I chimici che lavorano presso l'area prioritaria di ricerca Chimica sostenibile dell'Università di Amsterdam (UvA) hanno collaborato con il Solvay Lab of the Future a Bordeaux per sviluppare una cassetta degli attrezzi pratica per prevedere la solubilità di piccole molecole in diversi solventi. Questi strumenti sono disponibili ad accesso libero e gratuito, e può migliorare la selezione dei solventi e le formulazioni di molti prodotti industriali.

I solventi sono estremamente importanti per molti settori industriali. Spesso, nella formulazione di un prodotto chimico il solvente costituisce il grosso dell'entità. È anche cruciale per la funzione del prodotto. Ad esempio, con la giusta formulazione del solvente, i pesticidi rimangono più a lungo sulle foglie dopo la pioggia, vernici e inchiostri si asciugano più velocemente, e i cosmetici si applicano più facilmente. Conoscere la solubilità delle molecole è quindi essenziale per lo sviluppo del prodotto.

Il problema con le piccole molecole

La previsione della solubilità viene solitamente effettuata utilizzando i cosiddetti parametri di solubilità Hansen:dispersione (D), interazioni polari (P), e legame idrogeno (H). L'industria dei rivestimenti e dei polimeri, Per esempio, ottiene ottimi risultati utilizzando questi parametri per prevedere la solubilità dei polimeri.

In linea di principio, I parametri di Hansen possono essere utilizzati anche per trovare solventi per molecole più piccole come farmaci e cosmetici. Ma lì le previsioni non sono altrettanto soddisfacenti, per due motivi:uno, perché farmaci e cosmetici hanno tipicamente gruppi funzionali più vari; e due, perché i parametri originali Hansen escludono considerazioni termodinamiche riguardanti la miscelazione, fusione e dissoluzione. Questo è accettabile per i polimeri (dove la termodinamica si annulla) ma non per le piccole molecole.

Dott. Manuel Louwerse e Prof. Gadi Rothenberg, lavorando insieme al team del dottor Bernard Roux a Solvay, ora hanno migliorato il modello di Hansen e lo hanno adattato per gestire i soluti di piccole molecole includendo la termodinamica della miscelazione, fusione e dissoluzione. I miglioramenti si basano su una migliore descrizione sia dei termini di entropia che di entalpia. Quando un composto si dissolve, le molecole lasciano il cristallo e si mescolano al solvente. Questo aumenta l'entropia, ma di solito costa un po' di entalpia. Il problema chiave qui è che la quantità di entropia guadagnata mescolando determina quanta entalpia può essere persa mantenendo un ∆G negativo (in altre parole, mantenimento della forza trainante per lo scioglimento). Poiché l'effetto dell'entropia dipende dalla concentrazione, la temperatura, e la dimensione delle molecole, questi dovrebbero essere tutti inclusi.

Un altro miglioramento è stato ottenuto dividendo i contributi di donatori e accettori di elettroni tra il solvente e il soluto. Ciò è particolarmente importante per casi come il legame idrogeno, che è rilevante per molti solventi e soluti. Il mantra "il simile dissolve il simile" è troppo semplicistico qui. Si formano legami idrogeno tra donatori e accettori, quindi c'è bisogno di donatori per sciogliere gli accettori, e viceversa. Dividendo i contributi del donatore e dell'accettore di ciascun solvente e soluto, il team UVA ha ottenuto modelli più accurati.

I nuovi modelli sono molto più efficaci nel prevedere la solubilità di piccole molecole in solventi e miscele di solventi. I test su un ampio set di dati industriali di 15 diversi soluti e 48 solventi e le loro miscele presso il Solvay Lab of the Future hanno mostrato che le qualità di adattamento sono migliorate da 0,89 a 0,97. La percentuale di previsioni corrette è passata dal 54% al 78%. Dal momento che solo indovinare produrrebbe già il 50% di previsioni corrette, questo è un serio miglioramento. Un altro importante vantaggio è che il nuovo modello consente previsioni a temperature estrapolate.

I risultati e i modelli sono pubblicati come documento ad accesso aperto nella rivista internazionale peer-reviewed ChemPhysChem . Il giornale ha già sollevato molti commenti, e i miglioramenti vengono ora incorporati in una versione più recente del software HSPiP.

Sebbene la maggior parte dei dati effettivi sulla formulazione industriale siano riservati, il team congiunto ha pubblicato ad accesso libero la descrizione completa della teoria e dei modelli. Hanno anche incluso le routine Matlab complete e annotate nelle informazioni di supporto, consentendo a tutti di utilizzare questi nuovi strumenti per progettare nuove miscele e formulazioni di solventi.

Il prof. Rothenberg vede la pubblicazione di strumenti come la chiave per il successo di partenariati pubblico-privato tra industria e mondo accademico. "I partner industriali devono mantenere i loro dati riservati, ma la maggior parte di loro si rende conto che la pubblicazione ad accesso libero dei metodi e degli strumenti crea buona volontà e consente ulteriori sviluppi sia da parte dei collaboratori che da parte dei concorrenti. Condividendo metodi e strumenti, le aziende possono trarre vantaggio dalle reciproche conoscenze senza sacrificare i dati.'