副产品结晶的监测和检测
β-内酰胺类抗生素的反应结晶
结晶过程中对固相成分的原位监测通常是通过拉曼光谱来实现的，但并非所有相关体系中的化合物都具有很强的拉曼活性。佐治亚理工学院的研究人员开发了一种基于图像的分析方法，利用EasyViewer检测第二种不受欢迎的固相--在其他PAT 工具检测到固相出现之前。Matthew McDonald 介绍了该系统，它涉及β-内酰胺类抗生素的催化反应结晶，其中酶催化反应的副产物会在抗生素浆液中结晶。
与数百名研究人员一起观看这一演示。
目前的研究目标是头孢氨苄（一种重要的抗生素），其副产物为苯甘氨酸；不过，其他几种β-内酰胺类抗生素也表现出同样的行为，包括氨苄西林、头孢克洛和头孢唑啉。副产物苯甘氨酸在溶液中的浓度约为每升几十毫摩尔，过饱和小于 1.5；事实证明，使用ATR-FTIR 等原位液相工具很难在浓度大于 100 毫摩尔的多种成分混合物中检测到约 10 毫摩尔的浓度下降（表明苯甘氨酸开始结晶）。苯甘氨酸与所需产物和反应物共享许多官能团，使其光谱指纹与产物和反应物相似。
通过原位拉曼光谱，我们无法检测到头孢氨苄浆液中固体苯甘氨酸的低负载量，这可能是因为与头孢氨苄相比，苯甘氨酸的拉曼活性较低，也可能是因为与类似官能团的复杂溶液重叠。在苯甘氨酸固体含量较低的情况下，FBRM计数和弦长分布的变化并不明显，浊度的变化也不明显。苯甘氨酸固体形成时，溶液 pH 值的变化最大，但 pH 值并不是衡量苯甘氨酸出现的可靠指标，因为许多（通常是良性的）系统扰动都会产生类似的 pH 值反应。由于β-内酰胺类抗生素的结晶（主要）呈针状，而苯甘氨酸结晶呈板状或柱状，因此可利用形状上的差异以及反向散射强度来区分这两类颗粒。此外，已知苯甘氨酸结晶会在空气-水界面上分化，这一点也可加以利用，因为结晶往往会在气泡表面聚集，从而更容易在图像中识别（Hoeben 等人，2009 年）。
图像分析可实时提取和记录原位图像的特征和统计数据，研究表明，苯甘氨酸可从原位图像中检测出来。首先，通过边缘检测识别图像中的物体。然后，利用物体的属性（如大小、长宽比、像素强度等）以及每幅图像中每个物体的这些属性的分布来检测苯甘氨酸。通过跟踪这些特征和统计数据，可以构建一个分类器，从图像数据中识别苯甘氨酸，并可实时实施监控和检测。统计数据还可以作为历史记录进行记录，这比存储完整图像的实验更加可行。
Hoeben, M. A. 等人（2009 年）。"用于分离氨苄青霉素和苯甘氨酸的逆流界面分离工艺设计》，《工业与工程化学研究》48(16)：7753-7766..
Matthew McDonald
佐治亚理工学院
Matthew McDonald 是佐治亚理工学院化学与生物分子工程学院的一名博士毕业生。他的研究兴趣包括结晶、过程开发和反应分离。他的毕业论文由 Andreas Bommarius、Martha Grover 和 Ronald Rousseau 教授指导，主要研究在连续结晶过程中通过酶催化反应结晶实现β-内酰胺类抗生素的可持续生产。Matt 拥有 5 年以上使用 FBRM 和 ReactIR 监控针状结晶的经验。他与他人合作撰写了有关各种结晶现象（如生长率分散和生长抑制）和过程设计（包括反应结晶和连续生产）的论文。 在加入佐治亚理工学院之前，马特毕业于普林斯顿大学，主修化学与生物工程，并获得计算机应用证书。他的毕业论文探讨了从石墨烯中提取气凝胶用作可拉伸导体的问题，并获得了系里颁发的本科生创新研究奖。马特还是男子越野跑和田径队的队长，他对长跑的热情也随着他来到了亚特兰大。作为亚特兰大田径俱乐部的代表，马特现在是一名职业马拉松运动员。在奥运选拔赛中，他在比赛第 21 英里时攀升至第三名（前三名将参加奥运会），最终获得第十名，差一点就代表美国队参加东京奥运会。
