Orientador: Roberto J. M. Covolan / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:08:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UcedaOtero_EnriquePorfirio_D.pdf: 7252585 bytes, checksum: 3b003f17c9e6e0a72174f7dbd766bd36 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A ativação cerebral envolve um complexo arranjo de processos neuronais, metabólicos e vasculares, que se estende do nível molecular e celular ao nível de extensas zonas corticais. O processo de disparo neuronal requer a restauração de gradientes iônicos e a reciclagem de neurotransmissores, o que implica em um custo energético suprido na forma de trifosfato de adenosina (ATP). A principal via de síntese do ATP é a via aeróbica e se dá pelo metabolismo oxidativo da glicose. Para tanto, o metabolismo cerebral depende de um constante suprimento de glicose e oxigênio, que é mantido pela circulação sanguínea através de uma complexa rede de vasos, que compõe o sistema vascular cerebral. A regulação desse complexo sistema neurovascular-metabólico é objeto de intensa investigação e está no centro do trabalho aqui apresentado, que visa o mapeamento do córtex visual através de uma abordagem multimodal envolvendo eletroencefalografia (EEG) e espectroscopia óptica na região do infravermelho próximo (NIRS - near infrared spectroscopy). O objetivo central deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia que permitisse a realização de medidas simultâneas da atividade neuronal, via EEG, e das alterações vasculares associadas a essas, via NIRS. Através desta técnica foi estudado o córtex visual de indivíduos adultos saudáveis, através da apresentação de estímulos modulados em frequência e em contraste. Esses experimentos foram realizados utilizando visão tanto binocular quanto monocular, sendo esta última para cada olho separadamente. Os estudos de EEG, realizados com eletrodos posicionados em O1 e O2, permitiram registrar claras alterações dos ritmos cerebrais alfa e beta em correlação com as variações de contraste e frequência do estímulo visual. As medidas ópticas, realizadas através do escalpo com optodos colocados estímulo dos eletrodos, permitiram registrar respostas hemodinâmicas bastante enfáticas, que mostraram alguma variabilidade em correlação com o contraste e a frequência dos estímulos visuais utilizados. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade de se estudar o acoplamento neurovascular-metabólico em humanos através de uma abordagem multimodal não-invasiva, utilizando-se um sistema conjugado NIRS-EEG / Abstract: Brain activation involves a complex arrangement of neuronal, metabolic and vascular processes, which goes from molecular and cellular level to the level of extensive cortical and subcortical zones. The process of neuronal firing requires the restoration of ionic gradients and neurotransmitter recycling, which implies supplying energy in the form of Adenosine Triphosphate (ATP). ATP synthesis follows mainly the aerobic way and occurs by the oxidative metabolism of glucose. Therefore, the cerebral metabolism depends on a constant supply of glucose and oxygen, which is maintained by the blood circulation through the complex networks of blood vessels that compose the cerebral vascular system. The regulation of this complex neurovascular-metabolic system is object of intense investigation and is in the center of the work presented here, that aims to investigate the human visual system through a multimodal boarding integrating electroencephalography (EEG) and near infrared spectroscopy (NIRS). The central objective of this work was the development of a methodology that would allow simultaneous measurements of the neuronal activity, via EEG, and of the vascular changes associated to these, via NIRS. Through this technique, we studied the visual cortex of healthy adults, through the presentation of stimuli modulated alternatively in frequency and contrast. These experiments were performed for both binocular and monocular vision, being the latter for both eyes. The studies of EEG were performed with electrodes positioned in O1 and O2 and allowed to register clear alterations of alpha and beta brain rhythms in correlation with the contrast and frequency variations of the visual stimulus. The optical measurements were performed through the skull with optodes placed around the electrodes and allowed to record hemodynamic responses whose variability was also related to the contrast and frequency modulations of the visual stimuli. The obtained results demonstrate the feasibility of applying a conjugated NIRS-EEG system as a multimodal approach to study the neurovascular-metabolic coupling in humans / Doutorado / Física Médica / Doutor em Ciências

