Optimización automática de las condiciones de gradiente mediante algoritmo de IA

Beneficios para el usuario

- El algoritmo de IA de LabSolutions MD puede optimizar automáticamente las condiciones de gradiente para reducir en gran medida el trabajo de desarrollo de métodos de LC. - Las condiciones de gradiente se optimizan automáticamente de forma consecutiva a diferentes temperaturas de horno de columna. - Los métodos de UHPLC desarrollados de manera eficiente en un tiempo breve pueden transferirse automáticamente a los métodos de HPLC convencionales, manteniendo el patrón de separación.

Introducción

En el desarrollo de métodos de LC típico, el proceso comienza con la “preparación”, que incluye la preparación de la fase móvil, la instalación de la columna y la creación de programas de análisis; luego se inicia el análisis. Después, se analizan los datos adquiridos y se lleva a cabo la “preparación” para el análisis posterior, tras lo cual se inicia el siguiente análisis nuevamente. El desarrollo del método avanza repitiendo estos procesos, pero además de la considerable cantidad de tiempo que se requiere para crear repetidamente programas de análisis, se necesita experiencia en cromatografía para explorar condiciones óptimas basadas en el análisis de datos. En otras palabras, el desarrollo de métodos típico requiere “intervención humana”. Por consiguiente, eliminar la participación humana y automatizar dichos procesos de desarrollo de métodos sería deseable para mejorar la eficiencia laboral. Este artículo presenta un método para optimizar automáticamente las condiciones de gradiente de forma consecutiva a diferentes temperaturas del horno de columna, identificando la combinación de temperatura y condiciones de gradiente que satisfacen los criterios de resolución. Luego, se describe un estudio de caso sobre el ajuste automático de parámetros para transferir un método de UHPLC optimizado a HPLC convencional.

31 de agosto de 2025 GMT