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Determinação simultânea de valsartana, hidroclorotiazida e besilato de anlodipino em formulação farmacêutica por infravermelho próximo e calibração multivariadaBecker, Natana 21 August 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-08-21 / Os fármacos valsartana (VAL), hidroclorotiazida (HCT) e besilato de anlodipino (ANL) são utilizados em associação e comercializados no Brasil como agentes anti-hipertensivos. Geralmente a determinação simultânea destes fármacos é realizada por cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE). Este trabalho teve por objetivo a determinação simultânea de VAL, HCT e ANL em uma formulação comercial de comprimidos através da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo com transformada de Fourier e acessório de esfera de integração (FT-NIR) associadas a métodos de análise multivariada. Os modelos de calibração foram construídos utilizando mínimos quadrados parciais (PLS) e seleção de variáveis através dos algoritmos mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS) e mínimos quadrados parciais por sinergismo de intervalos (siPLS). Um total de 36 amostras sintéticas e 1 amostra real (26 amostras para o conjunto de calibração e 11 amostras para o conjunto de previsão), foram utilizadas as faixas de concentração de 261,9-500,0 mg g-1 para VAL; 20,2-83,3 mg g-1 para HCT e 11,6-49,6 mg g-1 para ANL. Os dados espectrais foram adquiridos na faixa de 4000 a 10000 cm-1 com resolução de 4 cm-1 por FT-NIR. Os melhores modelos foram obtidos através da utilização do pré-processamento centrado na média (CM) e do tratamento de correção do espalhamento de luz (MSC). O erro relativo de previsão (RSEP%) de 1,27% para VAL, 1,92% para HCT e 5,19%para ANL, foi obtido após seleção dos melhores intervalos por siPLS para dados obtidos por FT-NIR. Não foi encontrada diferença significativa (teste t-pareado, 95% de confiança) entre os valores do método de referência e do método proposto. Os resultados mostraram que modelos de regressão PLS (associados a métodos de seleção de variáveis, como iPLS e siPLS) combinados com FT-NIR são promissores no desenvolvimento de metodologias mais simples, rápidas e não destrutivas. Estes modelos permitem a determinação simultânea de VAL, HCT e ANL na formulação farmacêutica. / Valsartan (VAL), hydrochlorothiazide (HCT) and amlodipine besylate (ANL) drugs are used in combination and they are commercialized in Brazil as antihypertensive agents. Generally, the simultaneous determination of these drugs is carried out by high performance liquid chromatography (CLAE). This study aimed to the simultaneous determination of VAL, HCT, and ANL in a comercial tablet formulation through the technique near infrared spectroscopy with Fourier transform and integrating sphere accessory (FT- NIR) associated with methods of multivariate analysis. The calibration models were built using partial least squares (PLS) and variable selection through partial least squares algorithms for interval (iPLS) and partial least squares by synergism intervals (siPLS). A total of 36 synthetic samples 1 and commercial sample (26 samples for the calibration sample set and 11 for the prediction set), were used the concentration ranges of 261.9-500.0 mg g-1 for VAL; 20.2-83.3 mg g-1 for HCT and 11.6-49.6 mg g-1 for ANL. The spectral data were acquired in the range 4000-10000 cm-1 with resolution of 4 cm-1 by FT-NIR. Multiplicative scatter correction (MSC) and the data centered in the media (CM) produced the best models. A relative standard error of prediction (RSEP%) of 1.27% for VAL, 1.92% for HCT and 5.19% for ANL was obtained after selection of the best intervals for data obtained by siPLS FT-NIR. There was no significant difference (paired t-test, 95% confidence) between the values of the reference method and the proposed method. Results showed that PLS models regression (associated with iPLS and siPLS regression models) combined with FT-NIR are promising in the development of simpler methods, rapid and non-destructive. These models allow simultaneous determination of VAL, HCT, and ANL in the pharmaceutical formulation.
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