用半经验和机器学习模型在超临界CO2中确定5-甲抗癌药物溶解度
Gholamhossein Sodeifian1,2,3, Ratna Surya Alwi4, Reza Derakhsheshpour5,6,7
1Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, 87317-53153, Iran. sodeifian@kashanu.ac.ir.
这项研究使用一种新的统计方法确定了5-fluorouracil (5-Fu) 在超临界CO2中的溶解度. 结果为设计使用绿色溶剂的药物纳米化工艺提供了关键数据.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制药科学 制药科学
背景情况:
- 超临界流体 (SCF) 技术对于微/纳米化固体化合物,如药物,至关重要.
- 准确的可溶性数据在绿色溶剂中,如超临界CO2,对于工艺设计至关重要.
- 5-甲 (5-Fu) 是一种关键的化疗剂,需要精确的配方才能有效.
研究的目的:
- 为了确定5-fluorouracil (5-Fu) 在超临界二氧化碳 (Sc-CO2) 中的可溶性.
- 开发和应用一个统计方法来测量5-Fu溶解度.
- 用各种既定和机器学习模型来建模和关联实验溶解度数据.
主要方法:
- 在Sc-CO2中测量5-Fu溶解度的实验测量使用紫外线对光谱光度学进行.
- 在一系列的压力 (120-270 bar) 和温度 (308-338 K) 中确定了溶解度.
- 基于密度的模型,Peng-Robinson (PR) 状态方程和机器学习算法 (随机森林,梯度提升等). 用于数据相关性.
主要成果:
- 在Sc-CO2中量化了5-Fu的溶解度,范围为0.0024至0.0176g/L.
- 在恒温下压力的增加导致了更高的5-Fu分子分数,并观察到一个显著的交叉点.
- 索迪夫人实证模型 (模型2) 在数据的相关性方面表现出卓越的性能,最低的AARD%为4.12%.
结论:
- 开发的统计方法提供了可靠的5 - Fu在Sc-CO2中的可溶性数据.
- 多种模型有效地将实验数据关联起来,而Sodeifian模型显示出最好的准确性.
- 该研究为设计基于SCF的药物配方过程提供了必要的热力学数据.
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