Resumen
El desarrollo de métodos analíticos basados en la combinación de técnicas espectroscópicas y calibración multivariada se está convirtiendo en una práctica rutinaria en los laboratorios que desarrollan y optimizan métodos analíticos para el control de calidad de productos farmacéuticos. En el presente trabajo, una versión actualizada de los artículos publicados en Analytical and Bioanalytical Chemistry 2002, 374:460-465 y 2003, 376, 838-843, se comentan las posibilidades y limitaciones del conocido método de regresión por cuadrados mínimos parciales (PLSR, del inglés partial least squares regression). Se presta atención a casos en que se originan no linealidades debido a interacciones entre los analitos o por altas concentraciones de éstos. Estas no linealidades pueden ser tenidas en cuenta usando modelos robustos como las redes neuronales artificiales (ANN, del inglés artificial neural networks). Se discuten dos sistemas constituidos por dexametasona, clorfeniramina y nafazolina, en gotas nasales, y por dextropropoxifeno y dipirona, en inyectables. Finalmente se muestra de qué manera el establecimiento de una estrategia analítica que contempla el uso de diferentes modelos multivariados, permite simplificar el control de calidad de dichos productos farmacéuticos.
Palabras clave
Calibración multivariada, análisis farmacéutico, regresión en cuadrados mínimos parciales, redes neuronales artificiales
Clasificación en siicsalud
Artículos originales> Expertos de Iberoamérica>
página www.siicsalud.com/des/des041/05201005.htm
Especialidades
Principal: Bioquímica
Relacionadas: Diagnóstico por Laboratorio, Farmacología
Enviar correspondencia a:
Goicoechea, Héctor Casimiro,
Patrocinio y reconocimiento
Agradecimientos: Los autores agradecen el apoyo de la Universidad Nacional del Litoral (Proyecto CAI+D 2002, No. 219) y del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).
Artículo completo
(castellano)
Extensión:
+/- 6.51 páginas impresas en papel A4
Exclusivo para suscriptores/ assinantes |
USE OF CHEMOMETRICS AND SPECTROSCOPIC TECHNIQUES TO SIMPLIFY THE ANALYTICAL PROCESS IN PHARMACEUTICAL QUALITY CONTROL
Abstract
The development of analytical methods based on the combination of spectroscopic techniques and multivariate calibration is becoming a usual procedure in pharmaceutical control laboratories. In the present report, an updated version of the paper published in Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2002, 374:460-465 y 2003, 376:838-843, limitations and possibilities of the well known partial least squares regression (PLSR) method are commented. On the other hand, in those cases in which non-linearities are present (due to analytes interactions or high concentration analyte), the use of artificial neural networks (ANN) is presented. Two systems are discussed: 1) nasal drops of dexamethasone, chlorpheniramine and naphazoline, and 2) injections of dextropropoxyphene and dipyrone. Finally it is shown how an analytical strategy using different multivariate models allows the simplification in the control procedure of such pharmaceuticals.
Key words
Multivariate calibration, pharmaceutical analysis, partial least squares regression, artificial neural networks
Bibliografía del artículo
- Brereton R, Chemometrics. Aplications of mathematics and statistics to laboratory systems. Ellis Horwood, New York, 1-26, 1999.
- USPXXIV, United States Pharmacopeia XXIV, USP Convention, Rockville, MD, 2000.
- Thomas EV, Haaland DM. Partial least-squares methods for spectral analyses. 1. Relation to other quantitative calibration methods and the extraction of qualitative information. Anal. Chem. 1988, 60:1193-1202.
- Martens H, Naes T. Multivariate Calibration, Wiley, Chichester, 1989.
- Blanco M, Coello J, Iturriaga H, Maspoch S, De la Pezuela C. Quantitation of the active compound and major excipients in a pharmaceutical formulation by near infrared diffuse reflectance spectroscopy with fibre optical probe. Anal. Chim. Acta 1996, 333:147-156.
- Muñoz de la Peña A, Espinosa Mansilla A, Acedo Valenzuela M, Olivieri AC, Goicoechea HC. Comparative study of net analyte signal-based methods and partial least squares for the simultaneous determination of amoxycillin and clavulanic acid by stopped-flow kinetic analysis. Anal. Chim. Acta, 2002, 463:75-88.
- Zupan J, Gasteiger J. Neural Networks in Chemistry and Drug Design, Wiley-VCH, 2nd edition, Weinheim, 1999.
- Collado MS, Satuf ML, Goicoechea HC, Olivieri, AC. Complementary use of partial least-squares and artificial neural networks for the non-linear spectrophotometric analysis of pharmaceutical samples. Anal. Bioanal. Chem. 2002, 374:460-465.
- Cámara MS, Ferroni FM, De Zan M, Goicoechea HC. Sustained modelling ability of artificial neural networks in the analysis of two pharmaceutical (dextropropoxyphene and dipyrone) present in unequal concentrations. Anal. Bioanal. Chem., 2003, 376:838-843.
- MATLAB 5.3, The MathWorks Inc., Natick, Massachusetts, USA, 1999.
- Collado MS, Mantovani VE, Goicoechea HC, Olivieri AC. Simultaneous spectrophotometric-multivariate calibration determination of several components of ophthalmic solutions: phenylephrine, chloramphenicol, antipyrine, methylparaben and thimerosal. Talanta 2000, 52:909-920.
- Olivieri AC, Goicoechea HC, Iñón F. MVC1: An integrated MATLAB toolbox for first-order multivariate calibration. Chemom. Intell. Lab. Syst., en prensa.
- Skoog DA, Holler FJ, Nieman TA. Principios de análisis instrumental. Mc Graw Hill, Quinta Edición, Madrid, 2001.
- Goicoechea HC, Olivieri AC. MULTIVAR: a program for multivariate calibration incorporating net analyte signal calculations. Trends Anal. Chem. (TRAC), 2000, 19:599-605.
|
|
