基于药物晶体的立体形态参数辨识硫酸氢氯吡格雷的不同晶型

晶体的三维形态与晶型有着天然的相关性,本文基于晶体立体形态参数,建立以硫酸氢氯吡格雷的晶型辨识方法与模型。采用同步辐射光源X射线显微CT技术(synchrotron radiation X-ray microscopic CT technology,SR-μCT)和多层感知器(multilayer perceptron,MLP)神经网络数学建模相结合的方法,以两种晶型硫酸氢氯吡格雷晶体(clopidogrel bisulfate)与微晶纤维素丸芯的混合物为样本,通过对样本进行CT扫描并重构,构建三维结构模型,得到7组三维形态参数,再基于多层感知器神经网络算法建立数学模型,用于晶型的辨识和预测。所建模型对硫酸氢氯吡格雷晶型的预测成功率为92.7%,ROC曲线下面积为96.2%。通过描述晶体三维形态可以对药物晶型进行有效辨识。晶体的体积(volume)、顶角数(number of vertices)和表面积(area)对于硫酸氢氯吡格雷晶型的确定起决定性作用。