多肽领域的机遇与挑战

随着合成技术、修饰方法以及新型给药系统不断取得突破，多肽药物在内分泌、代谢、肿瘤、CNS 以及中枢神经系统等病症的靶向治疗领域展现出了巨大潜力。至今，已有 80+ 多肽药物被 FDA 批准。预计到 2030 年，多肽药物将成为生物医药创新的核心驱动力，为全球患者提供更安全、更精准的治疗选择。但传统多肽药物研发面临着稳定性差、生物利用度低、开发周期长等等研发困境，行业迫切需要更高效的多肽药物发现与开发路径。

同时，多肽分子的结构复杂多样，分子量偏大，侧链基团具有多样性，且柔性较高，其结晶行为受到多种因素的影响，如分子的大小、形状、电荷分布、溶剂环境等。传统的结晶方法往往难以准确控制多肽的结晶情况，导致研发过程中需要进行大量的实验尝试，耗费了大量的时间和物料，尤其在进行过筛选但没有获得晶体的情况下，需要高成本的纯化和存储策略，这给多肽药物的研发和生产带来了极大的困难和挑战。

结晶策略推荐技术：

解锁多肽药物结晶“黑匣子”

药物结晶一直以来都被视为经验驱动的科学领域。不同的分子构象和分子间的堆积方式，都会导致固相性质发生显著变化。在药物研发过程中，获取结构稳定、性能优良的固态形式至关重要。传统方法往往依赖研发人员的经验和直觉，难以实现精准预测和高效研发。

晶泰科技将结晶过程简化为溶液中的构型、成核、生长三个阶段，基于结晶成核动力学预测得到巨量标准且完备的虚拟结晶数据，通过自动化技术生成高质量且具有一致性的实验数据。结合动力学模型和机器学习方法，建立了结晶策略推荐模型。该模型基于自动化产生的高质量数据，构建了内嵌结晶动力学知识的机器学习智能预测模型，能够结合与实验密切相关的操作信息，有效预测不同结晶条件的成功率，精准推荐结晶条件。

如今，这项技术创新性地应用于多肽领域，可准确预测不同实验条件下的结晶概率，计算结果可大幅减少无效实验的数量，有效降低研发时间和物料成本，加速多肽药物的研发进程。

案例分享与技术验证：

环孢菌素 A 是一种由 11 个氨基酸组成的环肽，广泛应用于器官移植和自身免疫性疾病治疗。从 20 世纪 80 年代其作为免疫抑制剂用于临床以来，在器官移植治疗中发挥了重大作用，奠定并推动了器官移植的发展。

环孢菌素 A 的分子结构复杂，整体分子柔性较高，是结构较为典型的环状多肽类分子，因此可作为模型分子验证结晶策略推荐技术在预测多肽药物结晶概率的准确度。

晶泰科技结晶策略推荐模型通过图神经网络（GNN）提取分子的原子级特征，并预测其在不同条件下的结晶可能性。晶泰科技结晶策略推荐模型训练采用了虚拟实验数据和真实实验数据相结合的方法，其中 10 万+虚拟实验数据基于两步成核理论的动力学结晶模型（KC Model）生成，而 1 万+真实实验数据则通过晶泰科技自研的自动化工作站 XtalComplete^® 收集获得，这种结合使用虚拟实验数据和真实实验数据的预训练和微调策略，显著提高了模型的适用性和准确性。

研发人员根据环孢菌素 A 的分子结构特性，结合温度、溶剂极性等参数，通过结晶策略推荐模型，计算出不同实验条件对应的结晶概率，从中选取了结晶概率排名靠前的 65 个实验条件，实验人员根据推荐的条件进行环孢菌素 A 的结晶实验，其中 13 个实验条件分别获得了 4 种不同的晶型，具体实验结果如下：

通过结晶策略推荐模型，研究人员可以快速识别最有可能获得固体样品的实验条件，在环孢菌素 A 的案例中，仅仅设置 65 个实验，即获得了 4 种不同的晶型，而传统的结晶筛选起码要设置 200+ 实验，说明结晶策略推荐模型在预测较为复杂的多肽分子结晶方面有着较好的应用，在减少无效实验、节约研发成本方面具有显著价值。这充分证明了该技术在复杂分子结晶预测方面的独特优势，为解决复杂分子化合物难结晶难题提供了有力工具。