Orientadores: Antonio José de Almeida Meirelles, Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-08-11T20:39:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lanza_Marcelo_D.pdf: 1103711 bytes, checksum: 19a1312d5296b09ceef2d0797ede9f97 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O objetivo do presente trabalho foi determinar dados de equilíbrio líquido-líquido de sistemas reacionais de interesse na produção de biodiesel via rota etílica e a correlação destes dados empregando o modelo NRTL. A técnica instrumental de espectroscopia no infravermelho próximo aliada a métodos quimiométricos (neste trabalho, esta união foi chamada de ¿método NIR¿) foram utilizados para quantificação das composições das fases em equilíbrio. Inicialmente, com a proposta de validar o método NIR, dados de equilíbrio para o sistema óleo de algodão neutro + ácido linoléico comercial + etanol anidro foram determinados a 25 °C pelo método convencional, baseado na titulação ácido-base e evaporação do solvente, e pelo método NIR. O erro relativo entre as composições determinadas por ambos os métodos analíticos foi de 2,07 %. Posteriormente, diagramas de equilíbrio foram determinados para sistemas contendo óleo vegetal + etanol anidro + hexano a 25 °C, sendo os seguintes óleos vegetais investigados: óleo de algodão neutro, óleo de soja refinado, óleo de soja degomado, óleo de canola refinado e óleo de milho refinado. Ademais, foram determinados sistemas contendo óleo de soja refinado + etanol anidro + hexano a (40 e 55) °C, óleo de canola refinado + etanol anidro + hexano a (40 e 55) °C e óleo de palma refinado + etanol anidro + hexano a (45 e 55) °C. Os seguintes sistemas foram também determinados: óleo de soja refinado + etanol anidro + biodiesel etílico a (25 e 40) °C e biodiesel etílico + glicerol + etanol anidro a (25 e 40) °C. Todos os sistemas apresentaram desvios no balanço de massa global menores que 0,5 % e desvios na correlação empregando o modelo NRTL menores que 1,5 % os quais indicaram a boa qualidade dos dados experimentais e o bom desempenho do método NIR / Abstract: The objective of this work was to determine liquid-liquid equilibrium data for systems of interest in biodiesel production via ethylic route and their correlation using the NRTL model. The instrumental technique of near infrared spectroscopy allied to chemometric methods (in this work, this union was called of ¿NIR method¿) were used for quantification of the phase compositions in equilibrium. Initially, with the purpose of validating the NIR method, equilibrium data for the system pretreated cottonseed oil + commercial linoleic acid + anhydrous ethanol were determined at 25 °C by conventional method, based on acid-base titration and solvent evaporation, and by NIR method. The relative error between the phase compositions determined by both analytical methods was 2.07 %. Subsequently, equilibrium diagrams were determined for systems containing vegetable oil + anhydrous ethanol + hexane at 25 °C, being the following vegetables oils investigated: pretreated cottonseed oil, refined soybean oil, degummed soybean oil, refined canola oil, and refined corn oil. Furthermore, were determined systems containing refined soybean oil + anhydrous ethanol + hexane at (40 and 55) °C, refined canola oil + anhydrous ethanol + hexane at (40 and 55) °C, and refined palm oil + anhydrous ethanol + hexane at (45 and 55) °C. The following systems also were determined: refined soybean oil + anhydrous ethanol + ethylic biodiesel at (25 and 40) °C, and ethylic biodiesel + glycerol + anhydrous ethanol at (25 and 40) °C. All systems presented overall mass balance deviations lower than 0.5 % and deviations in correlation using the NRTL model lower than 1.5 %, which indicated the good quality of the experimental data and the good performance of the NIR method / Doutorado / Doutor em Engenharia de Alimentos

Orientador: Celio Pasquini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-25T08:12:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_CarlosJulianoda_M.pdf: 4366426 bytes, checksum: f7c8d6474698d79b5e218e2896eec667 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: No presente trabalho foi feita uma comparação entre as técnicas de reflectância difusa convencional e imagem hiperespectral na região do infravermelho próximo para determinação de viscosidade Mooney (VM), plasticidade inicial (Po), plasticidade após envelhecimento acelerado (P30) e Índice de Retenção de Plasticidade (PRI) em amostras de borracha natural pré-vulcanizadas. Os espectros foram adquiridos utilizando dois espectrofotômetros com transformada de Fourier e uma câmera hiperespectral e os valores de referência determinados de acordo com suas respectivas normas ASTM. Foram construídos modelos de regressão PLS e os seus respectivos valores de erro médio quadrático da previsão (RMSEP) avaliados. Como resultados, foi possível observar um ganho na capacidade preditiva dos modelos PLS com o aumento da área medida de cada amostra. Os modelos obtidos por ambos os pré-processamentos (MSC e derivada de segunda ordem) não apresentaram diferenças significativas quanto às suas capacidades preditivas, ao passo que a seleção de variáveis usando o método Jack-Knife possibilitou a obtenção de modelos