Métodos multivariantes aplicados a la efectividad de los disolventes en la industria farmacéutica

Introducción: Los disolventes son agentes químicos usados en la industria farmacéutica y su importancia radica en que su presencia puede acelerar o retardar la reacción de un fármaco hasta un millón de veces. Objetivo: La presente investigación analiza los diferentes tipos de disolventes para evalua...

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Autores:
De La Hoz, Enrique Jose
Fontalvo Herrera, Tomás
Mendoza Mendoza, Adel
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/2435
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/2435
https://doi.org/10.17981/ingecuc.14.1.2018.12
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Análisis multivariante
Disolventes
Componentes principales
Clustering
Clasificación
Multivariant analysis
Solvents
Principal components
Classification
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description Introducción: Los disolventes son agentes químicos usados en la industria farmacéutica y su importancia radica en que su presencia puede acelerar o retardar la reacción de un fármaco hasta un millón de veces. Objetivo: La presente investigación analiza los diferentes tipos de disolventes para evaluar la existencia de grupos en los cuales se puedan identificar patrones relacionados con la efectividad de esos disolventes en la producción de fármacos. Metodología: El estudio consta de 4 fases: 1) análisis de componentes principales, 2) análisis de clúster, 3) análisis discriminante, y 4) interpretación de resultados y conclusiones. Resultados: Se identificaron tres conglomerados categorizados como supercríticos, microesféricos y biodegradables. La prueba de T de Hotelling arroja un p-valor de 0, poniendo en evidencia la diferencia entre grupos. El discriminante cuadrático arroja una precisión del 96% para la clasificación de disolventes. Conclusiones: El análisis multivariante permite modelar la efectividad de los disolventes en la industria farmacéutica, generando una metodología objetiva de decisión para la clasificación de disolventes según un enfoque de efectividad.
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Objetivo: La presente investigación analiza los diferentes tipos de disolventes para evaluar la existencia de grupos en los cuales se puedan identificar patrones relacionados con la efectividad de esos disolventes en la producción de fármacos. Metodología: El estudio consta de 4 fases: 1) análisis de componentes principales, 2) análisis de clúster, 3) análisis discriminante, y 4) interpretación de resultados y conclusiones. Resultados: Se identificaron tres conglomerados categorizados como supercríticos, microesféricos y biodegradables. La prueba de T de Hotelling arroja un p-valor de 0, poniendo en evidencia la diferencia entre grupos. El discriminante cuadrático arroja una precisión del 96% para la clasificación de disolventes. Conclusiones: El análisis multivariante permite modelar la efectividad de los disolventes en la industria farmacéutica, generando una metodología objetiva de decisión para la clasificación de disolventes según un enfoque de efectividad.Introduction− Solvents are chemical agents used in the pharmaceutical industry. Their importance is that their presence can accelerate or delay the reaction of a drug up to a million times.Objective−The present investigation analyzes the diffe-rent types of solvents in order to evaluate the existence of groups in which patterns related to the effectiveness of the mentioned solvents in medicine production can be identified.Methodology−The study is comprised of 4 phases: 1) Principal component analysis; 2) Cluster analysis; 3) Dis-criminant analysis; 4) Interpretation of results and con-clusions.Results− Three clusters, categorized as supercritical, microspherical and biodegradable, were identified. The Hotelling T test yields a p-value of 0, evidencing the diffe-rence between groups. The quadratic discriminant yields a precision of a 96% for the classification of solvents.Conclusions−The multivariate analysis allows modeling the effectiveness of solvents in the pharmaceutical indus-try. Hence, generating an objective decision methodology for the classification of solvents according to an effective-ness approach.De La Hoz, Enrique Jose-cc004519-a85b-4cd9-86ec-a7328272edad-0Fontalvo Herrera, Tomás-3495f49c-dec3-434a-83ec-0fe13d03fba9-0Mendoza Mendoza, Adel-c898c397-f566-4951-bd94-303ea0e6f7ab-08 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 14, Núm. 1 (2018)INGE CUCINGE CUC[1] V. Sáenz, E. Hernáez, L. Sanz y I. Katime, «Liberación controlada de fármacos. Microparticulas,» Revista Iberoamericana de Polímeros, vol. 5, no. 2, pp. 87-101, 2004.[2] C. Capello, U. Fisher y K. Hungerbühler, «What is a green solvent? A comprehensive framework for the environmental assessment of solvents,» Green Chemistry, vol. 9, no. 9, pp. 927-934, 2007. http://dx.doi.org/10.1039/b617536h[3] S. C. Shen, W. K. Ng, J. Hu, K. Letchmanan, J. Ng y R. B. H. Tan, «Solvent-free direct formulation of poorly-soluble drugs to amorphous solid dispersion via melt-absortion,» Advanced Powder Technology, vol. 28, no. 5, pp. 1316-1324, 2017. https://doi.org/10.1016/j.apt.2017.02.020[4] O. S. Hammond, D. Bowron, A. J. Jackson, T. Arnold, A. Sanchez-Fernandez, N. Tsapatsaris y K. J. Edler, «Resilience of Malic Acid Natural Deep Eutetic Solvent Nanostructure to solidification and Hydration,» The Journal of Physical Chemistry B, vol. 121, no. 31, pp. 7473-7483, 2017. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.7b05454[5] R. Minphimai, S. Piriyaprasarth y P. Sriamornsak, «Application of Artificial Neural Networks for Prediction of Ibuprofen Yield from Ultrasound-Assisted Anti-Solvent Crystallization,» Advanced Materials Research, vol. 1060, pp. 145-148, 2015. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.1060.145[6] A. Parker, «Protic-dipolar aprotic solvent effects on rates of bimolecular reactions,» Chemical Reviews, vol. 69, no. 1, pp. 1-32, 1969. https://doi.org/10.1021/cr60257a001[7] A. de Juan, G. Fonrodona y E. Casassas, «Solvent classification based on solvatochromic parameters: a comparison with the Snyder approach,» TraC trends in Analytical Chemistry, vol. 16, no. 1, pp. 52-62, 1997. https://doi.org/10.1016/S0165-9936(96)00079-9[8] A. Katritzky, D. Fara , M. Kuanar, E. Hur y M. Karelson, «The classification of solvents by combining classical QSPR methodology with principal component analysis,» The Journal of Physical Chemistry A, vol. 109, no. 45, pp. 10323 - 10341, 2005. https://doi.org/10.1021/jp050395e[9] L. 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