除了上述案例，晶泰科技还在其他多肽体系上进行过测试评估，从测试结果上可以看出，结晶策略推荐模型能够有效解决多肽结晶的两大核心难题：可结晶性评估和结晶条件推荐。与传统方法相比，模型指导下的多肽结晶筛选具有以下显著优势：

• 研发决策更高效：快速判断分子结晶倾向，避免在难结晶分子上投入过多的时间和物料成本；

• 实验设计更科学：基于模型预测结果优先尝试高概率条件，避免盲目实验；

• 资源分配更合理：将有限资源集中在最有希望的实验条件上。

行业展望：

引领新型化合物结晶技术革新

晶泰科技的结晶策略推荐技术在多肽领域，特别是复杂分子药物领域的应用，正在引领行业技术革新：

该模型为解决分子量较大、结构复杂的多肽结晶难题提供了全新思路，填补了行业在多肽理性结晶设计方面的空白，为这类高价值药物的开发提供了关键技术支持。

基于在多肽领域的成功经验，该技术正在向更广阔的应用领域拓展，包括 PROTAC、小核酸等复杂分子药物开发的结晶难题，有望为生物医药研发带来全新的发展方向。

随着技术的不断完善，结晶策略推荐将帮助更多药企突破复杂分子药物开发的瓶颈，加速创新药物上市，最终造福全球患者。晶泰科技将继续深耕这一领域，为行业发展提供持续的技术支持。

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微晶电子衍射（MicroED）技术作为近年来发展快速的结构解析技术，结合了冷冻电镜的高分辨率成像与电子衍射的高灵敏度分析，可直接用于确定结晶样品微小颗粒的晶体结构、测定混合物组分结构、判断绝对构型以及氢键转移判定等场景。

相较于传统方法，MicroED 能够单次对大批量微粒进行分析，可在短时间内就能收集到大量的衍射数据，还可以对单个微粒进行衍射分析，进行微量杂质的检测。近年来，MicroED 技术在晶型药物研发及新材料的开发等领域已有较为广泛的应用，无论是学术界还是产业界，大家对这一新技术的了解都在日渐加深。

点击链接，进一步了解 MicroED 技术相关应用：

晶研谈 | 关于 MicroED 十问十答

晶研谈 | MicroED五大场景案例解析，助你不再“单晶”竭虑

案例分享 | MicroED在药物早期研发阶段的应用解析

基于 MicroED 的技术特点，晶泰科技结构测定团队跳出其主要在晶型药物上应用的限制，创新性地将该技术应用于无定形固体分散体（Amorphous Solid Dispersion, ASD）的稳定性评估领域，实现微量结晶组分结构的精准识别。本文通过实际案例解析该技术的创新应用。

技术痛点：ASD体系微量结晶组分结构解析挑战

某创新药研发案例中，客户采用 ASD 技术提升难溶药物的生物利用度，却在加速稳定性试验（3 个月/40℃/75%RH）中发现异常现象，稳定性样品的 XRPD 谱图中检测到微弱衍射峰（2θ=3°-20°区间，如图 1 所示），本项目需要快速明确 ASD 体系中结晶组分结构，以便能快速重新进行 ASD 配方研究，避免对后期研发造成较大影响。

常规 XRPD 定量分析检测限通常为 2% w/w，无法实现低含量结晶相的分析；传统的单晶培养则需耗时长达 2-8 周，并且微量晶体难以分离提纯，无法用于 ASD 体系微量结晶组分结构的快速分析。

因此急需寻找一种创新方法快速获取微量结晶组分的晶体结构。

技术破局：MicroED应用于ASD系统中结晶组分结构解析领域

晶泰科技研发人员对目标 ASD 体系谱图进行初步分析后，确认 XRPD 谱图中的衍射峰强度过弱，无法利用常规 XRPD 来分析确认结晶组分的种类，只能通过直接检测样品中的微量结晶态粒子来确认其结构。

相比于 XRPD 技术，MicroED 采用高能电子束，可以在纳米级晶体颗粒上产生足够强的衍射信号。这样一来，非常少量微小尺度（~100 nm）的结晶度较高的晶粒就足以产生高分辨率的电子衍射图案供晶体结构解析，大大降低了对晶体样品在形状、尺寸、纯度方面的要求。

