Otimização de métodos de controle de qualidade de fármacos usando algoritmo genético e busca tabu
Neste trabalho novas metodologias de análise para a quantificação de princípios ativos em fármacos são estudadas, empregando técnicas de otimização meta-heurísticas em modelos de regressão multivariada e dados de espectroscopia por reflexão difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFTS). Inicialmente foram preparadas amostras do princípio ativo hidroclorotiazida, a partir de um planejamento experimental. Os espectros foram coletados empregando um espectrofotômetro, sendo aplicada a correção multiplicativa de sinal (MSC). Foram construídos modelos de calibração por mínimos quadrados parciais (PLS), sendo implementados métodos de otimização dos Algoritmos Genético (AG) e Busca Tabu (BT), objetivando minimizar o erro das amostras de validação (SEV). Os melhores modelos foram selecionados com base no coeficiente de regressão (R²) e comparados. Ambas as técnicas de otimização resultaram em modelos de calibração com excelente capacidade de quantificação do princípio ativo, sendo adequadas para a utilização no controle de qualidade do processo produtivo.
Main Authors: | , , , , , , |
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Format: | Digital revista |
Language: | Portuguese |
Published: |
Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
2003
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Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382003000100014 |
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Summary: | Neste trabalho novas metodologias de análise para a quantificação de princípios ativos em fármacos são estudadas, empregando técnicas de otimização meta-heurísticas em modelos de regressão multivariada e dados de espectroscopia por reflexão difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFTS). Inicialmente foram preparadas amostras do princípio ativo hidroclorotiazida, a partir de um planejamento experimental. Os espectros foram coletados empregando um espectrofotômetro, sendo aplicada a correção multiplicativa de sinal (MSC). Foram construídos modelos de calibração por mínimos quadrados parciais (PLS), sendo implementados métodos de otimização dos Algoritmos Genético (AG) e Busca Tabu (BT), objetivando minimizar o erro das amostras de validação (SEV). Os melhores modelos foram selecionados com base no coeficiente de regressão (R²) e comparados. Ambas as técnicas de otimização resultaram em modelos de calibração com excelente capacidade de quantificação do princípio ativo, sendo adequadas para a utilização no controle de qualidade do processo produtivo. |
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