Интеграция искусственного интеллекта в устойчивую интеллектуальную аналитическую химию для анализа влияния выбора делителя на эффективность УФ-спектрофотометрического определения комбинации солифенацина и мирабегрона

В данном исследовании изучено влияние выбора делителя на эффективность современных аналитических спектрофотометрических методов, объединяющих искусственный интеллект (ИИ), принципы «зеленой» химии и концепции белой аналитической химии (WAC) для фармацевтического анализа. Современная аналитическая химия, сочетающая экологическую устойчивость, аналитическую практику и вычислительный интеллект, была использована для разработки инновационных спектрофотометрических методов одновременного количественного определения сукцината солифенацина (SOF) и мирабегрона (MIR), применяемых для лечения гиперактивного мочевого пузыря. Были оценены три подхода к выбору делителя в рамках взаимодополняющих интеллектуальных стратегий разрешения сигналов, основанных на методе манипулирования амплитудой с высоким воздействием (HIAM): с использованием нормированного делителя MIR, концентрационно-зависимых делителей MIR с концентрациями 3,0, 8,0 и 14,0 мкг/мл, а также выделенных спектров MIR нулевого порядка, полученных методом разрешения по поглощению (AR). Для SOF линейность наблюдалась в диапазоне от 2,5 до 25,0 мкг/мл при использовании первой производной (D1) на длине волны 222 нм, тогда как для MIR линейность была установлена в диапазоне от 1,5 до 15,0 мкг/мл при максимуме поглощения 249,0 нм. Для оценки робастности и риска был рассчитан совокупный валидационный балл (CVS), служивший инструментальным показателем аналитической надежности и эффективности метода. В работе предложена устойчивая и интеллектуальная аналитическая химия (SSAC), объединяющая «зеленую» аналитическую химию (GAC), WAC и ИИ для разработки аналитических методов, которые являются эффективными, экологически ответственными и согласуются с несколькими Целями устойчивого развития (SDGs). Индекс устойчивости аналитических методов (SAMI) был применен для оценки комплексного соответствия метода 17 Целям устойчивого развития. С помощью инструмента многоцветной оценки (MA) были оценены экологичность, практичность, качество представления и новизна метода, что продемонстрировало его устойчивость и потенциальное глобальное значение.