Forscher entdecken mit Zucker überzogene Pillen, die Arzneimittelbetrug verhindern können

Einer neuen Studie zufolge könnten bunte, mit Bonbon überzogene Pillen eine einfache Möglichkeit sein, Arzneimittelbetrug zu verhindern. Die Forschungsergebnisse wurden in der Zeitschrift „Scientific Reports“ von Bioingenieur-Professor William Grover von der University of California-Riverside veröffentlicht.

Die Technik, die er CandyCode nennt, verwendet winzige mehrfarbige Bonbon-Nonpareilles oder „Hunderttausende“ als eindeutig identifizierbare Beschichtung für pharmazeutische Kapseln und Pillen. Gefälschte oder minderwertige Medikamente schaden Millionen von Menschen und kosten jährlich schätzungsweise 200 Milliarden US-Dollar. In den Entwicklungsländern schätzt die Weltgesundheitsorganisation, dass jedes zehnte Medizinprodukt gefälscht ist.

Das Labor von Grover hat zuvor an einfachen, kostengünstigen Möglichkeiten gearbeitet, um die Echtheit von Arzneimitteln sicherzustellen. Andere Forscher waren daran interessiert, Pillen mit eindeutigen Codes zu versehen, die zur Überprüfung ihrer Echtheit verwendet werden können, aber alle diese Schemata haben praktische Einschränkungen. „Die Inspiration dafür kam von den kleinen bunten Pralinen. Jede Süßigkeit hat durchschnittlich 92 Nonpareilles, die zufällig angebracht sind, und die Nonpareilles haben acht verschiedene Farben. Ich begann mich zu fragen, wie viele verschiedene Muster von farbigen Nonpareilles auf diesen Bonbons möglich wären“, er sagte Grover.

„Es stellt sich heraus, dass die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein zufällig generiertes Bonbonmuster jemals wiederholt, im Grunde gleich Null ist, sodass jede dieser Bonbons einzigartig ist und niemals zufällig dupliziert wird.“ Dies brachte Grover auf die Idee, die Nonpareilles als Überzug auf jede Tablette aufzubringen und ihr ein einzigartiges Muster zu verleihen, das vom Hersteller in einer Datenbank gespeichert werden könnte. Verbraucher könnten ein Smartphone-Foto einer Pille hochladen, und wenn der CandyCode mit einem in der Datenbank übereinstimmt, könnte der Verbraucher sicher sein, dass die Pille echt ist. Wenn nicht, handelt es sich möglicherweise um Betrug.

Um diese Idee zu testen, verwendete Grover essbaren Kuchendekorationskleber, um Tylenol-Kapseln mit Nonpareils zu beschichten, und entwickelte einen Algorithmus, der ein Foto einer CandyCoded-Pille in eine Reihe von Textzeichenfolgen umwandelt, die zum Speichern in einer Computerdatenbank und zum Abfragen durch Verbraucher geeignet sind. Er verwendete diesen Algorithmus, um eine Reihe von CandyCode-Fotos zu analysieren, und stellte fest, dass sie als universell eindeutige Identifikatoren funktionieren, selbst nachdem die CandyCoded-Pillen körperlicher Misshandlung ausgesetzt wurden, die den Verschleiß des Versands simuliert.

„Durch eine Computersimulation noch größerer CandyCode-Bibliotheken fand ich heraus, dass ein Unternehmen 10 ^ 17 CandyCoded-Pillen herstellen könnte – genug für 41 Millionen Pillen für jeden Menschen auf der Erde – und dennoch in der Lage wäre, jede CandyCoded-Pille eindeutig zu identifizieren“, sagte Grover. Noch einzigartigere CandyCodes könnten durch die Einführung weiterer Farben oder die Kombination verschiedener Größen oder Formen von Nonpareille-Süßigkeiten geschaffen werden. CandyCodes könnten auch verwendet werden, um die Echtheit anderer Produkte sicherzustellen, die häufig gefälscht werden.

Flaschenverschlüsse könnten beispielsweise mit Klebstoff beschichtet und in Nonpareilles getaucht werden, um die Unversehrtheit von Parfüm oder Wein zu gewährleisten, und Anhängeetiketten für Kleidungsstücke oder Handtaschen könnten mit Glitzer beschichtet werden. CandyCoded-Kapseln oder -Tabletten haben auch einen unerwarteten Nutzen für den Verbraucher.

„Anekdotisch fand ich, dass CandyCoded-Kapseln angenehmer zu schlucken waren als einfache Kapseln, was die klassische Beobachtung von Mary Poppins über die Beziehung zwischen Zucker und Medizin bestätigte“, sagte Grover.

(Diese Geschichte wurde nicht von Devdiscourse-Mitarbeitern bearbeitet und wird automatisch aus einem syndizierten Feed generiert.)

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