配方 – Biovia材料与生命科学

在分析API晶体系统时，计算模拟方法

bestway — Thu, 18 Nov 2021 03:38:50 +0000

药物科学家鉴定出先导化合物后，但在临床试验之前，他们必须决定活性药物成分（API）的最终配方。这就需要确定原料药及其潜在辅料的最佳固体形式，以便配制的产品随时可供患者使用。这个预配方开发阶段持续约2年，旨在评估API的所有固态特性，如晶体结构、溶解度、形貌等。预配方阶段还能让科学家预测和识别任何潜在的制造问题，如果在后期发现这些问题，修复这些问题的成本可能会非常高。

大型制药公司越来越意识到，先使用模拟计算进行预测在整个开发阶段具有巨大的价值。对潜在药物的计算研究使科学家有可能在实验测试之前确定其物理特性，从而加速药物开发，降低成本并节约实验室资源。这种虚拟实验的做法减少了制造问题的数量，总体上缩短了上市时间。

优化制药配方

BIOVIA Dassault Systèmes提供了许多研究工具，制药科学家可以使用这些工具模拟风险评估和实验准备。使用BIOVIA最先进的可视化工具，您可以在计算物理性质（如稳定性和溶解度）之前，轻松导入和操作晶体学数据。最值得注意的是，您可以使用先进的基于Rietveld的技术，根据API的化学表征及其粉末衍射图案（XRPD）预测晶体结构；科学家们一直在评估药物的水溶性，因为低水溶性会导致较差的生物利用度。BIOVIA提供多种模拟方法可供配方商使用，从内部开发的QSPRs到对计算要求更高的COSMO-RS工具。您还可以使用模拟工具来处理影响保质期的特性，如化学或物理药物稳定性。例如，你可以预测玻璃化转变温度或降解途径或机制。

BIOVIA科学委员会目前的研究重点是：采用一系列的分子建模方法来预测溶剂对晶体生长和形貌的影响。目前可以使用不同层次的理论来研究药物成分和配方，包括经典力学求解牛顿运动方程、量子力学工具来求解薛定谔方程与COSMO-RS溶液热力学工具。

图1 布洛芬在真空中的形貌预测。

晶体设计和工程

使用计算模拟预测晶体形貌越来越得到大家的认可。控制晶体的形貌是晶体设计和工程的主要目标之一。许多与药物开发有关的物理性质，如溶解度、片剂、压缩性和溶解速率，都取决于晶体的形貌。针状晶体是不可取的，因为它们很脆，而且不具有承受压片过程的剪切强度。研究晶体表面的化学性质，为控制生长过程、产生等距形貌晶体提供了机会。

当然，内部化学结构并不是晶体生长和形貌的唯一决定因素，晶体生长和形貌也取决于外部因素，如溶剂（纯溶剂或混合溶剂）、过饱和度和杂质。溶剂的影响有时非常显著的，特别是溶剂与晶体的每个表面相互作用不同。因此，对特定物质的结晶溶剂的选择是非常重要的。

图2 甲苯在布洛芬（1 0 0）晶面上的相互作用。

计算模拟方法

在分析API晶体系统时，我们可以采用下面几种计算模拟方法来研究晶体生长与形貌。

Materials Studio Morphology工具能预测真空中最小能量的晶体结构，并识别API的关键晶体表面。使用BIOVIA COMPASS III力场的Monte-Carlo算法可以估算单个分子的溶剂、杂质或添加剂在晶体表面的吸附结合能，进而预测其对晶体生长的潜在影响。使用分子动力学分析晶体模型的动态演化，可以洞察体系中分子间的相互作用。因此可以在重要的形貌面上模拟溶剂层，以估计晶体-溶剂相互作用能。尽管计算成本较高，但改进的附着能（MAE）算法可以改善形貌预测和帮助识别不良的针状晶体。

模拟与试错

在药物开发的早期阶段采用模拟方法比传统的试错法更有效，同时也为制药部门提供了广泛的发展机会。制药行业可以使用本文中提到的建模技术来快速筛选初始药物配方。计算模拟比实验试错快得多，节省了有限而宝贵的药物资源。

油气行业敏捷研发

bestway — Wed, 10 Mar 2021 02:59:24 +0000

近年来，全球能源格局正在发生深刻变化，如何应对新形势下的严峻挑战，让传统油气企业“大象”在快速变化能源局势中能够“翩翩起舞”？数字化转型，大力推进创新驱动发展或是当前破局之法。

敏捷研发的关键是数字驱动。

达索系统BIOVIA通过整合“实验室全面数字化”，“科研数据智能”和“材料虚拟仿真”三个方向，引入“数据”，“智能”，“仿真”三项能力，支撑研究实验室，开发实验室和检测实验室的具体业务目标，有效结合实体实验和虚拟实验优势，借助人工智能和机器学习技术，实现虚拟现实的数据协同。

