PT Kimia Farma Sungwun Pharmacopia (KFSP) dan PT Kimia Farma Tbk unit Research and Development menunjukkan komitmennya terhadap inovasi dan kualitas farmasi melalui partisipasi yang menonjol dalam The 8th International Conference on Computation for Science & Technology (ICCST), sebuah konferensi bergengsi yang diselenggarakan oleh UI dan ITB. Dalam acara bertajuk “Artificial Intelligence & Health Research: Connection, Impact & Advancement” tersebut, KFSP dan KF R&D berhasil meraih penghargaan bergengsi Best Poster Presentation. Penghargaan ini didapatkan berkat dua topik abstrak yang diangkat, yang berfokus pada pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence – AI) dan Machine Learning untuk menjamin mutu bahan baku obat dan efisiensi proses pengembangan obat. Salah satu presentasi utama, yang relevan dengan poster terlampir, berjudul “PONKCS-based computational workflow: Structure-Independent Quantification of Dolutegravir Sodium Polymorphs for Regulatory QA”.
Topik mengenai Dolutegravir Sodium Polymorphs ini sangat krusial, mengingat Dolutegravir sodium adalah Bahan Baku Obat yang vital dalam terapi antiretroviral, yang menuntut kemurnian fase tinggi untuk menjamin efikasi terapeutik, stabilitas produk, dan kepatuhan regulasi. Tantangan yang dihadapi dalam kontrol kualitas rutin adalah ketiadaan data kristalografi lengkap untuk beberapa polimorfnya yang membuat metode kuantifikasi tradisional berbasis Rietveld menjadi sulit dilakukan. Untuk mengatasi tantangan kritis ini, tim kolaborasi ini mengembangkan alur kerja komputasi berbasis metode Partial or No Known Crystal Structure (PONKCS).
Alur kerja berbasis PONKCS ini melibatkan generasi pola simulasi, fitting pola, dan optimasi parameter untuk menghasilkan estimasi fraksi polimorf yang konsisten dengan hasil eksperimen dan penyempurnaan Rietveld. Hasil implementasi metode ini, menunjukkan keberhasilannya dalam menganalisis sampel Dolutegravir Sodium, dengan akurasi yang tinggi, mengkonfirmasi kemurnian fase yang mendekati 100% untuk Dolutegravir Sodium Form I pada sebagian besar sampel. Keberhasilan ini tidak hanya menyelesaikan masalah regulasi dan kualitas untuk BBO kritis, tetapi juga memperkuat posisi KFSP dan KF R&D sebagai pionir yang secara aktif berkontribusi pada kemajuan dan inovasi di bidang farmasi, terutama dalam pengembangan bahan baku obat dan produk obat jadi melalui pemanfaatan teknologi seperti AI dan Machine Learning.
