W najnowszym badaniu naukowym, opublikowanym w kontekście farmaceutycznej analizy jakości, naukowcy opracowali innowacyjne metody spektrofotometryczne wspomagane chemometrią, które umożliwiają jednoczesne oznaczanie rupatadyny, montelukastu oraz desloratadyny. Badanie to dostarcza nowych, istotnych informacji na temat zastosowania rupatadyny w praktyce klinicznej, oferując przy tym tańszą alternatywę dla tradycyjnych technik chromatograficznych.
Cel i metodyka badania
W ramach badania naukowcy skoncentrowali się na opracowaniu dwóch precyzyjnych i odpornych metod chemometrycznych: częściowych najmniejszych kwadratów (PLS-1) oraz sztucznych sieci neuronowych (ANN). Obie metody zostały zoptymalizowane przy użyciu algorytmu genetycznego (GA), który pomógł wybrać najbardziej wpływowe długości fal, co zwiększyło wydajność modeli. Zastosowano pięciopoziomowy, trójczynnikowy projekt do skonstruowania zestawu kalibracyjnego z 25 mieszaninami, a zestaw walidacyjny pozwolił ocenić wydajność modeli.
Wyniki badania
Badanie wykazało, że GA znacznie poprawił modele PLS-1 i ANN dla rupatadyny i desloratadyny, podczas gdy minimalne ulepszenia zaobserwowano dla montelukastu. Metody te zostały pomyślnie zastosowane do jednoczesnej ilościowej analizy związków w formułach farmaceutycznych. Co więcej, okazały się przydatne jako testy wskazujące na stabilność rupatadyny, biorąc pod uwagę, że desloratadyna jest znanym produktem degradacji tego związku. Opracowane metody stanowią cenne narzędzie do profilowania zanieczyszczeń i kontroli jakości w analizie farmaceutycznej.
Kalibracja i walidacja
Kalibracja została zaprojektowana z użyciem pięciopoziomowego podejścia trójczynnikowego w zakresach stężeń od 3 do 19 µg.mL−1 dla montelukastu, od 5 do 25 µg.mL−1 dla rupatadyny i od 4 do 20 µg.mL−1 dla desloratadyny. Zestaw walidacyjny zawierał 10 mieszanin o różnych proporcjach trzech leków, co pozwoliło na ocenę mocy predykcyjnej proponowanych modeli.
Dyskusja nad wynikami
Wyniki badań wykazały, że zastosowanie GA jako narzędzia do selekcji zmiennych znacząco poprawiło dokładność modeli dla rupatadyny i desloratadyny, co potwierdziły niskie wartości błędu predykcji. Modele ANN z wykorzystaniem danych GA również wykazały poprawę w zakresie liczby neuronów wymaganych do przetwarzania danych, co wskazuje na lepszą selekcję zmiennych przez GA.
Ocena zieloności metod
Oceniono również ekologiczność proponowanych metod w porównaniu do metod chromatograficznych, wykorzystując narzędzia Green Analytical Procedure Index (GAPI) oraz AGREE metric. Wyniki pokazały, że metody chemometryczne są bardziej przyjazne dla środowiska, charakteryzując się mniejszym zużyciem rozpuszczalników i energii oraz minimalną produkcją odpadów.
Podsumowanie i wnioski
Opracowane metody spektrofotometryczne wspomagane chemometrią stanowią efektywne, szybkie i dokładne narzędzie do analizy jakościowej rupatadyny oraz jej produktów współformulowanych. Dzięki zastosowaniu algorytmu genetycznego, modele te zapewniają lepszą selektywność i dokładność, co czyni je wartościowym narzędziem w kontroli jakości farmaceutyków. Dodatkowo, ich ekologiczność i efektywność kosztowa czynią je atrakcyjną alternatywą dla tradycyjnych metod chromatograficznych.
Bibliografia
Sharkawi Marco M. Z., Farid Nehal F., Hassan Moataz H. and Hassan Said A.. New chemometrics-assisted spectrophotometric methods for simultaneous determination of co-formulated drugs montelukast, rupatadine, and desloratadine in their different dosage combinations. BMC Chemistry 2024, 18(1), 277-280. DOI: https://doi.org/10.1186/s13065-024-01345-6.
