图:在CSD- particle分析过程中生成的范德华表面，显示了布洛芬(CSD Refcode IBPRAC) 002表面的表面化学。表面颜色表示最接近表面每一点的原子的性质:氢键供体为蓝色，氢键受体为红色，芳香基团为橙色。

图片来源:剑桥晶体学数据中心 可根据要求提供用于打印和电子使用的令人惊叹的分子图像(注明:使用CSD-Particle生成的图像。剑桥晶体学数据中心(CCDC)提供

英国剑桥——2022年7月19日消息——剑桥晶体数据中心(CCDC)今天宣布推出CSD-Particle，这是一套新的信息学工具，可以通过对粒子行为的深入了解来预测制造瓶颈并指导配方决策。利用剑桥结构数据库(CSD)的数据，这套新的可视化和统计工具将使从事制药和精细化工制造和配方的科学家能够快速分析结晶颗粒的机械和化学性质。结晶科学家、配方学家、计算材料科学家和粒子科学家可以进行粒子形状和表面分析，以预测制造问题，如粘着性、润湿性和是否能制成药片。表面化学、电荷和拓扑结构的可视化显示可用于指导生产决策，在潜在瓶颈发生之前消除它们。

“CSD-Particle的推出进一步增强了从世界上最大的实验确定的小分子有机晶体结构数据库中获得的知识和深入理解。强大的分子分析算法和简单的桌面界面将极大地帮助消除潜在的制造瓶颈，节省宝贵的时间和资源，”Jürgen Harter博士说，CCDC的首席执行官。

包括阿斯利康和施贵宝在内的几家大型制药公司帮助和指导了CSD-Particle的开发。“我们与CCDC的合作一直在稳步推进，特别是围绕着CSD-Particle新特性的开发。我们相信这些新的功能，如形态预测和晶体表面暴露分析，最终将有助于弥合我们对颗粒尺度特性的理解与药品性能之间的差距。这一知识将是改善未来制药产品开发时间表的关键，”Bristol Myers Squibb的Stephen Thomas博士(建模科学家)和Amy Sarjeant博士(副科学主任)表示。

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