Löslichkeitsvorhersage in der pharmazeutischen Prozessentwicklung
Prädiktive Modellierung für die Optimierung der Löslichkeit
Die Löslichkeit von kristallinen Feststoffen in organischen Lösungsmitteln spielt eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung der pharmazeutischen Synthese von kleinen Molekülen. Um sowohl Zeit als auch experimentelle Ressourcen zu sparen, werden im Allgemeinen Vorhersagemodelle für die Löslichkeit verwendet. Die vielleicht häufigste Anwendung ist die Auswahl von Lösungsmitteln für die endgültige (Re-)Kristallisation des pharmazeutischen Wirkstoffs (API), aber die Werkzeuge und Methoden zur Vorhersage der Löslichkeit lassen sich ohne weiteres auf verschiedene andere Anwendungen übertragen. Dazu gehört die Vorhersage der Löslichkeit von Verunreinigungen (z.B. zur Unterstützung bei der Gestaltung eines Prozesses, der Verunreinigungen bevorzugt ausscheidet), die Löslichkeit von Zwischenprodukten (z.B. zur Unterstützung bei der Isolierung von Zwischenprodukten) oder sogar die Abschätzung, wie sich ein gelöster Stoff zwischen zwei flüssigen Phasen verteilen wird (z.B. zur Vorhersage des Ergebnisses einer extraktiven Aufarbeitung).
Diese Präsentation wird sich auf den aktuellen Stand der Technik bei Modellen, Methoden und Anwendungen der Löslichkeitsvorhersage konzentrieren, die üblicherweise in der pharmazeutischen Prozessentwicklung verwendet werden. Darüber hinaus wird eine aktuelle Zusammenarbeit im Rahmen des Enabling Technologies Consortium (ETC) vorgestellt, bei der fünf gleichrangige pharmazeutische Unternehmen die Leistung mehrerer gängiger Löslichkeitsmodelle durch Vorhersage der Löslichkeit von 24 gelösten Stoffen in 80 Lösungsmittelsystemen verglichen haben.
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Über den Referenten
Dr. Francesco Ricci
Boehringer Ingelheim
Francesco (Frank) Ricci erwarb 2010 einen B.S. in Chemical Engineering am Manhattan College und 2016 einen Ph.D. in Chemical Engineering an der Princeton University. Nach seinem Studium kam Frank zu Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals in Ridgefield, CT. Seit seinem Eintritt bei BI arbeitet er in der Gruppe Solid State & API Engineering, die sich hauptsächlich auf die Entwicklung und das Scale-up von Kristallisationsprozessen für kleine Moleküle konzentriert. In den letzten 6 Jahren bei BI hat sich Frank auf die Ausweitung der Digitalisierungs- und Modellierungsbemühungen konzentriert, mit Schwerpunkt auf der physikalisch-chemischen und Unit-Operation-Modellierung sowie auf In-Situ-PAT-Anwendungen. Seit 2017 ist Frank auch als außerordentlicher Professor für Chemieingenieurwesen am Manhattan College tätig, wo er Thermodynamik auf Graduiertenebene unterrichtet. Sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich hat Frank ein starkes Interesse an der Thermodynamik, mit besonderem Schwerpunkt auf der Modellierung von Phasengleichgewichten. Das für die Kristallisation relevanteste Gleichgewicht ist natürlich das Fest-Flüssig-Gleichgewicht (z.B. die Löslichkeit von kristallinen Feststoffen in organischen Lösungsmitteln). Zu diesem Zweck ist er auch ein teilnehmendes Mitglied der Solubility Modelling Group des Enabling Technologies Consortium.