由于可以直接使用粉末样品、避免了耗时漫长的培养单晶的过程，MicroED 相比于 SCXRD 可以显著缩短晶体结构解析的项目周期，还可以高通量进行大量颗粒的衍射数据收集，因此研发人员选择使用 MicroED 技术来分析目标 ASD 体系中的微量结晶组分种类。

项目流程：

晶泰科技研发人员利用 MicroED 的自动数据收集装置，在较短的时间内扫描并收集目标 ASD 体系大量微粒衍射数据，并从中进行无定形微粒和结晶态微粒的筛选。无定形微粒的衍射图谱中不会出现衍射信号，而结晶态微粒的衍射图谱中会出现较为明显的衍射信号，如下图所示：

晶泰科技结构解析团队在 1 周的时间内收集并分析了 1000 多个微粒的衍射信号。通过解析出 1000 个微粒中含有的不同晶型，确定样品中存在 0.3% w/w 的 API Form II 晶体。

MicroED构建ASD稳定性研究新方法

在 ASD 稳定性研究中，稳定性样品的 XRPD 谱图中发现不确定的衍射峰，需要快速确认体系内是否存在结晶组分，并确认其晶体结构。在这一场景下，MicroED 技术的创新应用主要体现在以下几个方面：

• 快速判断 ASD 体系中是否含有结晶组分：由于 MicroED 可以单次对大批量微粒进行分析，短时间收集大量衍射数据，因此能根据样品中是否存在衍射现象，来快速判断 ASD 样品是否有结晶倾向。

• 快速解析微量结晶组分结构：常规 XRPD 定量限无法实现低含量结晶相的分析，同时传统单晶培养耗时长且微量晶体难以分离提纯，MicroED 作为一项可直接观察和分析微小颗粒晶体结构的创新技术，能够快速筛选无定形粒子和结晶态粒子，较短时间内快速确证 ASD 体系中的微量晶体结构。

未来展望 

随着 MicroED 技术的不断成熟和普及，其在 ASD 稳定性评估领域的应用前景将更加广阔。未来，我们期待看到更多基于 MicroED 的创新方法被开发出来，如结合机器学习算法进行自动化分析，进一步提升评估的准确性和效率。

总之，MicroED 技术的引入，为固体分散体的稳定性评估带来了新的手段，它不仅提高了评估的精度和效率，更为制药行业的创新与发展注入了新的活力。随着技术的不断进步和应用实践的深入，我们有理由相信 MicroED 将会在保障药物质量方面发挥越来越重要的作用。

晶泰科技的 MicroED 晶体结构解析平台, 配置 200kV 冷冻透射电子显微镜，无需单晶培养，仅需要少量（mg）结晶粉末样品，最快可在 1 天内完成高精度的晶体结构测定，至今已成功完成 400 多个小分子药物的晶体结构解析。欢迎点击下方链接进行业务咨询。

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收录下列5篇文章

  《专家分享 | 一文掌握结晶工艺开发全流程要点》

  《“神通广大”的盐型/共晶筛选》

  《案例分享 | 计算化学驱动——高效低耗的ASD筛选新方案》

  《晶泰科技联手诺华以计算化学赋能机器学习，精准预测模板结晶倾向》

  《晶泰科技在第七届晶体结构盲测大赛中展现卓越实力》

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某在研API溶解度较差，为改善目标化合物的成药性，客户对这一化合物进行了盐型筛选实验，根据人工经验选择了9个常用反离子，通过两轮筛选设置约80个筛选实验，未获得盐型。通过晶泰科技虚拟筛选技术，根据计算推荐的配体及溶剂进行筛选实验，共获得5种备选盐型及其多晶型，综合评估理化性质、溶解度及稳定性等因素，选定1种优选盐型进行后续研究，优选盐型溶解度大于5mg/ml，满足后续研发需求。

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前言

生物药剂学分类系统（Biopharmaceutics Classification System，BCS）是一种依据药物在水中的溶解性和在肠道中的渗透性来对药物进行分类的框架系统，根据其定义分类，目前市场上销售的药物中有约4成溶解度较差，而在新药的研发过程中，则有高达 9 成的在研药物面临着水溶性的问题^[1]。

