Predicting crystal form stability under real-world conditions

理论(学习稳定性) 计算机科学 机器学习
作者
Dzmitry S. Firaha,Yifei Michelle Liu,Jacco van de Streek,Kiran Sasikumar,H. Dietrich,Julian Helfferich,Luc Aerts,Doris E. Braun,Anders Broo,Antonio G. DiPasquale,Alfred Y. Lee,S. Le Meur,Sten O. Nilsson Lill,Walter J. Lunsmann,Alessandra Mattei,Pierandrea Muglia,Okky Dwichandra Putra,Mohamed Raoui,Susan M. Reutzel‐Edens,Sandrine Rome
出处
期刊:Nature [Nature Portfolio]
卷期号:623 (7986): 324-328 被引量:45
标识
DOI:10.1038/s41586-023-06587-3
摘要

The physicochemical properties of molecular crystals, such as solubility, stability, compactability, melting behaviour and bioavailability, depend on their crystal form1. In silico crystal form selection has recently come much closer to realization because of the development of accurate and affordable free-energy calculations2-4. Here we redefine the state of the art, primarily by improving the accuracy of free-energy calculations, constructing a reliable experimental benchmark for solid-solid free-energy differences, quantifying statistical errors for the computed free energies and placing both hydrate crystal structures of different stoichiometries and anhydrate crystal structures on the same energy landscape, with defined error bars, as a function of temperature and relative humidity. The calculated free energies have standard errors of 1-2 kJ mol-1 for industrially relevant compounds, and the method to place crystal structures with different hydrate stoichiometries on the same energy landscape can be extended to other multi-component systems, including solvates. These contributions reduce the gap between the needs of the experimentalist and the capabilities of modern computational tools, transforming crystal structure prediction into a more reliable and actionable procedure that can be used in combination with experimental evidence to direct crystal form selection and establish control5.
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