com menor número de fatores. Os valores de RMSEP dos modelos otimizados foram de 4,6; 2,9; 3,0 e 5,3 para a determinação da VM, Po, P30 e PRI. Embora os resultados para os três instrumentos possam ser considerados equivalentes, o uso da câmera hiperespectral apresenta algumas vantagens, tais como: tempo de aquisição espectral aproximadamente seis vezes menor quando comparada aos equipamentos convencionais e maior robustez para determinação da viscosidade e plasticidade na presença de contaminantes / Abstract: In this work a comparison between conventional diffuse reflectance (FT-NIR) and hyperspectral image (HI-NIR) in the Near-Infrared region for determination of Mooney viscosity (VM), initial Plasticity (Po), plasticity after accelerated aging and plasticity retention index (PRI) in pre-vulcanized rubber samples was made. The spectra were acquired by using two Conventional Fourier Transform Spectrometer and one hyperspectral camera. The reference values of the rheological parameters were determined according to their respective ASTM standards. Partial least squares (PLS) regression models were constructed and their respective root mean square error of prediction (RMSEP) were evaluated. As results, it was possible to observe a gain in the prediction ability of the PLS models with increasing probed area. The models obtained for both pretreatments (MSC and second derivative) showed no significant differences. However, the variables selection using the Jack-Knife method allowed to obtain models with a low number of factors. The RMSEP values of the optimized models were 4.6, 2.9, 3.0 and 5.3 for determination of MV, Po, P30 and PRI, respectively. Though the results for the three instruments can be considered equivalent, the hyperspectral image instrument presents some relevant advantages, being about six times faster than most of conventional bulk spectrometers, and producing robust spectral data by ensuring sample representativeness, and minimizing the degrading effect of the presence of contaminants / Mestrado / Quimica Analitica / Mestre em Química

Orientador: Márcia Miguel Castro Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:57:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rambo_MagaleKarineDiel_D.pdf: 17781681 bytes, checksum: b58e114895e86072193e680baa88746e (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A geração de materiais residuais e o seu descarte no ambiente têm sido motivo de grande preocupação, tanto ambiental quanto econômica. O aproveitamento dessas matérias-primas residuais renováveis, não apenas para a produção de energia e calor, mas também para a geração de produtos tecnológicos, tornou-se uma prioridade. Neste trabalho, utilizaram-se caracterizações físico-químicas para o aproveitamento de resíduos agroindustriais e agroflorestais como caroço de açaí; serragem de eucalipto; cascas de arroz, café e soja; capim elefante; bambu; resíduos de banana e coco. Tais biomassas foram submetidas à caracterizações físico-químicas a fim de avaliá-las como potenciais matérias-primas no conceito de biorrefinarias. Essas foram caracterizadas e analisadas por meio de técnicas de difração de raios-X (XRD), espectrometria no infravermelho próximo (NIR), extração acelerada por solvente (ASE), cromatografia de troca iônica (HPAEC), análise térmica (TGA), poder calorífico, análise no ultravioletavisível (UV-Vis), análise elementar e análise imediata. Com base nesses resultados, os resíduos de banana, café e coco foram selecionados como biomassas promissoras no contexto de biorrefinarias. Vários estágios de processamento dessas amostras, úmidas - não moídas (WU), secas ¿ não moídas (DU) e secas moídas (DS) foram analisadas. Usando a espectroscopia NIR e análise multivariada foi possível construir modelos de regressão para predizer os teores de lignina Klason, lignina ácida solúvel, resíduo ácido insolúvel, lignina total, extrativos, umidade, cinzas, glicose, xilose, manose, arabinose, ramnose, galactose, bem como o teor de açúcares totais de 104 amostras de resíduos de banana, 102 resíduos de café e 30 resíduos de coco oriundos de diferentes regiões do Brasil. Modelos utilizando o método de regressão por quadrados mínimos parciais (PLS) foram construídos para amostras de banana, café, coco e amostras combinadas de (Banana + Café) e de (Banana + Café + Coco). Os coeficientes de regressão multivariados de cada modelo foram interpretados a fim de garantir a obtenção de modelos confiáveis e não obtidos ao acaso. A precisão da metodologia NIR foi melhor (p < 0,05) que o método de referência para quase todos os parâmetros, sendo pior apenas para a umidade. Com exceção do teor de cinzas, lignina ácida solúvel, e açúcares (principalmente os minoritários) que foram preditos pobremente (Rval < 0,80) em alguns modelos de diferentes frações, os modelos para os demais analitos exibiram Rval > 0,80. Normalmente as frações DU e WU forneceram modelos um pouco inferiores, necessitando um maior número de variáveis