较低的溶解度限制药物的生物利用度和治疗效果，并增加后期开发难度及成本。而无定形固体分散体（Amorphous Solid Dispersion, ASD）技术可通过将药物分子以无定形状态分散在合适的聚合物载体中，降低药物的粒径，增加粒子比表面积，来提高药物的溶解度和溶解速率，从而改善药物的生物利用度。

然而，ASD 的稳定性却是一个研究开发中需要重点关注的问题及风险。由于无定形的活性药物成分（API）具有较高的分子运动性和自由能，容易发生相分离且易结晶，导致 ASD 的稳定性和疗效下降。 

在 ASD 的研发过程中，聚合物载体的性质，如玻璃化转变温度、分子运动性、与 API 的混溶性、结晶度以及结晶速率等，都会对 ASD 的稳定性产生重要影响。

因此，选择一种与药物活性成分（API）热力学混溶性良好、溶解度适宜的聚合物载体，是确保 ASD 稳定性和疗效的关键。传统的筛选方法不仅耗时费力，而且成功率较低。因此，如何快速且高成功率地筛选出 ASD 的聚合物载体，减少研发成本，加速 ASD 的研发进程，成为了当前 ASD 研发领域的热点和难点。  

案例背景

某药企在研 API 溶解度极差，仅为 1μg/mL，为了满足临床前研究的需求，需要在仅有 2g API 的情况下，在 6 周内制备出稳定且溶解度满足研发需求的 ASD。在这种情况下，如何快速筛选出与 API 混溶性良好、溶解度适宜的聚合物载体，是影响研发效率的关键。

晶泰科技解决方案

面对 ASD 研发中的挑战，晶泰科技凭借其强大的计算能力和丰富的实验经验，开发了一套完整的计算驱动的 ASD 载体筛选流程，为 ASD 的研发提供了有力支持。  

计算化学指导的 ASD 开发通过计算 API 与不同聚合物的过量焓和 ASD 体系稳定性，3 天内即确定 HPMCAS 为最优载体，从而节省 3.5 周时间及 5-10g 原料。选定的载体将 API 溶解度提升至 500μg/mL，满足研发需求。随后通过实验验证了稳定性预测的准确度，证实了该方法的可靠性与高效性。

项目流程：

1. 计算驱动的聚合物选择  

首先计算API与不同聚合物的混溶性，Hex（过量焓）值反映了聚合物与 API 之间相互作用的强弱，Hex 值越负，说明聚合物与 API 之间的相互作用越强，二者之间的混溶性越好，ASD 的稳定性也就越高。因此利用先进的分子模拟技术和热力学计算方法可快速筛选出混溶性较好的聚合物载体。这一步骤不仅可以大幅度缩短聚合物筛选的时间，还能提高筛选的准确性和成功率，减少物料消耗。

下图是目标 API 与多种常用的 ASD 聚合物载体过量焓的计算结果，聚合物载体从左至右与 API 的 Hex 值逐渐升高，ASD 的稳定性也逐渐降低。

2. ASD制备及聚合物初筛

基于计算筛选的结果，研发人员选择了 6 种与 API 混溶性较好的聚合物：HPMC，PVP，HPMCAS，Eudragit-E100，PVP/VA 和 HPMCP 进行 ASD 制备实验。在选择的 6 种聚合物中，有4种成功制备出了 ASD（图 4），这些 ASD 在制备过程中保持了良好的无定形状态，且 API 在聚合物载体中分散均匀。

相比于传统实验筛选方法，计算指导的 ASD 筛选所需实验数量更少，成功率有较大程度的增加，有效加快了研发效率，并大幅度节约了物料。

3. 计算ASD稳定性来优化载药量及ASD性质表征

研究人员进一步计算了已获得的 4 种 ASD 在不同湿度环境下和不同载药量条件下的稳定性，计算结果如图 5 (左) 所示，可以看出在非高湿环境下，API-HPMCAS 构成的 ASD 能达到的载药量最高，表现最好。已知高湿度会影响 ASD 的稳定性，于是研发人员针对这一 ASD 体系，进一步计算了不同载药量的引湿性情况，结果如图 5 (右) 所示。

