Cocrystal screening for drug information for improving physical properties of drug product by cocrystallization

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K21233
• Project/Area Number (Other): 18H06115 (2018)
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund (2019); Single-year Grants (2018)
• Review Section: 0801:Pharmaceutical sciences and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: Otsuka Yuta 東京理科大学, 薬学部生命創薬科学科, 助教 (10822520)
• Project Period (FY): 2018-08-24 – 2020-03-31
• Keywords: 医薬品情報 / 共結晶

Outline of Final Research Achievements

For the purpose of drug discovery and improvement of formulation properties, we will develop a method for searching co-crystallization seed compounds from big data, analyze co-crystallization mechanism and experimentally verify changes in physical properties. We also analyze the temperature response of the synthesized caffeine oxalate co-crystal. We will contribute to the progress of new drug development, chemometrics and chemoinformatics fields by showing application examples as new methods of drug discovery search.

Free Research Field

物理化学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

医薬品候補化合物の溶解性の低さなどの物理化学特性がしばしば製剤化の断念につながり，このことが医薬品開発の遅れの一因になっている。この問題の解決法の1つに，医薬品候補化合物の共結晶化による溶解性の改善やバイオアベイラビリティーの向上が提案されている。共結晶は2つ以上の化合物が水素結合により，特性が変化することが知られている。しかし，組み合わせについては未解明な点が多く，非効率的なスクリーニングが現状である。この問題を解決するために，共結晶の水素結合ネットワーク形成による結晶の変化や物理化学的特性変化を分光や熱分析などの測定データから機械学習による詳細な物理化学情報の抽出を報告した。