制药工艺开发中的溶解度预测
溶解度优化预测模型
晶体固体在有机溶剂中的溶解度在小分子药物合成设计中起着关键作用。为了节省时间和实验资源，通常会使用溶解度预测模型。虽然最常见的应用可能是为活性药物成分（API）的最终（再）结晶选择溶剂，但溶解度预测的工具和方法很容易扩展到其他一些应用中。这包括预测杂质的溶解度（例如，协助设计优先剔除杂质的工艺）、中间体的溶解度（例如，协助中间体分离），甚至是估计溶质如何在两个液相之间分配（例如，预测萃取工作的结果）。
本讲座将重点介绍当前制药工艺开发中常用的溶解度预测的最新模型、方法和应用。作为赋能技术联盟（ETC）的一部分，五家同行制药公司参与了一项合作，通过预测 24 种溶质在 80 种溶剂系统中的溶解度，对几种常用溶解度模型的性能进行基准测试。
与数百名研究人员一起观看本演示文稿。
关于演讲者
Dr. Francesco Ricci
勃林格殷格翰
Francesco (Frank) Ricci 于 2010 年获得曼哈顿学院化学工程学士学位，并于 2016 年获得普林斯顿大学化学工程博士学位。研究生毕业后，Frank 加入了位于康涅狄格州里奇菲尔德的勃林格殷格翰制药公司。加入 BI 后，他在固态与原料药工程组工作，主要负责小分子结晶过程的开发和秤量。在 BI 工作的过去 6 年中，Frank 主要致力于拓展数字化和建模工作，重点关注物理化学和单元操作建模，以及原位 PAT 应用。自 2017 年以来，Frank 还在曼哈顿学院担任化学工程兼职教授，教授研究生水平的热力学。无论在工业还是学术领域，弗兰克都对热力学有着浓厚的兴趣，尤其侧重于相平衡建模，其中与结晶最相关的当然是固液平衡（例如结晶固体在有机溶剂中的溶解度）。为此，他还是使能技术联盟溶解度建模小组的参与成员。