latentes, provavelmente devido à heterogeneidade dessas amostras. Os erros relativos variaram de 2 a 25%, e os desvios padrões entre os valores de referência e os previstos foram todos menores que 10%. Os modelos foram validados utilizando figuras de mérito de calibração multivariada. Com base nos resultados da validação externa e figuras de mérito, a espectroscopia NIR mostrou-se útil para a predição química dos resíduos de banana, coco e café, podendo ser usada como uma alternativa rápida, econômica e com menor produção de resíduos químicos frente às metodologias padrões. / Abstract: The generation of waste disposed in the environment has been of great concern, both environmentally and economically. The use of the wastes from renewable feedstocks, not only for the production of power and heat, but also for the generation of technology products, has become a priority. In this work, we investigated the physicochemical characteristics for the utilization of agro-industrial and agroforestry residues such as acai seed; eucalyptus sadwust; rice husks, coffee husks, soypeel, elephant grass; bamboo; banana and coconut wastes. These biomasses were subjected to physicochemical characterizations in order to evaluate their as potential as raw materials in the biorefinery concept. They were characterized and analyzed using techniques of X-ray diffraction (XRD), Near-infrared spectroscopy (NIR), Accelerated Solvent Extraction (ASE), Anion-Exchange chromatography (HPAEC-PAD), Thermogravimetric analysis (TGA), Heating Value, ultraviolet-visible spectroscopy analysis (UV-Vis), proximate and elemental analysis. Based on the results, banana, coffee and coconut residues were selected for biorefineries opportunities. Several stages of processing of the samples, wet and unground (WU), dried and unground (DU), dried and sieving (DS) were analyzed. Using NIR spectroscopy, coupled with chemometric tools was possible to build regression models to predict the Klason lignin (KL), acid soluble lignin (ASL), acid insoluble residue (AIR), total lignin (TL), extractives, moisture, ash, glucose, xylose, manose, arabinose, rhamnose, glactose and the total sugar content, of 104 samples of banana residues, 102 samples of coffee residues and 30 samples of coconut residues, all from different regions of Brazil. Models using the Partial least squares regression (PLS) method were built for Banana, Coffee and Coconut samples and for pooled samples (Banana + Coffee) and (Banana + Coffee + Coconut). Regression Coefficients Interpretation of the model was made to help in the identification of spectral signals characteristics to the analyte and also to detect potential spurious correlations. The precision of the NIR methodology was better (p < 0.05) than the reference method for almost all the parameters, being worse for moisture. With the exception of ash, acid soluble lignin and sugars (especially the minority) content, which was predicted poorly (Rval < 0.80) in some biomass models from different fractions, the models for all the analytes exhibited Rval > 0.80. Normally WU and DU fractions provided somewhat worse models, requiring a greater number of latent variables (LV), probably due to the heterogeneity of the samples. The relative errors varied from 2.00 to 25.00%, and the standard deviations between the reference and predicted values were less than 10.00%. The quality of the models were evaluated by the determination of the multivariate figures of merit. Based on the results of external validation and figures of merit, NIR spectroscopy proved to be useful for chemical prediction of banana, coconut and coffee residues and can be used as a faster and more economical alternative to the standard methodologies. / Doutorado / Quimica Analitica / Doutora em Ciências

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:27:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Breitkreitz_MarciaCristina_D.pdf: 4580305 bytes, checksum: 77a15e51b9d1be694cc7c5db18fa63bb (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Este trabalho teve como objetivo demonstrar como a espectroscopia NIR e Raman de imagem, juntamente com diversos métodos quimiométricos podem auxiliar a tomada de decisões durante o desenvolvimento farmacêutico de formulações de fármacos pouco solúveis em água, tendo como modelo a atorvastatina cálcica. Foram avaliados dois excipientes inovadores, o Gelucire® 44/14 e o Soluplus® que serviram de base para o desenvolvimento das formulações. O Gelucire® 44/14 foi utilizado para o preparo de dispersões sólidas pelos métodos da fusão e da evaporação do solvente e formulações do tipo SEDDS (Self-Emulsifying drug Delivery Sytems), enquanto o Soluplus® foi utilizado para o preparo de dispersões sólidas pelo método da evaporação do solvente. Nas dispersões preparadas pelo método da fusão foram observados aglomerados do fármaco, enquanto o método de evaporação do solvente apresentou melhor homogeneidade na distribuição dos componentes, porém a amostra se apresentou