Спектрофотометрическое определение препаратов для лечения болезни Паркинсона на основе искусственной нейронной сети и систем нечеткого вывода

Разработан простой и точный спектрофотометрический метод для одновременного определения леводопы (LD), карбидопы (CD) и энтакапона (ENT) в фармацевтических препаратах. В связи со значительным перекрытием их спектров поглощения для извлечения количественной информации и устранения спектральных помех использованы три хемометрических метода: искусственная нейронная сеть, система нечеткого вывода (FIS) и адаптивная нейронная система нечеткого вывода (ANFIS). Модель FIS, оптимизированная с использованием алгоритма Левенберга—Марквардта, продемонстрировала превосходную прогностическую эффективность с коэффициентом детерминации (R²) 0.9999 для всех аналитов. Средние значения степени извлечения составили 100.25, 99.42 и 99.65%, среднеквадратичная ошибка (RMSE) 0.02, 0.006 и 0.05 для LD, CD и ENT соответственно. Модель FIS показала значения R2 = 0.9996 (LD и ENT) и 0.9998 (CD) со средними значениями степени извлечения 99.06, 99.42 и 99.25% и RMSE = 0.14, 0.018 и 0.13 соответственно. Модель ANFIS дала значения R2 = 0.9981, 0.9970 и 0.9983, средние значения степени извлечения 99.09, 98.56 и 99.34%, RMSE = 0.19, 0.05 и 0.22 для LD, CD и ENT соответственно. Статистическое сравнение с эталонным методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с использованием однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) показало отсутствие существенной разницы между результатами (p > 0.05). Предложенные спектрофотометрические/хемометрические подходы представляют собой надежные и экономически эффективные альтернативы хроматографическим методам для рутинного контроля качества многокомпонентных фармацевтических препаратов.

1. A. Sayyaed, N. Saraswat, N. Vyawahare, A. Kulkarni, Bull. Nat. Res. Centre, 47, 70 (2023).

2. C. Váradi, Biology, 9, 103 (2020).

3. T. Pardo-Moreno, V. García-Morales, S. Suleiman-Martos, A. Rivas-Domínguez, H. Mohamed-Mohamed, J. José Ramos-Rodríguez, L. Melguizo-Rodríguez, A. González-Acedo, Current Treatments and New, Pharmaceutics, 15, 770 (2023).

4. T. Foltynie, V. Bruno, S. Fox, A. A. Kühn, F. Lindop, A. J. Lees, The Lancet, 403, 305–324 (2024).

5. I. Zahoor, A. Shafi, E. Haq, Parkinson’s Disease: Pathogenesis and Clinical, Ch. 7, 129–144 (2018).

6. P. Riederer, S. Strobel, T. Nagatsu, H. Watanabe, X. Chen, P. A. Löschmann, J. Sian-Hulsmann, W. H. Jost, T. Müller, J. M. Dijkstra, C. M. Monoranu, J. Neural Transmission, 132, 743–779 (2025).

7. M. Hinz, A. Stein, T. Cole, Clin. Pharmacology, 6, 189–194 (2014).

8. N. Miyaue, Y. Ito, Y. Yamanishi, S. Tada, R. Ando, H. Yabe, M. Nagai, J. Neurological Sci., 457, 122901 (2024).

9. D. Xu, Y. Fang, M. Hu, Y. Shen, H. Li, L. Wei, J. He, BMC Neurology, 25, 116 (2025).

10. F. Belal, F. Ibrahim, Z.A. Sheribah, H. Alaa, J. Chromatography B, 1091, 36–45 (2018).

11. R. Pereira Ribeiro, J. Cleverson Gasparetto, R. de Oliveira Vilhena, T. Martins Guimarães de Francisco, C. Antônio Ferreira Martins, M. André Cardoso, R. Pontarolo, K. Athayde Teixeira de Carvalho, Bioanalysis, 7, 207–220 (2015).

12. R. Emre Burmaoğlu, S. Sağlık Aslan, Rapid Comm. Mass Spectrometry, 34, e8782 (2020).

13. P. Bhatnagar, D. Vyas, Sh. Kumar Sinha, A. Gajbhiye, Int. J. Pharm. Sci. and Res., 8, 1091–1101 (2017).

14. M. Alagar Raja, Ch. Shyamsunder, D. Banji, K. N. V. Rao, D. Selva Kumar, Int. Res. J. Pharmacy, 4, 53–56 (2013).

15. D. B. Gandhi, P. J. Mehta, J. Planar Chromatography – Modern TLC, 24, 236–241 (2011).

16. A. Bhalerao, S. Shelke, V. Borkar, Int. J. Adv. Res. Sci., Comm. and Technology, 3, 111–123 (2023).

17. M. Kumar Gupta, A. Ghuge, M. Parab, Y. Al-Refaei, A. Khandare, N. Dand, N. Waghmare, Current Issues in Pharmacy and Medical Sciences, 35, 4 (2022).

18. Gh. Mahmoudi, M.R. Sohrabi, F. Motiee, Mater. Chem. and Physics, 345, 131221 (2025).

19. Z. Mafi, M.R. Sohrabi, M. Davallo, Iran. J. Chem. and Chem. Eng., 43, 3196–3207 (2024).

20. M. Ansarian, M. R. Sohrabi, F. Tadayon, Spectrochim. Acta, Part A: Mol. and Biomolec. Spectroscopy, 341, 126389 (2025).

21. M. Zolfagharifar, R. Hariri, E. Souri, M. Barazandeh Tehrani, Iran. J. Chem. and Chem. Eng., 42, 2833–2839 (2023).

22. M. F. Abdel-Ghany, L. A. Hussein, M. F. Ayad, M. M. Youssef, Spectrochim. Acta, Part A: Mol. and Biomolec. Spectroscopy, 171, 236–245 (2017).

23. M. M. Z. Sharkawi, N. F. Farid, M. H. Hassan, S. A. Hassan, BMC Chemistry, 18, 232 (2024).

24. M. Sharifi Mikal, M.R. Sohrabi, M. Saber Tehrani, S. Mortazavi Nik, Chemometrics and Intell. Lab. Systems, 264, 105460 (2025).

25. H. R. Akbari Hasanjani, M. R. Sohrabi, P. Abdolmaleki, Iran. J. Pharm. Sci., 10, 19–34 (2014).

26. N. Basha Shaik, S. Rao Pedapati, S. A. Ammar Taqvi, A. R. Othman, F. Azly Abd Dzubir, Processes, 8, 661 (2020).

27. J. Cao, T. Zhou, S. Zhi, S. Lam, G. Ren, Y. Zhang, Y. Wang, Y. Dong, J. Cai, Inform. Sci., 662, 120212 (2024).

28. L. A. Zadeh, Inform. Sci., 8, 199–249 (1975).

29. Z. Elsayed Mohamed, A. Refaie Ali, W. Dabour, Nature, 15, 32529 (2025).

30. K. Sareen, B. Ketan Panigrahi, T. Shikhola, Expert Systems with Applications, 231, 120770 (2023).