QSPR modelling as a tool to predict analytical properties of polymeric membranous chemical sensors

Abstract

Разработка новых ионофоров для ион-селективных электродов – трудоёмкий процесс, включающий синтез потенциальных лигандов, синтез полимерных пластифицированных мембран на их основе и электрохимическую характеризацию полученных сенсоров для определения их чувствительности, селективности и пределов обнаружения по отношению к целевым ионам. Значительный объём накопленных литературных данных о характеристиках различных ион-селективных сенсоров может существенно облегчить процесс разработки путём построения математических моделей, связывающих структуру ионофора с его аналитическими характеристиками. В данной работе проведено исследование возможности прогнозирования потенциометрической селективности различных амидных лигандов по отношению к паре Mg2+/Ca2+ с помощью моделирования количественных соотношений «структура-свойство» (QSPR). Предложенный подход может быть использован для предварительного отбора потенциально селективных ионофоров со среднеквадратичным отклонением прогноза lgK(Mg2+/Ca2+) 0,5 в диапазоне коэффициентов селективности от -1,7 до 2,3 включительно. В работе также показана возможность прогнозирования новых структур ионофоров с потенциально высокой селективностью.

The development of novel ionophores for ion-selective sensors is a long and tedious process requiring synthesis of candidate substances, preparation of plasticized polymeric membranes, and their thorough characterization with traditional protocols to assess sensitivity, selectivity and detection limits for target ions. The vast amount of literature data accumulated on various ion-selective sensors allows for significant facilitation of the development through in silico experiments. In this work, we performed the feasibility study on the prediction of potentiometric Mg2+/Ca2+ selectivity for various amide ligands using quantitative structure-property relationship (QSPR) modeling. The approach proved to be promising for ionophore screening purposes with root mean square error prediction of the selectivity coefficient logK(Mg2+/Ca2+) of 0.5 in the range from -1.7 to + 2.3. The study also shows a route for prediction of new potential ionophores with high selectivity values.