根据图 5 可知，在 50% 和 80% 载药量条件下，API-HPMCAS 构成的 ASD 的引湿性均较强，因此这一体系 ASD 推荐载药量应低于 50%。

通过稳定性计算，3 天即确定了最优聚合物载体及载药量范围，并且无需消耗 API；而常规配体筛选及载药量优化实验则起码需要 4 周时间，且需要消耗约 5-10g 左右 API。由此可知计算化学可大幅度加快固体分散体研发进程，还可显著降低物料消耗。

通过溶解度测试发现，以 HPMCAS 为载体的 ASD 体系溶解度可提高至 500μg/mL，相比于原 API（溶解度仅为 1μg/mL）有大幅度提高，满足临床前研究的需求。同时，通过 X 射线衍射（XRD）、差示扫描量热法（DSC）等手段，进一步表征了所筛选出 ASD体系 的物理化学性质。  

4. ASD稳定性验证

为验证ASD稳定性计算的准确度，科研人员选定 HPMCAS，以 20%-40% 的载药量进行 ASD 稳定性测试，来验证计算结果。

稳定性实验结果（表 1）与计算结果的倾向性吻合较好：湿度为 0% RH，载药量 <50% 时，ASD 体系可保持稳定；湿度为 60% RH 时，ASD 体系保持稳定的临界载药量为 30% 左右；而在 75% RH 湿度下，临界载药量则在 30% 以下。

这一结果证明计算化学在预测 ASD 稳定性方面准确度较高，可用于快速确认 ASD 体系的载药量范围及可保持稳定的湿度范围。

5. 小结

本案例向我们展示了计算指导的 ASD 开发在实际应用中的有效性和优势。该方法通过计算 API 与不同聚合物之间的过量焓，快速筛选出与 API 热力学混溶性好的聚合物载体，从而避免了试错法的盲目性和低效性。

进一步的稳定性计算确定了 API-HPMCAS 构成的 ASD 在不同湿度环境和载药量条件下的稳定性。计算化学的应用大幅缩短了研发时间，3 天确定最优载体和载药量范围，相比传统实验方法节约了至少 3.5 周时间；并显著减少了 API 的消耗，计算驱动的载药量优化无需消耗物料，而常规实验方法则需消耗 5-10g 物料。晶泰科技最终在客户要求的时间及物料范围内，开发出满足研发需求的ASD体系。选定的 HPMCAS 载体能将 API 的溶解度提高至 500μg/mL，满足临床前研究需求。

通过系统验证，稳定性实验测试结果与计算预测相吻合，证明了计算化学在预测 ASD 稳定性方面的准确性。

计算引导ASD研发未来

计算化学驱动、理性实验设计的方法在 ASD 的研发中发挥了重要作用，通过计算预测和实验验证相结合的方式，可以快速筛选出与 API 混溶性良好、溶解度适宜的聚合物载体，提高 ASD 的稳定性和疗效。这一方法不仅大大缩短了 ASD 的研发周期，还降低了研发成本，为新药研发提供了有力支持。  

随着计算技术的不断发展和实验手段的不断创新，计算驱动 ASD 研发的方法将进一步完善和优化。通过更加精准的计算预测和更加高效的实验验证，我们可以期待更多稳定、高效、具有优良生物利用度的 ASD 问世，为新药研发注入新的活力和动力。  

在药物研发的道路上，我们始终坚信科技的力量，晶泰科技在固态研究领域始终以客户需求为导向，坚持创新，将固态模拟、自动化等技术应用在药物固体形态研发的全流程，通过智能化工具实现理性实验设计和高通量实验，加快晶型决策，显著缩短研发周期，降低开发成本。未来晶泰科技愿与大家一起克服新药研发中的各种挑战和困难，为人类健康事业添砖加瓦！

Reference

[1] Thorsteinn Loftsson, Marcus E Brewster, Pharmaceutical applications of cyclodextrins: basic science and product development, Journal of Pharmacy and Pharmacology, 2010, 62, 11, 1607–1621

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【案例分享专版】收录下列5篇文章

《结晶研究解决高沸点溶剂残留问题》

《结晶工艺研发重点案例解析》

《虚拟筛选技术有效提高盐筛成功率》

《MicroED在药物早期研发阶段的应用解析》

《固态研发全攻略：Xtalgazer®——新一代药物结晶研发平台》

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瑞德西韦 (Remdesivir) 有两个性质接近的无水晶型，哪个晶型更稳定在此前研究条件下尚不清楚，本案例的目标是对瑞德西韦两个无水晶型的相对稳定性进行深入研究，并且确认不同温度下的最稳定晶型。