enrijecida após a secagem. Com as formulacoes SEDDS foi possível contornar estes problemas. Foram obtidas dispersões sólidas homogêneas de atorvastatina em Soluplus® utilizando etanol como solvente e lactose como diluente. As imagens foram geradas por calibração univariada, análise de componentes principais (PCA), regressão em mínimos quadrados clássicos (CLS) e regressão em mínimos quadrados parciais (PLS) e os resultados foram comparados. O método CLS foi estudado com mais detalhes devido às suas vantagens para utilização na pesquisa farmacêutica. Os principais fatores que levaram à problemas de exatidão com este método foram identificados e procedimentos para contorná-los foram apresentados e discutidos. / Abstract: The aim of this work was to demonstrate how NIR and Raman image spectroscopy associated with different chemometric methods can support decision making during pharmaceutical development of formulations of low water soluble drugs, using atorvastatin calcium as a model drug. Two innovative excipientes were used, Gelucire® 44/14 and Soluplus®. The former was used to prepare solid dispersions by both hot melt and solvent evaporation methods and to formulate Self Emulsifying Drug Delivery Systems (SEDDS). The latter was used to prepare solid dispersions by the solvent evaporation method. In solid dispersions prepared by the hot melt method it was observed lumps of the drug, whereas the solvent evaporation method presented more homogeneous distribution of the components, even though the sample became stiffened after drying. By preparing SEDDS formulations, it was possible to overcome these problems. A homogeneous solid dispersion of atorvastatin in Soluplus® was achieved by using ethanol as solvent and lactose as diluent. Chemical images were generated by univariate calibration, principal component analysis (PCA), classical least squares (CLS) and partial least squares (PLS). The capability of these methods to generate chemical images were compared. CLS method was studied more carefully due to its advantages for pharmaceutical research use. The main features that lead to accuracy issues were identified both in Raman and in NIR spectroscopy and procedures to overcome them were presented and discussed. / Doutorado / Quimica Analitica / Doutora em Ciências

As Boas Práticas de Fabricação de Medicamentos (BPFM) enfatizam que a indústria farmacêutica deve dirigir seus esforços no sentido de compreender a variação do processo, incluindo as fontes, o grau de variação e o impacto dessa variação nas características de qualidade do produto. O processo de fabricação de medicamentos tem apresentado significativas mudanças, em especial no que se refere à introdução de tecnologias analíticas que permitem o controle do processo em tempo real. A abordagem baseada na análise de risco e no novo Sistema de Qualidade Farmacêutica constitui ponto central das BPFM para o século XXI. Os órgãos regulatórios têm exigido da indústria farmacêutica sua adesão na melhoria contínua relativa ao desempenho de seus processos e, por consequência, na qualidade do produto. O objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento e validação de método analítico empregando espectroscopia no infravermelho próximo, assim como a avaliação do processo de fabricação de comprimidos de Captopril 25 mg, empregando abordagem racional-científica. Com referência à avaliação do processo, foram adotadas as seguintes ferramentas: análise de modos e efeitos de falhas (FMEA); gráficos de controle; índices de capacidade e análise de variância (ANOVA). A espectroscopia por infravermelho próximo (NIR) foi selecionada por apresentar maior rapidez na obtenção dos resultados, maior simplicidade na preparação das amostras, multiplicidade das análises a partir de uma única leitura e por apresentar característica não invasiva. Os resultados comprovaram a adequação dessa tecnologia na avaliação quantitativa do Captopril nas etapas de mistura de pós e de compressão. Os desvios padrão relativos na determinação da uniformidade de Captopril na mistura de pós e nos comprimidos empregando método no NIR foram, respectivamente 3,15 e 0,18%. No que se refere à avaliação da estabilidade e da capacidade do processo, as ferramentas adotadas permitiram a compreensão das fontes de variabilidade, assim como a determinação de seu grau, nas diferentes etapas do processo. Os índices de capacidade (CpK) relativos à uniformidade de Captopril (% p/v) na mistura de pós, ao peso médio do comprimido, à uniformidade de conteúdo e à % (p/v) dissolvida de Captopril, no ensaio de dissolução, foram 0,70, 1,94, 1,80 e 2,19, respectivamente. / The Good Manufacturing Practices (GMP) for Medicinal Products point out that the pharmaceutical industry must direct efforts to understand the variation of the processes, including the sources, the level of variation and the variation impact on the process in characteristics of the product. The manufacturing process has shown meaningful changes, especially in the