Projektbeschreibung
Komplexe chemische Netzwerke im Blick
Die Synthese pharmazeutischer Wirkstoffe muss dringend wieder nach Europa verlagert werden, um die Sicherheit und Verfügbarkeit wichtiger Arzneimittel sicherzustellen. Derzeit werden komplexe chemische Reaktionsnetzwerke (CRN) aufgrund des komplexen Verhaltens und des Aufwandes, sie zu verstehen, meist vermieden. Mit Innovationen zur Prozessintensivierung und zu kontinuierlichen Durchflussreaktoren könnte die Produktion effizienter, skalierbarer und kostenwirksamer werden. Dafür sind jedoch komplexe CRN notwendig. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird im Projekt KENA eine Kinetic Exponent Network Analysis entwickelt, also eine theoretische Grundlage zur Verbindung von CRN-Strukturen mit den mathematischen Eigenschaften der experimentellen kinetischen Daten. Das stellt eine allgemeine Methode dar, CRN-Strukturen aus experimentellen kinetischen Daten zu extrahieren, um die chemische Umwandlung und Selektivität zu optimieren und so die Synthese pharmazeutischer Wirkstoffe in Europa effizienter zu gestalten.
Ziel
Significant efforts are underway in Europe to re-shore the synthesis of active chemical ingredients (API’s) to ensure the safety and availability of medicine for its citizens. This goes hand in hand with innovations and process intensification. For example, doing multiple chemical reaction steps in one go, and/or by using continuous flow reactors that are more energy and solvent efficient, with a smaller footprint, scalable (by numbering-up), and cheaper to build and maintain. A key issue, however, of doing multiple reactions at once is that different reactants and products can react, thus forming a chemical reaction network (CRN). While CRN’s are ubiquitous in biological systems, they are mostly avoided in industry due to their complex behavior and effort needed to understand and quantify them. In this project, I propose a new method to analyse experimental kinetic data in order to directly determine the structure of the CRN. To this end, I will develop Kinetic Exponent Network Analysis (KENA) to study CRN’s that are of high interest for academia as well as industry. The change in concentration at early times can be described with power laws, from which the network connectivity of species population and thus the CRN structure can be deduced. KENA could then optimize the chemical conversion and selectivity of the desired products in CRN’s, contributing to efficient API re-implementation in Europe.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordinator
28049 Madrid
Spanien