AMS 辅助药物研究案例集(一)

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药物工艺开发中溶解度预测模型的评估(阿斯利康) 在合成药物工艺开发中的许多单元操作设计中,溶解度是一个重要属性,然而直接测量潜在溶剂、混合溶剂中的溶解度,有时候并不理想或实用。在制药工业中投入使用的,包括有几种预测化合物在有机溶剂中溶解度的理论模型。ETC(Enabling Technologies Consortium) 合作,需要进行溶解度模型标准测试,以便指导溶解度模型的更好使用。 阿斯利康的研究人员针对一组较为广泛的溶质-溶剂组合,包括24 种溶质和80 种溶剂、混合溶剂,对多种溶解度模型进行了评估。作为 ETC 内部共同努力的一部分,对乙酰唑胺、咖啡因、西咪替丁、桂利嗪、格列本脲、奥美拉唑、扑热息痛、吡罗昔康、利培酮和糖精进行了测量。ETC 合作参与者额外提供了的溶解度的一些内部数据,涵盖了更有限的溶剂范围。 溶解度模型的方法各不相同,包括从第一性原理模型(COSMO-RS 和 COSMO-SAC)到回归模型(R-UNIFAC 和Lovette-Amgen模型)等。作者使用不同的适应度测量,对每种模型的性能进行了广泛的评估。 尽管作者提出了几种不同的性能指标(如准确性、RMSE和MCC),但没有一种指标能够完美地捕捉模型在所有预期情况下的适用性。建议研究者评估每个指标在其预期应用中的重要性,并根据所需数据规模和应用模型的能力来平衡评估。 结果表明,溶解度模型确实可用于化学过程开发,这些模型在性能方面非常具有吸引力。通过有效的初步筛选,能够产生较小的潜在溶剂和溶剂混合物集,以便进一步筛选,而且在后期开发中,能够识别和消除二元体系协同溶解度效应的潜在影响。 从这些模型的总体趋势来看,使用的实验数据越多,总体性能改善越大。使用DSC或参考溶解度时,基于ADF-COSMO的模型通常是最准确的。R-UNIFAC模型在不同任务中的表现各不相同,只有从参考溶剂和多态性处理的选择上将它们区分开来。Lovette-Amgen模型在单溶剂系统的大多数评估中表现得异常出色(使用数据训练了该模型),但二元溶剂评估方面显著落后(数据未用于训练模型)。 Evaluation of Predictive Solubility Models in Pharmaceutical Process Development─an Enabling Technologies Consortium Collaboration, Michael A. Lovette, Jacob Albrecht, Ravi S. Ananthula, Francesco Ricci, Rahul Sangodkar, Mansi S. Shah, and Simone Tomasi, Cryst. Growth Des. 2022, DOI: 10.1021/acs.cgd.2c00368 […]

AMS 辅助药物研究案例集(二)

