Das moderne Syntheselabor
In diesem White Paper wird eine neue Toolbox für Chemiker vorgestellt, die die Optionen für Experimente erweitert, mühselige Aufgaben automatisiert und nützliche Daten auf Tastendruck erfasst.
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Studien zur statistischen Versuchsplanung unterstützen die schnelle und effiziente Entdeckung und Entwicklung neuer chemischer Wirkstoffe, die eine ständige Herausforderung darstellen. Organiker und Ingenieure nutzen zahlreiche Techniken und Methoden, um Syntheserouten zu verbessern, damit diese effektiver funktionieren und der Verbrauch wertvoller Ausgangsmaterialien minimiert wird. Durch Fortschritte in den Synthesemethoden und -instrumenten wie beispielsweise Synthesereaktoren sind Verbesserungen möglich geworden.
Jedoch kommen in Laboren für synthetische organische Chemie immer noch Hindernisse und Grenzen zum Vorschein, die beseitigt werden müssen. Eine chemische Reaktion wird stets von mehreren Parametern beeinflusst. Dadurch ist es schwierig, die optimalen Parameter schnell und effizient herauszufinden. Zu den Einflussparametern in chemischen Reaktionen zählen beispielsweise Konzentration, Zugabegeschwindigkeit, Temperatur, Lösungsmittel, Katalysatoren und pH-Wert. Häufig beeinflussen sich Parameter auch gegenseitig. Ausserdem können Reaktionen von der Rührerart und -drehzahl beeinträchtigt werden. Diese Parameter haben Auswirkungen auf den Massentransfer und wirken sich somit auf das Resultat des Experiments aus.
Anstatt die „Trial and Error“-Methode anzuwenden, bei der jeder Parameter einzeln untersucht wird und Interaktionen zwischen den Parametern nur schwer erkennbar sind, können Wissenschaftler in Laboren für synthetische organische Chemie die statistische Versuchsplanung (DoE) nutzen. In diesem White Paper wird die DoE-Methode behandelt. Dabei wird beschrieben, wie diese eingesetzt werden kann, um Beziehungen zwischen Parametern zu erkennen und optimale Werte festzulegen, bei denen die Reaktionsvariable (z.B. Ausbeute, Selektivität, Verunreinigungsgrad) den idealen Wert erreicht.
Es werden zwei Fallstudien vorgestellt:
- Forscher an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) untersuchten die Polymerisation von Styrol mit dem Ziel:
- die Leistung und Genauigkeit der Temperaturregelung zu verstehen – einer Voraussetzung für zuverlässige DoE-Studien
- Fortschritt und Wiederholbarkeit zu erfassen
- Wissenschaftler von Lonza SA erforschten eine Peptidsynthesereaktion mit dem Ziel:
- den Einfluss der Reaktionsparameter zu ermitteln
- die Ursache und die Auswirkungen auf die Prozessvariabilität besser erklären zu können
- chemische Entwicklungszyklen zu verkürzen
- die Quality-by-Design-Methode (QbD) zu stützen
Peptidsynthese
Erfahren Sie in diesem On-Demand-Webinar, wie die statistische Versuchsplanung (DoE) bei Lonza Peptide für die chemische Synthese verwendet wird.
Synthesetechniken für bahnbrechende neue Moleküle
Fortschritte in der organischen Chemie ermöglichen es Forschern, die F&E von Molekülen auszuweiten und Prozessbedingungen zu optimieren. In diesem White Paper werden 4 Fallstudien vorgestellt, in denen Pharmaunternehmen neue Synthesetechniken einsetzen.
Statistische Versuchsplanung (DoE)
Die statistische Versuchsplanung oder auch Design of Experiments (DoE) setzt voraus, dass Experimente für die Optimierung chemischer Prozesse unter sorgsam kontrollierten, präzisen und wiederholbaren Bedingungen durchgeführt werden. Chemische Synthesereaktoren sind für die statistische Versuchsplanung und die Gewährleistung einer hohen Datenqualität ausgelegt.