Prédiction de la solubilité dans le développement de procédés pharmaceutiques
Modélisation prédictive pour l'optimisation de la solubilité
La solubilité des solides cristallins dans les solvants organiques joue un rôle clé dans la conception de la synthèse de petites molécules pharmaceutiques. Pour gagner du temps et économiser des ressources expérimentales, des modèles prédictifs de solubilité sont généralement utilisés. Si l'application la plus courante est sans doute la sélection du ou des solvants pour la (re)cristallisation finale de l'ingrédient pharmaceutique actif (IPA), les outils et méthodologies de prédiction de la solubilité s'étendent facilement à plusieurs autres applications. Ceci inclut la prédiction de la solubilité des impuretés (par exemple, pour aider à la conception d'un processus pour rejeter préférentiellement les impuretés), la solubilité des intermédiaires (par exemple, pour aider à l'isolation des intermédiaires), ou même l'estimation de la façon dont un soluté se répartira entre deux phases liquides (par exemple, pour prédire le résultat d'un traitement extractif).
Cette présentation se concentrera sur l'état actuel des modèles, des méthodologies et des applications de prédiction de la solubilité couramment utilisés dans le développement des processus pharmaceutiques. Elle mettra également en lumière une collaboration récente, dans le cadre de l'Enabling Technologies Consortium (ETC), dans laquelle cinq entreprises pharmaceutiques homologues se sont engagées à comparer les performances de plusieurs modèles de solubilité couramment utilisés en prédisant la solubilité de 24 solutés dans 80 systèmes de solvants.
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À propos du présentateur
Dr. Francesco Ricci
Boehringer Ingelheim
Francesco (Frank) Ricci a obtenu une licence en génie chimique au Manhattan College en 2010, et un doctorat en génie chimique à l'Université de Princeton en 2016. Après ses études supérieures, Frank a rejoint Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals à Ridgefield, CT. Depuis qu'il a rejoint BI, il travaille dans le groupe Solid State & API Engineering, qui se concentre principalement sur le développement et la balance des procédés de cristallisation de petites molécules. Au cours des 6 dernières années chez BI, Frank s'est concentré sur l'expansion des efforts de numérisation et de modélisation, en mettant l'accent sur la modélisation physico-chimique et des opérations unitaires, ainsi que sur les applications PAT in situ. Depuis 2017, Frank est également professeur adjoint de génie chimique au Manhattan College, où il enseigne la thermodynamique au niveau supérieur. Tant sur le plan industriel qu'académique, Frank conserve un fort intérêt pour la thermodynamique, avec un accent particulier sur la modélisation des équilibres de phase - dont le plus pertinent pour la cristallisation est bien sûr l'équilibre solide-liquide (par exemple, la solubilité des solides cristallins dans les solvants organiques). À cette fin, il est également membre du groupe de modélisation de la solubilité de l'Enabling Technologies Consortium.
