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Enregistrement W2346538334 · doi:10.1039/c6cc02015a

Towards medicinal mechanochemistry: evolution of milling from pharmaceutical solid form screening to the synthesis of active pharmaceutical ingredients (APIs)

2016· review· en· W2346538334 sur OpenAlexafffund
Davin Tan, Leigh Loots, Tomislav Friščić

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityInternational Centre for Diffraction Data
Mots-clésMechanochemistryActive ingredientNanotechnologyCombinatorial chemistryChemistryBiochemical engineeringMaterials scienceProcess engineeringPharmacologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This overview highlights the emergent area of mechanochemical reactions for making active pharmaceutical ingredients (APIs), and covers the latest advances in the recently established area of mechanochemical screening and synthesis of pharmaceutical solid forms, specifically polymorphs, cocrystals, salts and salt cocrystals. We also provide an overview of the most recent developments in pharmaceutical uses of mechanochemistry, including real-time reaction monitoring, techniques for polymorph control and approaches for continuous manufacture using twin screw extrusion, and more. Most importantly, we show how the overlap of previously unrelated areas of mechanochemical screening for API solid forms, organic synthesis by milling, and mechanochemical screening for molecular recognition, enables the emergence of a new research discipline in which different aspects of pharmaceutical and medicinal chemistry are addressed through mechanochemistry rather than through conventional solution-based routes. The emergence of such medicinal mechanochemistry is likely to have a strong impact on future pharmaceutical and medicinal chemistry, as it offers not only access to materials and reactivity that are sometimes difficult or even impossible to access from solution, but can also provide a general answer to the demands of the pharmaceutical industry for cleaner, safer and efficient synthetic solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations400
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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