Lipofilisyys

Lipofilisyys on kemiallinen ominaisuus, joka kuvaa yhdisteen affiniteettia lipideihin ja muihin epäpolaarisiin liuottimiin suhteessa veteen. Se tarkoittaa, kuinka helposti aine liukenee rasvoihin tai öljyihin verrattuna veteen. Lipofilisyys vaikuttaa aineen jakaantumiseen elimistössä sekä ympäristössä ja on keskeinen tekijä sekä farmakokinetiikassa että toksikologiassa.

Ominaisuutta mitataan yleisimmin partition coefficientilla, joka ilmaistaan usein logP-arvona. logP kuvaa yhdisteen jakautumista rasva- ja vesilitimoiden välillä neutraalina muodossa. Kun yhdiste on ionisoituva osittain fysiologisessa pH:ssa, käytetään logD-arvoa, joka ottaa huomioon ionisaation vaikutuksen. Lisäksi lipofilisyyttä voidaan arvioida kylmäkäsittelyssä, kuidussa ja käyttämällä erilaisia laskennallisia malleja.

Lipofilisyys riippuu muun muassa molekyylin rakenteesta: suuret hydrofobiset osat, kuten pitkät hiiliketjut ja aromaattiset renkaat, lisäävät lipofilisyyttä, kun taas polaariset ryhmät (hydroksyli-, karbonyyli-, asetaatti- tai ammonium-ryhmät) sekä ionoituminen vähentävät sitä. Ionisoituneessa muodossa yhdisteet ovat yleensä vähemmän lipofilia, mikä tekee logD-arvosta tärkeän fysiologisen mittarin.

Vaikutukset farmakokinetiikkaan ovat merkittäviä: lipofiiliset yhdisteet läpäisevät paremmin solukalvoja, mikä voi lisätä imeytymistä ja kudosjakautumista sekä mahdollisesti veren–aivoesteen ylittämistä. Toisaalta korkea lipofilisyys voi heikentää vesiliucrilisuutta, lisätä epätoivottua sitoutumista plasmaproteiineihin ja vaikeuttaa erittymistä sekä aiheuttaa kertymistä rasvakudoksiin ja toksisuutta.

Käytännössä lipofilisyyden optimoiminen on olennainen osa lääkeainetuotantoa ja ympäristökemikaalien arviointia. Lääketeollisuudessa huomioidaan usein kehitysohjeita kuten Lipinskiin säännöt ja muita Lipophilisyytin hallintaan liittyviä suuntaviivoja, jotta saavutetaan riittävä imeytyminen, jakautuminen ja turvallinen poistettavuus.

Mittaaminen ja arviointi tapahtuvat sekä kokeellisesti (esimerkiksi sakikka- tai partitiointikokeet) että laskennallisesti, hyödyntäen fragmenttimenetelmiä ja QSPR-malleja.