在33天内快速确认 Form II 在室温和高温下均为最稳定晶型：

• MicroED解析出 Form II 和 Form IV 的晶体结构, 同时 Form IV结构首次解析得到。
• CSP结果证实室温下 Form II 比 Form IV 更为稳定, 而二者在室温下的稳定性较为接近。
• 通过CSP计算，在33天内快速确认瑞德西韦 Form II 为优选晶型，效率是常规晶型研究（~60 天）的两倍 。

本案例表明CSP技术是加速晶型决策，降低后期转晶风险的重要手段。

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目标化合物中API与甲磺酸的理论化学计量比为1:1，但实验结果显示实际比例约为1:1.6，且不同批次样品存在波动（1:1.55~1:65），确定该目标化合物中API与配体甲磺酸的比例具有一定的挑战性。

MicroED技术助力内含无序分子及化学计量比可变复杂体系的结构解析：

• 通过MicroED解析粉末样品晶体结构，揭示了甲磺酸分子在晶格通道中无序排列状态。
• 晶体中配体分子的数量可能是可变的，导致不同样品批次之间存在不同的化学计量比。
• 该案例展示了MicroED在晶体结构解析方面（尤其是针对难培养单晶体系）的强大能力。

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目标化合物两个批次样品（样品1和样品2）的XRPD谱图极其相似，两个样品的表征数据具有显著差异：TGA结果显示两个样品在100°C之前分别出现 1.5% 和 3% 的失重，由于样品的晶体结构未知，无法确认样品1和样品2是否为同一晶型。

  MicroED技术可用于区分结构高度相似的不同晶型，降低产品中存在混合晶型的风险：

• MicroED结果解释了样品1和样品2虽然具有相似XRPD光谱，但具有完全不同的晶体结构。
• 如果没有发现这两种结构，可能导致最终样品中含有混合晶型，进而影响理化性质与质量管控。
• 案例结果表明，在仅有粉末晶体样品时，MicroED是快速且有效判定多晶型晶体结构的有利方法。

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亚稳晶型控制

在药物固体形态研发过程中，亚稳晶型具有特定的理化或药理性质，使其在部分应用场景中比稳定晶型更具有优势。但由于亚稳晶型非热力学最稳定晶型，转晶风险高，因此需在一定条件下通过动力学控制来进行制备。

项目背景

某化合物稳定晶型 Form B 原研专利被封锁，而稳定性、溶解性及生物利用度都较优的亚稳晶型 Form A 存在易成胶，结晶难控制，易向稳定晶型转变等问题，亟需开发适合的结晶工艺制备可开发亚稳晶型 Form A。

项目流程

1. 多晶型研究

通过对该化合物多晶型现象进行研究发现：该化合物结晶过程中，油/胶首先转化为亚稳晶型 Form A，随后 Form A 转晶为稳定晶型 Form B。通过溶液转晶过程在线监测与分析发现，Form B 成核为该转晶过程中主要速控步骤，而亚稳晶型 Form A 动力学存在一定稳定性。

基于这一前提，研发人员首先通过反应结晶制备高过饱和度溶液，待析出胶态后，进一步悬浮、烘干得到 Form A。

通过上述流程虽然能获取亚稳晶型 Form A，但转化时间长，产品收率低，工艺稳定性也较差，同时产物粉体性质较差，不满足后续的生产需求及制剂需求，因此需继续开发其他更为合适的结晶工艺。

2. 晶体结构分析

通过对 Form A 和 Form B 进行 MicroED 晶体结构解析发现，亚稳晶型 Form A 为层状结构，而稳定晶型 Form B 则为三维网状结构。

基于二者的结构差异，研发人员通过向结晶体系中添加与 Form A 结构相似的异构体添加剂，阻断三维网状结构形成，从而抑制 Form B 的成核，制备 Form A。

但该方法需添加较多量的添加剂才能达到较好的 Form B 成核控制效果，而添加剂作为杂质难以去除，因此也不满足后续开发需求。

3. 结晶溶剂筛选与过程控制

随后研发人员针对该化合物结晶过程，进行了高通量溶剂与结晶方式筛选，通过筛选发现使用丙酮作为结晶溶剂时，成胶情况有明显改善，同时丙酮溶剂中亚稳晶型 Form A 悬浮稳定时间更长。

