Classificação de misturas de excipientes utilizados em formulações de medicamentos sólidos por espectroscopia no infravermelho próximo/
Resumo: Neste trabalho foi utilizado um planejamento fatorial de 2⁴ para analisar 4 excipientes empregados em formulações de medicamentos sólidos utilizando espectros de reflectância difusa no NIR. Para o estudo dos espectros, foram utilizadas técnicas quimiométricas tais como PCA (Análises por Comp...
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| Formato: | Dissertação |
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| Resumo: | Resumo: Neste trabalho foi utilizado um planejamento fatorial de 2⁴ para analisar 4 excipientes empregados em formulações de medicamentos sólidos utilizando espectros de reflectância difusa no NIR. Para o estudo dos espectros, foram utilizadas técnicas quimiométricas tais como PCA (Análises por Componentes Principais) para modelagem das misturas e SIMCA (Programa de modelagem independente para analogia de classes) para classificação das amostras desconhecidas. Os espectros no NIR dos 4 excipientes foram coletados em um espectrofotômetro Bomem modelo MB 160D, sendo realizadas 3 réplicas para cada mistura, com resolução 8 cm⁻1 e 150 varreduras. Um total de 3 classes foi modelado empregando misturas binária, terciária e quaternária. Inicialmente foi construído um banco de espectros no NIR para substâncias puras e misturas. A modelagem SIMCA foi realizada em 3 grupos de validação (16 amostras). Empregou-se no primeiro grupo os espectros do mesmo tipo de misturas utilizadas para o PCA, porém, diferindo na quantidade de massa. No segundo grupo, foram empregadas as mesmas misturas do primeiro grupo, porém acrescido das substâncias puras cafeína e amido. No terceiro grupo foram empregadas as mesmas misturas do segundo grupo acrescido das substâncias puras lactose. carbonato de sódio e talco. O trabalho teve como proposta a investigação do uso da Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) para a classificação de misturas de excipientes empregados em formulações de medicamentos no estado sólido. A pesquisa fundamentou-se na comparação do espectro na região do NIR de misturas de excipientes utilizados comumente para obtenção de medicamentos, com o espectro dos mesmos tipos de misturas em proporção de massas diferentes, possibilitando sua classificação como pertencendo ou não a uma categoria modelada no PCA. Os resultados obtidos mostraram que a espectroscopia no infravermelho próximo juntamente com as técnicas#$&quimiométricas se constitui em excelentes ferramentas para a identificação de diferentes misturas de excipientes utilizados em formulações de medicamentos sólidos.#$&Abstract: In this work a 2⁴ factor devising was utilized to study four excipients used in tablets. To perform this study, the spectra of diffuse reflectance in the NIR were used. Chemometric treatments, such as Principal Components Analyses (PCA), were also used, in order to model the mixtures, and Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA), for the classification of the unknown samples. The spectra in the NIR were collected using a MB 160D Bomem spectrometer with 8 cm⁻1 of resolution and 150 scans. There replicates for each mixture (binary, ternary and quaternary) were used to form three groups which were used in the modelling. Previously a data base was built from the spectra in the NIR of pure substances and mixtures. The modeling by SIMCA was carried out for the three groups of validation (sixteen samples). In the first one, the same spectra of the mixtures for the PCA was used, but the mass quantity was different. In the second group, the same mixtures from the first one were utilized, but the pure substances caffeine and starch from maize added in. In the third group, the same mixtures from the second one were utilized, but the pure substances lactose, sodium carbonate and talc were added in. The proposal of this work was to investigate the use of Neas Infrared Spectroscopy (NIR) in the classification of the mixtures of the excipients used in tablets ormulations. The investigation was based on comparison of the NIR spectra of the mixtures used in tablets production with spectra of the mixtures in different proportions. This study allowed a classification as belonging or not to a modeling category in the PCA. This results demonstrated that the NIR spectroscopy, coupled with chemometric treatments is a good tool to identify different mixtures of the excipients used in tablets. |
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