Universidade do Mississippi e Colorcon criam base de dados de IA para impulsionar a produção em escala de medicamentos impressos em 3D

De acordo com pt.wedoany.com-Pesquisadores da Universidade do Mississippi (University of Mississippi) firmaram um novo acordo com a empresa de ingredientes farmacêuticos Colorcon para criar conjuntamente uma base de dados impulsionada por inteligência artificial que ajude farmácias e fabricantes de medicamentos a produzir medicamentos personalizados impressos em 3D. O projeto é liderado por Mo Maniruzzaman, professor e chefe do Departamento de Farmácia e Administração de Medicamentos da Universidade do Mississippi, cujo laboratório desenvolverá um algoritmo de aprendizado para associar a cada medicamento que a farmácia deseje imprimir a combinação correta de ingredientes.

Maniruzzaman afirma que o projeto consiste, essencialmente, em criar um repositório de informações, uma espécie de livro de referência para a fabricação de medicamentos. Ele prevê que a base de dados de IA, quando finalmente construída, terá utilidade muito além da Colorcon: criar essa base de dados de IA será extremamente útil não apenas para a Colorcon, mas também para empresas semelhantes e até mesmo para gigantes farmacêuticos. Ele acrescenta que outras empresas poderão adotar facilmente esse tipo de plataforma em seus próprios pipelines de descoberta e utilizar os resultados da pesquisa para resolver problemas.

Cada medicamento é composto por dois tipos de ingredientes: o composto ativo, como o paracetamol (acetaminophen) em analgésicos; e os ingredientes inativos, ou seja, os excipientes (excipients), que incluem aglutinantes, diluentes, corantes e revestimentos, e que dão forma ao comprimido. Nem todo excipiente é compatível com todo princípio ativo, portanto, sempre que uma nova formulação de medicamento é produzida, os pesquisadores precisam verificar se seus componentes não interferem entre si. O laboratório de Maniruzzaman busca resolver com IA um desses problemas centrais: em vez de testar combinações manualmente, o algoritmo é treinado para associar o excipiente correto a qualquer princípio ativo que a farmácia precise imprimir.

Kshitij Chitnis, estudante de doutorado do terceiro ano em Farmácia e Administração de Medicamentos no laboratório de Maniruzzaman, partindo da forma atual de fabricação de medicamentos, observa que o problema das formas farmacêuticas tradicionais é não serem personalizadas para o paciente; produzir medicamentos individualizados por meio de métodos de fabricação tradicionais não é viável em escala. A impressão 3D oferece uma alternativa: no laboratório, ingredientes farmacêuticos em pó são alimentados em uma extrusora, máquina que comprime os materiais em filamentos, que servem como a "tinta" da impressora 3D. Em seguida, esse filamento pode ser impresso na forma de comprimidos ou cápsulas adequados ao tamanho e à dose de cada paciente, por exemplo, comprimidos menores para crianças, ou cápsulas projetadas para liberar a dose em intervalos de tempo programados.

Mesmo que o problema da compatibilidade de ingredientes já esteja resolvido, um dos maiores obstáculos para introduzir medicamentos impressos em 3D no uso diário das farmácias continua sendo uma questão técnica: os farmacêuticos precisam aprender a operar eles mesmos as impressoras 3D. Sujith Bashetty, outro estudante de doutorado do terceiro ano no laboratório, afirma que uma ferramenta de IA capaz de selecionar automaticamente excipientes compatíveis e comandar diretamente a impressora eliminará grande parte desse fardo. Bashetty diz que a equipe está abrindo caminho para medicamentos impressos em 3D escaláveis e regulamentados. Ele observa que os excipientes de grau industrial são a chave para tornar esse caminho comercialmente viável: se for possível usar com sucesso excipientes de grau industrial, será possível reduzir o fardo da expansão em larga escala; se for possível imprimir medicamentos sob demanda na farmácia, isso economizará milhões de dólares. Bashetty descreve ainda o objetivo mais amplo do projeto em termos semelhantes: o projeto visa preencher a lacuna da manufatura avançada por meio do desenvolvimento escalável de medicamentos e impulsionar o futuro da administração personalizada e de alto desempenho de medicamentos.

Se a base de dados se mostrar confiável, os pesquisadores acreditam que ela poderá ajudar os medicamentos impressos em 3D a sair de ambientes exclusivamente de pesquisa e entrar no uso rotineiro, permitindo que as farmácias imprimam medicamentos com doses personalizadas sob demanda, em vez de depender apenas de comprimidos e cápsulas padronizados e produzidos em larga escala.

A lacuna visada pelo projeto da Universidade do Mississippi não está na impressão em si, mas em permitir que farmacêuticos sem treinamento em operação de impressoras usem essa tecnologia de forma confiável e em escala. A base de dados de IA de Maniruzzaman resolve esse gargalo específico ao lidar com as decisões de compatibilidade de ingredientes; caso contrário, os farmacêuticos precisariam de treinamento especializado para tomar essas decisões.

Outras empresas abordam esse gargalo pelo lado do hardware e dos materiais. A FabRx publicou em fevereiro de 2025 um estudo no qual testou sua impressora M3DIMAKER em farmácias de manipulação comunitárias para o enchimento automatizado de cápsulas, constatando que o equipamento reduziu o trabalho manual em 55% e encurtou o tempo total de preparação em cerca de 10% em comparação com a manipulação tradicional. Além disso, a CurifyLabs concluiu em julho de 2026 uma rodada de financiamento Série A de 14 milhões de dólares para ampliar a escala de suas "Pharma Inks" certificadas pela GMP. Com esse produto, os farmacêuticos podem escolher em uma biblioteca de formulações imprimíveis pré-aprovadas, em vez de desenvolverem eles mesmos as combinações de ingredientes.

Esses esforços constroem barreiras de proteção no hardware ou em materiais pré-aprovados, enquanto o projeto da Universidade do Mississippi busca resolver o mesmo problema de aplicação no nível da decisão, substituindo por um sistema de IA o conhecimento especializado de que os farmacêuticos precisariam.