introduction of new analytical technologies that allow the process control in real time. The approach based on risk analyses and on the new Pharmaceutical Quality System is a central key for the GMP for the XXI century. The Regulatory Agencies have demanded the pharmaceutical industry to adhere the continuous improvement related to the performance of its processes and, consequently, the product quality. Thus, the present paper aimed the development and validation of the analytical method employing NIR spectroscopy as the assessment of manufacturing process of Captopril 25 mg tablets, using rational scientific approach. Regarding the process assessment, the following tools were adopted: analysis of failure modes and effects analysis (FMEA), control charts, capability indexes, as well as analysis of variance (ANOVA). The near-infrared spectroscopy was selected due to its greater speed in getting the results, simplicity in sample preparation, and multiplicity of analysis from a single reading and provide non-invasive feature. The results confirmed the suitability of this technology in quantitative assessment of Captopril on the steps of mixing powders and compression. The relative standard deviations for the determination of Captopril uniformity in the post mixtures and in the tablets employing NIR were 3,15 e 0,18%, respectively. In reference to the stability assessment and process capacity, the tools adopted permitted the understanding of the sources of variability, as well as the determination of their level in different phases of the process. The capacity indexes relating to Captopril uniformity (% p/v) in the powder mixture, the average weight of the tablet, the content uniformity and the % (p/v) dissolved Captopril, in the dissolution assay were 0,70, 1,94, 1,80 and 2,19, respectively.

As Boas Práticas de Fabricação de Medicamentos (BPFM) enfatizam que a indústria farmacêutica deve dirigir seus esforços no sentido de compreender a variação do processo, incluindo as fontes, o grau de variação e o impacto dessa variação nas características de qualidade do produto. O processo de fabricação de medicamentos tem apresentado significativas mudanças, em especial no que se refere à introdução de tecnologias analíticas que permitem o controle do processo em tempo real. A abordagem baseada na análise de risco e no novo Sistema de Qualidade Farmacêutica constitui ponto central das BPFM para o século XXI. Os órgãos regulatórios têm exigido da indústria farmacêutica sua adesão na melhoria contínua relativa ao desempenho de seus processos e, por consequência, na qualidade do produto. O objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento e validação de método analítico empregando espectroscopia no infravermelho próximo, assim como a avaliação do processo de fabricação de comprimidos de Captopril 25 mg, empregando abordagem racional-científica. Com referência à avaliação do processo, foram adotadas as seguintes ferramentas: análise de modos e efeitos de falhas (FMEA); gráficos de controle; índices de capacidade e análise de variância (ANOVA). A espectroscopia por infravermelho próximo (NIR) foi selecionada por apresentar maior rapidez na obtenção dos resultados, maior simplicidade na preparação das amostras, multiplicidade das análises a partir de uma única leitura e por apresentar característica não invasiva. Os resultados comprovaram a adequação dessa tecnologia na avaliação quantitativa do Captopril nas etapas de mistura de pós e de compressão. Os desvios padrão relativos na determinação da uniformidade de Captopril na mistura de pós e nos comprimidos empregando método no NIR foram, respectivamente 3,15 e 0,18%. No que se refere à avaliação da estabilidade e da capacidade do processo, as ferramentas adotadas permitiram a compreensão das fontes de variabilidade, assim como a determinação de seu grau, nas diferentes etapas do processo. Os índices de capacidade (CpK) relativos à uniformidade de Captopril (% p/v) na mistura de pós, ao peso médio do comprimido, à uniformidade de conteúdo e à % (p/v) dissolvida de Captopril, no ensaio de dissolução, foram 0,70, 1,94, 1,80 e 2,19, respectivamente. / The Good Manufacturing Practices (GMP) for Medicinal Products point out that the pharmaceutical industry must direct efforts to understand the variation of the processes, including the sources, the level of variation and the variation impact on the process in characteristics of the product. The manufacturing process has shown meaningful changes, especially in the introduction of new analytical technologies that allow the process control in real time. The approach based on risk analyses and on the new Pharmaceutical Quality System is a central key for the GMP for the XXI century. The Regulatory Agencies have demanded the pharmaceutical industry to adhere the continuous improvement related to the performance of its processes and, consequently, the product quality. Thus, the present paper aimed the development and validation of the analytical