基于这一前提，研发人员开发了丙酮溶剂中的两步工艺流程：

a. 首先通过设置高温及高过饱和度，来促进亚稳态反应成核;

b. 然后通过低温慢搅拌，抑制Form A转晶，保证晶体生长。

最后通过上述两步工艺流程，制备了粒度分布均匀，纯度和收率均较高的亚稳晶型 Form A，且工艺稳定性好，满足后续生产及研发需求。

小结

亚稳晶型结晶过程控制思路与策略：

结晶过程粒度优化

药物的晶体粒度对其溶解度、溶出度及制剂的加工性等性质有直接影响，是药物研发中的重要考量因素。因此晶体粒径的调控及粒度分布优化，是结晶工艺开发的重要部分。

项目背景

某化合物无水晶型 Form I，受后续研发影响，需将该晶型的粒径从 D50=30μm 提高至 60μm。

项目流程

该化合物前期缺少晶型研究，研发人员补充快速晶型筛选研究后，发现该化合物存在多种溶剂合物和水合物，晶型控制难度较大，针对这一情况，研发人员以下述两个方向进行结晶工艺开发研究。

1. 目标晶型晶种控制+过饱和度控制（缓慢降温/滴加反溶剂）

研发人员通过选择合适溶剂进行缓慢冷却结晶（降温速率约0.1 ºC /min）和溶析结晶，并在过程中添加目标晶型Form I 晶种以尝试获取目标无水晶型，但产物均为溶剂合物或水合物，晶型控制困难。

2. 晶型稳定性研究+粒径控制研究

针对上一研发方向中晶型控制困难这一问题，研发人员在不同溶剂中对目标晶型进行混悬实验，发现目标无水晶型Form I在难溶、微溶体系中稳定性更好。

随后研发人员选取溶解度和沸点适宜的微溶体系（乙酸乙酯），进行升降温循环结晶工艺开发，目标晶型在所选溶剂体系一定时间内可稳定控制，且粒度有较为明显的提高，最后通过综合调控温度范围、升降温速率、投料浓度、工艺时间，实现目标晶型的粒度提升目标。

小结

结晶过程粒度优化关键在于抑制成核、促进晶体生长。

升降温循环工艺特点

针对溶解度随温度变化存在一定差异的体系，其晶体溶解过程通常比晶体生长过程的动力学更快，通过设计悬浮过程快速升温、缓慢降温的几次升降温循环后，可以在升温过程中有效促进细晶的优先溶解，降温过程中在悬浮颗粒的基础上有效促进晶体的生长，以实现产品减少细晶、提高粒径、粒度分布优化、晶习优化等目的。

生产过程晶型风险控制研究

生产中，杂质晶型的存在可能会改变产品的物理和化学性质，从而影响产品质量。因此生产过程中需要严格控制杂质晶型的产生，优化生产工艺，加强质量控制。

项目背景

某化合物的目标晶型 Form I 为块状晶体，而生产过程中发现多晶型杂质 Form II（针状晶体），需充分研究 Form I 稳定性，优化结晶工艺，稳定制备纯相晶型支持生产。

项目流程

研发人员首先针对该化合物进行晶型预测（CSP），计算结果显示目标晶型 Form I 比杂质晶型 Form II 能量更低，Form I 为最稳定的晶型。

同时晶型筛选实验、晶型竞争悬浮实验及不同温度点溶解度测试等实验数据结果证明，工艺温度范围内目标晶型 Form I 为热力学更稳定晶型。

综合计算及实验验证结果，此项目以 Form I 结晶工艺稳定控制为主要目的。

随后对该化合物进行溶剂体系筛选与工艺优化:  

小结

结晶过程中多晶型风险研究应注意以下两个方面：

杂质晶型的风险考察：

可在涵盖工艺温度范围内选择不同温度点，进行工艺溶剂体系为主的混合晶型竞争性悬浮实验；根据必要性测试溶解度，对比分析热力学稳定性关系。

水合物风险研究：

针对工艺条件下的水合物风险，基于结晶工艺温度范围和溶剂体系，开展不同水活度、温度下的无水物+水合物竞争悬浮实验。

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