On sait que les propriétés physiques (stabilité, solubilité, etc.) essentielles à la performance des matériaux pharmaceutiques et fonctionnels dépendent fortement de la forme solide et de facteurs environnementaux tels que la température et l’humidité relative. Reconnaissant que l’émergence tardive de formes plus stables peut conduire à la disparition de formes polymorphes et potentiellement au retrait du marché d’un médicament salvateur, l’industrie pharmaceutique a investi massivement dans des plateformes de criblage de formes solides.
Mesurer quantitativement les différences d’énergie libre entre les formes cristallines n’est pas un mince défi. Les formes cristallines métastables peuvent être difficiles à produire sous forme pure et elles ont souvent tendance à se transformer en formes plus stables. La capacité de modéliser informatiquement les énergies libres signifie que les risques résultant de l’instabilité physique peuvent être compris et atténués pour tous les systèmes, même pour ceux qui ne peuvent pas être contrôlés expérimentalement. Le manque de données de référence expérimentales fiables a constitué un goulot d’étranglement majeur dans le développement de méthodes informatiques permettant de prédire avec précision les différences d’énergie libre entre les solides. Les rapports dans la littérature sont rares et la plupart des données expérimentales sur la détermination de l’énergie libre pour les molécules d’intérêt pharmaceutique ne sont tout simplement pas accessibles au public.
Pour relever ce défi, des experts du monde scientifique et de l’industrie ont mis au point le premier test expérimental fiable des différences d’énergie libre entre solides pour des systèmes chimiquement différents et pertinents sur le plan industriel. Ils ont ensuite prédit ces différences d’énergie libre en utilisant différentes méthodes développées par le groupe du professeur Alexandre Tkatchenko au Département de physique et de science des matériaux de l’Université du Luxembourg et par le Dr. Marcus Neumann et son équipe de recherche chez Avantgarde ont encore amélioré la simulation des matériaux. Sans contribution empirique, ces calculs de calcul haute performance (HPC) ont pu prédire et expliquer les données de sept sociétés pharmaceutiques avec une précision surprenante. Les implications futures potentielles de ces travaux sont nombreuses et ce dernier développement n’est qu’une des nombreuses applications possibles des calculs de mécanique quantique dans l’industrie pharmaceutique.
« Je suis ravi de voir comment les méthodes informatiques développées dans mon groupe universitaire ont été rapidement adoptées pour prédire de manière fiable l’énergie des formes cristallines de médicaments dans l’industrie pharmaceutique d’ici quelques années, brisant ainsi la barrière traditionnelle entre la recherche et l’innovation industrielle », note le professeur. . Tkachenko.
« Nous devons une grande partie de notre succès aux visionnaires de nos clients, qui nous ont permis de créer un environnement de travail industriel avec une touche académique qui encourage la créativité basée sur des valeurs fondamentales telles que l’honnêteté, l’intégrité, la persévérance, l’esprit d’équipe et l’authenticité. soins. » pour les personnes et l’environnement », souligne le Dr. Marcus Neuman, fondateur et PDG d’AMS.
« Établir des liens entre la recherche fondamentale, le calcul haute performance et les principaux acteurs de l’industrie pour avoir un impact durable sur l’avenir de la santé n’est pas une mince affaire », a déclaré le professeur Jens Kreisel, recteur de l’Université du Luxembourg. « Nous prenons très au sérieux notre mission consistant à favoriser un écosystème dans lequel les chercheurs peuvent conduire un changement social pour le bien. »