脱节的系统和不同的数据源阻碍了充分利用数据的能力
当前的数据科学解决方案无法提供研发所需的专用领域功能
数据科学上手困难，阻碍模型的广泛部署和使用

达索系统的科研数据智能解决方案，通过实施先进的预测性分析和机器学习技术来解决这些问题。该技术能够在数据中揭示有意义的模式，帮助科学家和工程师理解复杂的系统，破译分子和原子行为，优化流程，并就如何快速、高效地推进项目的进展做出更快、有数据依据的决策。

在油气研发领域，基于全面实验室数字化所得有效数据，能够使用数据科学工具针对业务场景进行数据智能应用，最典型的应用场景包括：配方推荐系统，实验数据看板和智能搜索引擎。

配方推荐系统能够基于现有配方数据进行数学建模，针对多组分配方进行分析，预测不同配方组成，添加剂含量，种类等因素对产品性能的影响，在考虑成本的条件下，指导新配方的开发工作。并将配方和工艺优化结合，通过对现有实验数据的分析，获取工艺条件的参数，顺序等对产品性能的影响。

实验数据看板能够对实验室运行情况进行趋势追踪和实时动态数据查看。实时追踪原料库存，仪器设备，人员工作量，实验进度等动态信息。通过优化仪器使用效率，减少无效和重复实验，促进数据共享，有效提高实验室运营效率。

智能搜索引擎能够针对科研数据进行智能检索和动态展示。它不仅能够针对结构化数据（例如文本，表格）进行检索，还能够对化学实验室中常见的化学式、官能团、甚至分子结构片段等非结构化数据进行智能检索。并拥有可定制的多目标优化和检索能力，支持使用表格、图表、图片和文字等定制数据报告，对数据分析和数据挖掘过程进行总结和展示。

在生产领域，还能够通过图像识别和IoT技术结合，对生产质量回溯，生产质量管理和设备预测性维护等方向进行有效的数据科学应用。

科研数据智能通过汇集多个数据源并简化复杂分析和机器学习任务的创建，使复杂的数据处理和分析任务自动化。凭借其易于使用的图形化开发环境，使数据科学家能够设计出满足其需求的数据科学和机器学习解决方案，然后将这些工作流程作为最佳实践在整个组织中共享。

数据科学的平民化使用能够为企业带来价值：

通过数据智能应用从现有数据中获得最大收益，充分利用已有资源
使用预测分析和机器学习，通过数据驱动的可重复流程增强研发效率
使用自助式建模工具来提高研究人员对数据的认知水平并提高工作效率
降低学习成本，通过拖放界面将编码减少到最小
自动化数据处理，自动执行数据聚合，融合，合并和清理
通过网络服务和应用程序简化部署，快速推广最佳实践
支持云端部署，以快速实施并实现价值增值

基于分子模拟和人工智能的新一代材料虚拟仿真，是第四科研范式的重要支撑。以材料虚拟仿真技术为核心的材料基因工程融合数字化技术和材料研发，是“中国制造2025”的关键内容之一，已作为重大战略任务在“新材料重大工程”专项中布局。自上世纪80年代起，国际各大石油化工企业广泛将材料虚拟仿真技术应用于研发领域，并将材料虚拟仿真技术与信息化技术结合，有效提高研发效率。在油田化学、催化剂研制、高分子设计、化学工程及重油特征化等领域，分子模拟技术有着越来越广泛的应用。

在产品开发中引入基于计算机仿真技术的材料虚拟仿真和高通量虚拟筛选，能够有效降低试错成本，缩短产品开发设计周期，增强企业竞争力。

材料虚拟仿真能够实现：

先于实验预测材料性能，进行配方筛选，优化工艺流程设计，从而缩短研发周期、降低项目淘汰率，提高研发效率，降低开发风险；
部分代替化学合成、结构分析、物性检测等实验，减少仪器占用率，降低总体研发成本。
提高企业的管理创新、业务拓展、降本增效、信息化水平及核心竞争力水平。
材料虚拟仿真在催化剂开发中能够基于量子力学预测反应活性位点，考察催化反应机理。

配方管理

bestway — Thu, 02 May 2019 17:01:30 +0000

配方管理解决方案

日益增长的监管和法规遵从性需求

高质量产品要求

控制成本以提高利润

加快产品上市时间

高质量产品要求

消费者要求越来越高，想要的是符合要求、高质量的产品

材料合规要求

全球和地方法规变得越来越严格，因此将严格合规要求下的原材料组合成安全、稳定、和成本效益高的配方是一个挑战

成本控制挑战

原材料采购和替代管理，项目和产品成本控制

分散的人员、流程和系统

面临如何将分散的职能部门、流程组织起来，打通企业的业务链和数据链，加快产品上市

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配方管理

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配方卓越项目管理

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