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铋烯和锑烯作为顺铂药物载体的理论比较研究 有效的靶向递送是纳米医学中抗癌药物递送的一个挑战,本项研究主要使用 DFT 方法,研究铋和锑纳米片作为顺铂抗癌的纳米载体的可能性。结果表明,与锑烯相比,铋烯表现出明显更好的物理稳定性、药物释放速率、溶解度和生物相容性,使其成为药物递送系统的优秀候选者。 抗癌药物的平行和垂直取向吸附在两个纳米片上;平行构型在能量上最为有利,平行位点的吸附能为-0.79eV。电子电荷分析和 DOS 计算也揭示了从药物到铋烯片的电荷转移,从而证实了药物的有效吸附。作者通过模拟药物和吸附位点附近的载体表面的受到质子攻击,来模拟药物的释放,结果显示出铋烯在药物释放机制方面的稳定性和潜力。 此外,通过研究其与生物分子的相互作用,分析药物分子与氨基酸的相互作用,发现药物能够有效发挥作用。关于功函数、恢复时间、电子局域函数和前沿分子轨道分析,进一步确认了铋烯相对于锑烯的优势。这些全面的评估表明,双马苏碱是一种更具前景的抗癌药物纳米载体,并为提高癌症治疗策略的疗效开辟了一条潜在的途径。 Insights into bismuthene and antimonene as cisplatin drug carriers: A theoretical comparative investigation, Chemical Physics, 2025, Volume 588, 112460 应用萜类深共晶溶剂去除水中的抗生素和染料:理论预测、实验验证和量子化学评估(四川大学) 本研究提出了一种理论预测方法和机理研究,用于使用萜类深共晶溶剂(DES)从水性介质中提取抗生素和染料。首先,应用 COSMO-RS 方法预测了26种萜类DES提取抗生素(四环素类、磺胺类、喹诺酮类、β-内酰胺类)和染料等15种目标化合物的选择性、容量和性能指标,百里酚苯甲醇对目标化合物显示出有前景的理论选择性和提取效率。 此外,氢键受体(HBA)和氢键供体(HBD)的结构都对预测的提取性能有影响,可以通过调整具有更高极性、更小分子体积、更短烷基链长度和芳香环结构等的候选物来提高提取性能。根据 σ-Profile 和 σ-Potential 所揭示的预测分子相互作用,具有 HBD 能力的 DES 可以促进分离过程。此外,实验验证证实了所提出的预测方法的可靠性,表明理论预测的提取性能指标的趋势,与使用实际样品的实验结果相似。 最后,基于可视化表示、热力学计算和拓扑性质,通过量子化学计算对提取机理进行了评估;目标化合物显示出良好的溶剂化能量,可以从水相转移到 DES 相。 所提出的方法已被证明有可能为环境研究中具有类似绿色溶剂分子相互作用的更多应用(如微萃取、固相萃取、吸附)提供有效的策略和指导。 How to apply terpenoid-based deep eutectic solvents for removal of antibiotics […]

从分子层面理解使用深共晶溶剂从酚类化合物中分离中性油(Sep Purif Technol, 2025)

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目前从煤直接液化油中,分离酚类化合物的过程,需要解决产生含酚废水,以及产品中中性油含量不达标的紧迫问题。北京化工大学与太原师范大学合作研究中,使用 AMS 软件中的 COSMO-SAC 模型来预测深共晶溶剂(DES)对酚类化合物的分离性能,并根据固液相图确定了潜在的萃取剂及其液相操作窗口。

采用低成本、稳定、高效的萃取剂 LC:TEG(1:3.3)DES 进行实验,探索实验条件的影响。通过量子化学和分子动力学模拟的可视化方法,探索了结构-活性关系,提出了一种多级闪蒸联合蒸馏去除中性油的方法。建立了萃取与蒸馏相结合的工艺,得到中性油含量仅为0.31%的间甲酚产品,中性油含量首次降至1%以下,满足工业要求。

天然疏水深共晶溶剂捕获预燃烧CO2研究(ACS Sustainable Chem. Eng 2022)

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摘要 本文通过使用COSMO-RS方法,设计疏水性深共晶溶剂(DES)预燃烧CO2捕集溶剂。作者通过AMS软件COSMO-RS模块对CO2在各种化合物与二元溶剂中的溶解度进行了可靠性较高的估算,从筛选的38种天然衍生疏水CO2亲和的化合物中开发出新的DES,根据COSMO-RS预测的活度系数评估这些物质中两两形成DES的可能性,然后进一步预测CO2的溶解度,总共筛选出58个有希望的DES,成功地制备并表征了8个DES。 室温下,这些DES大多数密度大于1.0 g/mL,具有与癸酸-薄荷醇(1:2)类似的低挥发性,在420 K以下具有很好的热稳定性。确定其中香兰素-4-氧代异膦酮(1:3)和水杨酸甲酯-4-氧基异膦(1:1),是非常有前途的预燃烧捕获剂,与众所周知、常规使用的Selexol溶剂具有相当的CO2溶解度和粘度。 参考文献 Kun Xin, Fausto Gallucci, and Martin van Sint Annaland*, Development of Natural Hydrophobic Deep Eutectic Solvents for Precombustion CO2 Capture, ACS Sustainable Chem. Eng. 2022, DOI: 10.1021/acssuschemeng.2c05090

 
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