阿立哌唑在超临界二氧化碳/乙醇及DMSO共溶剂体系中溶解度的实验测定与模型预测

《Scientific Reports》：Experimental enhancing drug solubility in supercritical CO? using modifiers: Modeling and machine learning prediction

　　

摘要

本研究在308至338 K的温度范围和12至30 MPa的压力范围内，实验测定了阿立哌唑（APZ）在含有乙醇和二甲基亚砜（DMSO）的超临界二氧化碳（SC-CO₂）中的溶解度。乙醇体系的摩尔分数溶解度范围为2.95 × 10^?5至1.03 × 10^?4，而DMSO体系的摩尔分数溶解度范围为4.59 × 10^?5至1.38 × 10^?4。这些结果表明，DMSO提供了更优的溶解度增强效果。相对于纯SC-CO?，所达到的最大增强因子约为33。随后使用六种半经验模型对实验数据进行关联：Sodeifian-Sajadian模型、González等模型、Jouyban等模型、Garlapati-Madras模型、MST模型以及Soltani-Mazloumi模型。研究发现，在平均绝对相对偏差百分比（AARD%）、调整R2（R_adj）和赤池信息准则（AICc）方面，Sodeifian-Sajadian模型和González等模型分别对DMSO体系和乙醇体系给出了最佳的关联结果。此外，还开发了多层感知器（MLP）和支持向量回归（SVR）模型来预测APZ的溶解度。MLP模型表现出优异的预测能力，乙醇体系和DMSO体系的AARD值分别为0.85%和1.30%。实验数据和预测模型为设计和优化超临界药物颗粒工程过程提供了可靠的基础。