method employing NIR spectroscopy as the assessment of manufacturing process of Captopril 25 mg tablets, using rational scientific approach. Regarding the process assessment, the following tools were adopted: analysis of failure modes and effects analysis (FMEA), control charts, capability indexes, as well as analysis of variance (ANOVA). The near-infrared spectroscopy was selected due to its greater speed in getting the results, simplicity in sample preparation, and multiplicity of analysis from a single reading and provide non-invasive feature. The results confirmed the suitability of this technology in quantitative assessment of Captopril on the steps of mixing powders and compression. The relative standard deviations for the determination of Captopril uniformity in the post mixtures and in the tablets employing NIR were 3,15 e 0,18%, respectively. In reference to the stability assessment and process capacity, the tools adopted permitted the understanding of the sources of variability, as well as the determination of their level in different phases of the process. The capacity indexes relating to Captopril uniformity (% p/v) in the powder mixture, the average weight of the tablet, the content uniformity and the % (p/v) dissolved Captopril, in the dissolution assay were 0,70, 1,94, 1,80 and 2,19, respectively.

Submitted by Marcos Anselmo (marcos.anselmo@unipampa.edu.br) on 2016-09-21T20:29:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Natana Becker.pdf: 1266893 bytes, checksum: 018f6e1bf563008837c534403e5c801e (MD5) / Approved for entry into archive by Marcos Anselmo (marcos.anselmo@unipampa.edu.br) on 2016-09-21T20:29:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Natana Becker.pdf: 1266893 bytes, checksum: 018f6e1bf563008837c534403e5c801e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-21T20:29:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Natana Becker.pdf: 1266893 bytes, checksum: 018f6e1bf563008837c534403e5c801e (MD5) 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.

Made available in DSpace on 2016-08-17T18:39:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3919.pdf: 2238468 bytes, checksum: 2ca058d3ba7f9bc5cb97b74ad1ee84cd (MD5) Previous issue date: 2011-08-05 / The açaí palm (Euterpe oleracea Mart) is a tropical palm tree native to the Amazon. The main purpose of using the fruit is an açaí drink. It is estimated that the international açaí drink market grew 65% in the last three years, followed by the national market 55% and the metropolitan area of Belém 14% a year. The Brazil is the only exporter of this product, however açaí seeds are being planted in countries with similar climate. To raise the barrier to these new competitors is necessary to develop technological tools to guide the agricultural industry in the ongoing monitoring and quality improvement. The Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been established as an analytical technique using rapid response and therefore suitable for monitoring processes. Its spectrum can be related to physical variables and product quality. Among the variables used in the market are the dry matter content and anthocyanin content. This paper presents an indicator of competitive performance, constructed from regression models. It aims to establish a relationship between these variables and their NIR spectra, contrasting the conventional analytical methods currently used by agribusiness. This relationship is codified in a system using a free software platform, through the paradigm of object oriented programming. / O açaizeiro (Euterpe Oleracea Mart) é uma palmeira tropical, nativa da Amazônia. A principal aplicação do fruto do açaizeiro é a obtenção da bebida de açaí. Estima-se que o mercado internacional da bebida de açaí cresceu 65% a.a. nos últimos três anos, seguido do mercado nacional, 55% a.a., e da região metropolitana de Belém, 14% a.a.. O Brasil é o único exportador deste produto, contudo sementes de açaí estão sendo plantadas em países com clima semelhante. Para aumentar a competitividade nacional é necessário desenvolver ferramentas tecnológicas que orientem a agroindústria no monitoramento contínuo e na melhoria da qualidade. A Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIRS) tem se consagrado como uma técnica analítica de resposta rápida e, portanto adequada ao monitoramento de processos. O espectro pode, a princípio, ser relacionado a variáveis físicas e à qualidade do produto. Entre as variáveis utilizadas pelo mercado encontram-se o teor de matéria seca e o teor de antocianinas. Neste trabalho, apresenta-se um indicador de desempenho competitivo, construído a partir de modelos de regressão. Objetiva-se determinar uma relação entre estas variáveis e os respectivos espectros NIR, contrapondo os métodos analíticos convencionais utilizados pela agroindústria atualmente. Esta relação será codificada em um sistema utilizando uma plataforma de software livre, através do paradigma da orientação a objetos.

