Presentamos una solución innovadora de control de calidad en tiempo real para radiofármacos producidos en módulos automatizados de síntesis radioisotópica RASM. Esta propuesta combina desmezclado espectral dinámico con inferencia bayesiana aplicada a datos de espectroscopía gamma, permitiendo evaluar automáticamente la pureza del radiotrazo y el rendimiento radioquímico durante la síntesis.

El sistema aborda las limitaciones de los métodos actuales, que son en su mayoría manuales y lentos, y que retrasan la disponibilidad de radiotrazadores para imágenes PET clínicas. Nuestra aproximación dinámica actualiza en tiempo real la biblioteca espectral para tener en cuenta descomposición por decaimiento y la aparición de impurezas, mientras que la inferencia bayesiana aporta una medición probabilística de la calidad, es decir, no solo un valor puntual de pureza sino también un nivel de confianza asociado.

La innovación técnica se articula en tres fases: adquisición y preprocesado de datos, desmezclado espectral dinámico y evaluación bayesiana de calidad. Durante la síntesis se adquieren espectros gamma de forma continua, se filtran para eliminar ruido de fondo y se realiza calibración energética. El desmezclado se realiza mediante una versión temporalmente suavizada de Non Negative Matrix Factorization NMF que descompone la señal multiespectral en componentes atribuibles a distintos isótopos. La evaluación final integra un modelo bayesiano entrenado con datos históricos del RASM que estima la distribución posterior de pureza y rendimiento radioquímico, minimizando covariables y cuantificando la incertidumbre.

Desde el punto de vista matemático la formulación dinámica de NMF busca minimizar la diferencia entre la matriz espectral observada X y la factorización W por H, añadiendo un término de suavizado temporal sobre H para evitar fluctuaciones bruscas. En forma intuitiva se optimiza la relación X aproximada por W multiplicado por H con un penalizador que favorece cambios suaves en las activaciones temporales, lo que mejora la estabilidad del desmezclado ante composiciones que evolucionan rápidamente.

En el diseño experimental utilizamos una red de prototipos RASM para radiofluoración y producimos [18F]FDG bajo condiciones variadas de pureza de precursores y parámetros de reacción. Se analizaron más de 1000 corridas de síntesis y se validaron los resultados frente a HPLC como estándar de referencia para determinar la pureza y el rendimiento verdaderos. Además se empleó un sistema continuo de espectroscopía gamma diseñado a medida, un RASM con parámetros controlables y equipos HPLC consolidados para las mediciones de referencia.

Los resultados muestran una correlación de 0.95 entre el desmezclado dinámico y las mediciones HPLC para la identificación de componentes isotópicos. La red bayesiana predijo pureza y rendimiento con un error absoluto medio MAE de 2.1% y 3.5% respectivamente. El tiempo de análisis de control de calidad se redujo en la práctica de 45 minutos a 15 minutos por lote, lo que supone una mejora de 66.7% en el flujo de trabajo. La metodología de corrección dual de isótopos añade robustez a la cuantificación del rendimiento, aspecto crítico para la dosificación clínica.

La propuesta es escalable y contempla una hoja de ruta: en el corto plazo integración con RASMs comerciales y despliegue en la nube para monitorización remota; en el medio plazo incorporación de IA para la optimización de parámetros de proceso y bibliotecas espectrales autoajustables; en el largo plazo desarrollo de RASMs totalmente autónomos en lazo cerrado donde el control en tiempo real del QC alimente decisiones de síntesis y mantenimiento predictivo.

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Beneficios prácticos: reducción significativa de tiempos de QC, mejora en la utilización de radiofármacos que puede repercutir en disminución de costes y aumento de la disponibilidad para pacientes, trazabilidad completa de decisiones gracias a la salida probabilística de la red bayesiana y capacidad de adaptación a múltiples isótopos y plataformas RASM.

Limitaciones y consideraciones técnicas: el desmezclado espectral dinámico y la inferencia bayesiana requieren conjuntos de datos representativos para generalizar a trazadores distintos; la computación en tiempo real exige recursos y sincronización con el hardware de medida; y la integración regulatoria para uso clínico exige procesos de validación y certificación adicionales.

Conclusión: la combinación de desmezclado espectral dinámico y evaluación bayesiana ofrece una herramienta potente y escalable para automatizar el control de calidad de radiofármacos, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo PET y la seguridad del paciente. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar proyectos de integración de estas capacidades, aportando experiencia en inteligencia de negocio y uso de herramientas como power bi para visualizar resultados operativos y métricas críticas en tiempo real, así como servicios de ciberseguridad para proteger los sistemas críticos.

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