato sull’IA. Un addestramento approfondito del database, che prevede l’annotazione e la catalogazione di innumerevoli immagini, consente al motore di rilevamento di contare, misurare e categorizzare ogni cristallo presente nella camera di reazione.
Ma perché questo è importante? Quali vantaggi porta la conoscenza dei cambiamenti microscopici in tempo reale che avvengono nella morfologia dei cristalli? Per i ricercatori impegnati a determinare le condizioni esatte per la formazione di strutture cristalline più stabili, i dati ottenuti da questa analisi delle immagini rappresentano un passaggio cruciale.
L’impatto dell’IA nella ricerca sulla cristallizzazione
La possibilità di identificare una forma stabile e biodisponibile di una molecola, capace di essere prodotta su scala industriale, costituisce un passo fondamentale nel percorso di scoperta di nuovi farmaci. Nucleazione, crescita dei cristalli, distribuzione delle dimensioni delle particelle (particle size distribution, PSD) e l’agglomerazione sono tutti parametri cruciali da esplorare.
Ogni anno, milioni di dollari vengono sprecati quando, dopo mesi di ricerche, i candidati a molecole farmacologiche vengono scartati come non idonei a causa di proprietà fisiche o biologiche.
Gli strumenti di screening avanzati che utilizzano l’analisi delle immagini basata sull’IA consentono agli scienziati di prendere decisioni migliori già nelle prime fasi del processo. Raccogliendo informazioni sulle condizioni ottimali di temperatura e agitazione, i ricercatori possono individuare esattamente come ottenere la forma cristallina ideale, che costituirà la base per i successivi stadi di sperimentazione.
Elemento cruciale che Technobis integra in tali stadi successivi è il controllo di retroazione. Lo strumento Crystalline acquisisce un’immagine al secondo in ciascuna delle otto camere di reazione e, una volta raggiunte le condizioni desiderate, il software è in grado di controllare le condizioni di ciascuna camera per guidare il processo di cristallizzazione.
Il rilevamento delle diverse forme e dimensioni dei cristalli con lo strumento Crystalline avviene grazie a un software di analisi delle immagini basato sull’IA.
In alcuni esperimenti, la connessione degli strumenti di screening a piattaforme robotiche ha illustrato una possibile futura evoluzione del processo di ricerca farmaceutica, ovvero un sistema automatico che carica/scarica i campioni e determina la fase successiva dello screening senza intervento umano.
Poiché al momento non esistono ancora pacchetti software commerciali di IA a questo scopo, Technobis sta investendo nella creazione di motori di analisi delle immagini proprietari.
Per aiutare i gruppi di ricerca a restare al vertice dell’innovazione, il software spesso include strumenti studiati per addestrare ulteriormente il database a riconoscere risultati nuovi o inaspettati.
Perfettamente equipaggiati con solide basi per determinare i percorsi di ricerca ottimali, gli scienziati farmaceutici possono affrontare con maggiore agilità le complessità dello sviluppo dei farmaci.
Potenziati dall’IA, gli studi di cristallizzazione possono fornire dati di alta qualità in modo semplice. Con questo approccio, i ricercatori possono trovare risposte costruttive sui modi più rapidi ed economici per rendere i farmaci disponili a chi ne ha necessità.
Scopri di più su Crystalline e su come può aiutare a visualizzare l’intero processo di cristallizzazione o formulazione grazie all’analisi delle immagini basata sull’IA.
