Predicción de la solubilidad en el desarrollo de procesos farmacéuticos
Modelización predictiva para la optimización de la solubilidad
La solubilidad de los sólidos cristalinos en disolventes orgánicos desempeña un papel clave en el diseño de la síntesis farmacéutica de moléculas pequeñas. Para ahorrar tiempo y recursos experimentales, se suelen emplear modelos de predicción de la solubilidad. Aunque quizá la aplicación más común sea la selección de disolvente(s) para la (re)cristalización final del principio activo farmacéutico (API), las herramientas y metodologías de predicción de la solubilidad se extienden fácilmente a varias otras aplicaciones. Esto incluye la predicción de la solubilidad de impurezas (por ejemplo, para ayudar a diseñar un proceso que rechace preferentemente las impurezas), la solubilidad de intermedios (por ejemplo, para ayudar al aislamiento de intermedios), o incluso la estimación de cómo un soluto se repartirá entre dos fases líquidas (por ejemplo, para predecir el resultado de un trabajo extractivo).
Esta presentación se centrará en el estado actual de los modelos, metodologías y aplicaciones de la predicción de la solubilidad utilizados habitualmente en el desarrollo de procesos farmacéuticos. También destacará una colaboración reciente, como parte del Consorcio de Tecnologías Habilitantes (ETC), en la que cinco empresas farmacéuticas homólogas se comprometieron a colaborar para comparar el rendimiento de varios modelos de solubilidad de uso común mediante la predicción de la solubilidad de 24 solutos en 80 sistemas de disolventes.
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Sobre el presentador
Dr. Francesco Ricci
Boehringer Ingelheim
Francesco (Frank) Ricci obtuvo una licenciatura en Ingeniería Química en el Manhattan College en 2010 y un doctorado en Ingeniería Química en la Universidad de Princeton en 2016. Tras sus estudios de posgrado, Frank se incorporó a Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals en Ridgefield, CT. Desde que se unió a BI, ha trabajado en el grupo de Ingeniería de Estado Sólido y API, que se centra principalmente en el desarrollo y escalado del proceso de cristalización de moléculas pequeñas. Durante los últimos 6 años en BI, Frank se ha centrado en ampliar los esfuerzos de digitalización y modelización, con especial atención a la modelización fisicoquímica y de operaciones unitarias, así como a las aplicaciones PAT in situ. Desde 2017, Frank también ha sido profesor adjunto de Ingeniería Química en el Manhattan College, donde enseña termodinámica a nivel de posgrado. Tanto a nivel industrial como académico, Frank mantiene un gran interés por la termodinámica, con un énfasis particular en la modelización de los equilibrios de fase, el más pertinente de los cuales para la cristalización es, por supuesto, el equilibrio sólido-líquido (por ejemplo, la solubilidad de los sólidos cristalinos en disolventes orgánicos). Con este fin, también es miembro participante del Grupo de Modelización de la Solubilidad del Consorcio de Tecnologías Habilitadoras.
