Una ricerca condotta presso la Scuola di Scienze Criminali dell’Università di Losanna combina la spettroscopia a infrarossi e l’intelligenza artificiale per un rilevamento rapido e affidabile sul campo.
La ricerca, guidata da Hervé Rais, Olivier Delémont e Pierre Esseiva, prevede l’impiego di tecniche portatili e rapide per l’individuazione e l’analisi di farmaci falsificati. Grazie alla tecnologia portatile basata sull’analisi spettrale nel vicino infrarosso, promossa da NIRLAB (Nirlab.com), una start-up dell’Università di Losanna, è possibile decentrare le tecniche di analisi per fornire agli operatori del settore risultati in tempo reale.
Un caso emblematico: il Viagra
Lo studio si è concentrato in particolare sul Viagra, che rappresenta la grande maggioranza dei casi di falsificazione di farmaci in Svizzera. Spesso acquistati da farmacie online, questi prodotti non sono approvati dalle autorità di controllo. La loro esatta composizione e il dosaggio del principio attivo non sono quindi certificati.
L’obiettivo era quello di trovare un modo per determinare in tempo reale e in modo non distruttivo se le specialità di Viagra fossero autentiche o falsificate e, in quest’ultimo caso, verificare se il principio attivo fosse effettivamente presente nei dosaggi pubblicizzati.
Risultati e collaborazione scientifica
Per addestrare gli algoritmi di analisi, è essenziale disporre dell’esatta composizione delle compresse. In quest’ottica si inserisce la collaborazione di lunga data con il professor Serge Rudaz e il suo team della Scuola di Farmacia dell’Università di Ginevra, che hanno effettuato la caratterizzazione dei principi attivi presenti nelle compresse. caratterizzazione dei campioni utilizzati per sviluppare i modelli statistici per questo studio.
Data l’elevata precisione dei modelli sviluppati, i risultati ottenuti con la tecnologia portatile basata sulla spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR) sono paragonabili a quelli ottenuti con i metodi analitici di laboratorio di riferimento. Lo studio ha dimostrato che i modelli di apprendimento automatico applicati ai dati spettrali possono non soloidentificare le compresse falsificate con un’accuratezza del 100%, ma anche stimare con precisione la quantità di molecola attiva.
Impiego oltre il Viagra
Questo approccio viene utilizzato su scala più ampia anche per altre specialità, come gli antimalarici e gli analgesici, grazie a collaborazioni con altre aziende farmaceutiche.questo approccio si sta diffondendo anche su scala più ampia per altre specialità, come i farmaci antimalarici o gli analgesici, attraverso collaborazioni con alcune importanti istituzioni impegnate nella lotta contro questo fenomeno o attive sul campo nei Paesi africani. L’obiettivo finale è quello di offrire agli operatori del settore la possibilità di testare i prodotti che sono o saranno messi a disposizione della popolazione. Poter effettuare analisi in tempo reale, in modo rapido, affidabile, non distruttivo e senza la necessità di una formazione specifica è un importante passo avanti nella ricerca di una maggiore sicurezza nel consumo di prodotti farmaceutici.
Riferimento
Hervé Rais, Pierre Esseiva, Olivier Delémont, Cédric Schelling, Stefan Stanojevic, Serge Rudaz, Florentin Coppey, Rapid detection and quantification of falsified Viagra using cloud-based portable NIR technology and machine learning, Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, Volume 263, 2025
10.1016/j.jpba.2025.116940
