Predicción de propiedades de sustancias y materiales de interés en la industria química a través del desarrollo de métodos computacionales
El objetivo de esta Tesis es desarrollar métodos computacionales predictivos para propiedades específicas de compuestos de interés en la industria química, particularmente en la industria farmacéutica y de materiales poliméricos. Para desarrollar la metodología de trabajo se utilizó como herramie...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | tesis doctoral |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3617 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El objetivo de esta Tesis es desarrollar métodos computacionales predictivos
para propiedades específicas de compuestos de interés en la industria química,
particularmente en la industria farmacéutica y de materiales poliméricos. Para
desarrollar la metodología de trabajo se utilizó como herramienta la técnica Relación
Cuantitativa Estructura/Propiedad (QSPR) (Quantitative Structure/Property
Relationship), que consiste en relacionar cuantitativamente diferentes parámetros de una
entidad química (por ejemplo una molécula pequeña o un polímero) con una propiedad
bien definida de la misma. Este trabajo se plantea como un estudio interdisciplinario, de
forma tal que la técnica QSPR sea enriquecida con el conocimiento del ensayo de
medición de las propiedades que se buscan predecir y fundamentalmente con los
aspectos físico-químicos involucrados.
La metodología de trabajo se aplicó en una primera instancia a la predicción de
propiedades de drogas y compuestos orgánicos en general y, en una segunda, a
propiedades de materiales poliméricos. Las propiedades que se exploraron vinculadas a
las drogas y compuestos orgánicos fueron algunas de las físico-químicas relacionadas al
comportamiento ADMET (absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad)
de los mismos. Estas fueron la absorción intestinal humana (AIH) (Human Intestinal
Absorption) y el pasaje de la barrera hemato-encefálica (BHE) (Blood-Brain Barrier),
ambas esenciales para el desarrollo de nuevos fármacos. Asimismo, se estudiaron los
compuestos orgánicos volátiles (VOCs) (volatile organic compounds) que son gases
emitidos de ciertos sólidos o líquidos. Se predijeron sus coeficientes de distribución
sangre-hígado (log Pliver), que se pueden emplear en la evaluación de riesgos y toma de
decisiones en políticas de salud pública. Por otro lado, con respecto al campo de los
materiales poliméricos se exploraron diferentes propiedades. Una de ellas es una
propiedad térmica, la temperatura de transición vítrea (Tg), la cual se relaciona con el
desempeño mecánico y la procesabilidad del material; las restantes son propiedades
mecánicas derivadas del ensayo de tracción en una dimensión: elongación a la rotura
(Elongation at Break), resistencia a la rotura (Strength at Break) y módulo elástico o
de Young (Tensile Modulus). Estas propiedades mecánicas brindan información
relacionada con la ductilidad, resistencia y rigidez de un material polimérico
respectivamente, y junto con otras definen su perfil de aplicación estructural.
La Tesis se organiza, de modo general, en dos grandes bloques en relación con
el material al cual se aplica la predicción: drogas y compuestos orgánicos volátiles
(compuestos de interés farmacéutico y de salud pública) por un lado, y por el otro,
materiales poliméricos (materiales de interés en la industria química). Esta estructura
obedece a las significativas diferencias moleculares entre los compuestos de trabajo de
los cuales se obtiene la propiedad a predecir, denominada propiedad objetivo o target, y
por lo tanto de aquí surgen también los distintos enfoques con los que se plantearon
cada una de las predicciones.
La contribución original en el área de las drogas y compuestos orgánicos
volátiles fue el desarrollo de nuevos modelos de predicción para las propiedades
previamente mencionadas, mediante un enfoque semi-automático (un método de
selección automática de variables combinado con una selección manual guiada por el
conocimiento experto) que se puede aplicar también para modelar otras propiedades y
otros compuestos. También el aporte del conocimiento físico-químico durante la fase de
modelado conduciendo a modelos más aceptables, ya que son más fáciles de interpretar
y tienden a generalizar mejor a los compuestos de diseño (virtuales), es decir
compuestos aún no sintetizados.
Con relación al campo de los materiales poliméricos, las contribuciones
novedosas fueron generar diferentes modelos para predecir la propiedad térmica y las
propiedades mecánicas nombradas. Se desarrolló un prototipo molecular sintético,
consistente en una estructura trimérica, para representar a los polímeros. Se propusieron
nuevos descriptores para materiales poliméricos mediante un enfoque original de las
cadenas de los polímeros, distinguiendo los fragmentos que corresponden
respectivamente a la cadena principal y a la cadena lateral. Se obtuvo un modelo de
predicción para la Tg enriquecido con el conocimiento físico-químico subyacente del
fenómeno estudiado y se presentó una explicación estructural detallada de los
descriptores del modelo y su relación con la propiedad estudiada. Luego, se validó el
prototipo molecular (trímero) en relación a estructuras más complejas (31 unidades
repetitivas). Con respecto a las propiedades mecánicas, se presentó un set de datos de
trabajo que se recopiló y depuró para polímeros sintéticos a partir de fuentes
disponibles. Se propusieron descriptores: por un lado, nuevos de cadena de polímeros, y
por el otro, parámetros experimentales. Finalmente, se demostró la utilidad de
incorporar información experimental del ensayo de tensión junto con estrategias
estructurales para abordar la predicción, generando así herramientas más inteligentes e
interpretables para el diseño de nuevos materiales con un perfil de aplicación específico. |
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