Made available in DSpace on 2015-05-14T13:21:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 15006665 bytes, checksum: 541b3c9095c1006563486163e559d5fd (MD5) Previous issue date: 2014-02-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The search for a better quality of life has led to increased consumption of foods with fewer calories, high in fiber and vitamins, and obtained from different forms of cultivation. Amid these foods, there are cereal bars and lettuce, foods that are easily accessible, widely consumed and have high nutritional values. Like any other food, require efficient methods that can ensure its quality. Thus, the need for rapid, accurate analytical methods and low cost, which can help to identify and classify these foods safely arises. Within this perspective, this paper makes use of Near Infrared Spectroscopy (NIR) combined with Linear Discriminant Analysis (LDA) to classify samples of cereal bars and lettuce. A total of 121 samples of cereal bars, three distinct types (conventional, diet and light) and 104 samples of three different types of lettuce cultivation (conventional, organic and hydroponic) was used. The acquisition of the spectra was made on equipment Spectrum 400 (Perkin Elmer) with accessory NIRA (Near Infrared Reflectance Acessory) in the range 10000 - 4000 cm-1. Classification models were constructed by combining the LDA algorithms and variable selection: Stepwise (SW), Successive Projections Algorithm (SPA) and Genetic Algorithm (GA). Strategies for pre - processing data were evaluated and the efficiency of the models was determined from the of correct classification rate (CCR) for the full set of samples and the test set. For both matrices the model that generated a better CCR was the GA-LDA valued 95% to matrix of the cereal bars and 97.1 % for array of lettuces, both based on the total set of samples (training, validation and testing). Regarding the set of test models presented results of CCR with performance of 90.3 % and 95.4 % for matrices of cereal bars and lettuce respectively. / A busca por uma melhor qualidade de vida tem levado ao aumento do consumo de alimentos com menos calorias, ricos em fibras e vitaminas, e obtidos de formas de cultivo diferenciadas. Em meio a esses alimentos, encontram-se as barras de cereais e as alfaces, que são alimentos de fácil acesso, muito consumidos e que possuem altos valores nutricionais. Como qualquer outro alimento, necessitam de métodos eficientes que possam assegurar sua qualidade. Assim, surge a necessidade de métodos analíticos rápidos, precisos e de baixo custo, que possam ajudar a identificar e classificar com segurança a esses alimentos. Dentro desta perspectiva, este trabalho faz uso da Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) aliada a Análise Discriminante Linear (LDA) para classificar amostras de barras de cereais e alfaces. Um total de 121 amostras de barras de cereais, de três tipos distintos (convencional, diet e light) e 104 amostras de alface de três diferentes tipos de cultivo (convencional, orgânico e hidropônico) foi utilizado. A aquisição dos espectros foi feita no equipamento Spectrum 400 (Perkin Elmer) com acessório NIRA (Near Infrared Reflectance Acessory) na faixa de 10.000 a 4.000 cm-1. Modelos de classificação foram construídos através da associação da LDA e algoritmos de seleção de variáveis: Stepwise (SW), Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA) e Algoritmo Genético (GA). Estratégias de pré-processamento de dados foram avaliadas e a eficiência dos modelos foi determinada em relação à taxa de classificação correta (TCC), para o conjunto total das amostras e para o conjunto de teste. Para as duas matrizes o modelo que gerou um melhor TCC foi o GA-LDA com valor de 95% para matriz das barras de cereais e 97,1% para matriz das alfaces, ambos baseados no conjunto total das amostras (treinamento, validação e teste). Em relação ao conjunto de teste os modelos apresentaram resultados de TCC com desempenho de 90,3% e 95,4% para as matrizes das barras de cereais e alfaces respectivamente.