Faktorová analýza a nelineární regrese absorbanční responzní plochy v protonačních rovnováhách vybraných léčiv



Podobné dokumenty
Protonační rovnováhy léčiv faktorovou analýzou a nelineární regresí absorbanční responzní plochy

Hledání chemického modelu regresní analýzou VIS spekter

Spektrofotometrické stanovení termodynamických disociačních konstant vybraných cytostatik

Thermodynamické disociační konstanty antidepresiva Vortioxetinu

Počet světlo-absorbujících částic v rovnovážné směsi faktorovou analýzou spekter

Odhalení skryté struktury a vnitřních vazeb dat vícerozměrnou statistickou analýzou pitné vody

http: //meloun.upce.cz,

Spektrofotometrické stanovení pk léčiv

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

UŽITÍ FAKTOROVÉ ANALÝZY A NELINEÁRNÍ REGRESE PŘI STANOVENÍ DISOCIAČNÍCH KONSTANT LÉČIV

Technická specifikace předmětu zakázky

KVALITA GELU HYDRATOVANÉHO OXIDU TITANIČITÉHO Z HLEDISKA KALCINAČNÍHO CHOVÁNÍ

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Zadávací dokumentace. Výběrové řízení na dodavatele čidel do biologie, chemie a fyziky

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Kalibrace a limity její přesnosti

UNIVERZITA PARDUBICE

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

UNIVERZITA PARDUBICE

Zkušenosti s tvorbou náročných grafů editorem ORIGIN

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

UNIVERZITA PARDUBICE

UNIVERZITA PARDUBICE

S E M E S T R Á L N Í

Název: Pozorování a měření emisních spekter různých zdrojů

Středoškolská odborná činnost 2004/2005. Možnosti dalšího využití acidobazických potenciometrických titračních křivek

TECHNICKÉ ZNALECTVÍ. Metody soudně znalecké analýzy. Prof. Ing. Jan Mareček, DrSc. ÚZPET

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

MINIATURIZACE PRŮTOKOVÝCH ELEKTROCHEMICKÝCH CEL PRO GENEROVÁNÍ TĚKAVÝCH SLOUČENIN. Jakub Hraníček

UNIVERZITA PARDUBICE

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko - technologická Katedra analytické chemie

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Ustav analytické chemie, Technická 5, Praha 6

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

UNIVERZITA PARDUBICE

Zpracování a vyhodnocování analytických dat

Acta Universitatis Palackianae Olomucensis. Facultas Rerum Naturalium. Mathematica-Physica-Chemica

Dodávka přístrojů do přírodovědných předmětů

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

1 DATA: CHYBY, VARIABILITA A NEJISTOTY INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ. 1.5 Úlohy Analýza farmakologických a biochemických dat

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Závěrečná práce Ing. Jiří Pokorný

Potenciometrické stanovení disociační konstanty

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice

DETERMINATION OF MECHANICAL AND ELASTO-PLASTIC PROPERTIES OF MATERIALS BY NANOINDENTATION METHODS

Jednotné pracovní postupy analýza půd III TEST VLIVU CHEMIKÁLIÍ NA DÉLKU KOŘENE SALÁTU (LACTUCA SATIVA)

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Kompendium 2012, Úloha B8.01, str. 785, Model A

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování

ÚSTAV ORGANICKÉ TECHNOLOGIE

Statistická analýza. jednorozměrných dat

PiloTREK BEZKONTAKTNÍ RADAROVÝ SNÍMAČ HLADINY POUŽITÍ APLIKACE

Chem. Listy 104, (2010)

Předmět: 1.1 Využití tabulkového procesu jako laboratorního deníku Přednášející: Doc. Ing. Stanislava Šimonová, Ph.D., Doc. Ing. Milan Javůrek, CSc.

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION

(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)

Příloha P.1 Mapa větrných oblastí

Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika

cobas 8000 série modulárních analyzátorů Inteligentní a výkonné řešení laboratoře

Analýza směsí, kvantitativní NMR spektroskopie a využití NMR spektroskopie ve forenzní analýze

Porovnání dvou reaktorů

Karta předmětu prezenční studium

Získávání znalostí z dat

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU MYKOTOXINŮ METODOU HPLC - ZEARALENON

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Příloha 2. Návod pro laboratorní úlohu

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Izolace genomové DNA ze savčích buněk, stanovení koncentrace DNA pomocí absorpční spektrofotometrie

3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat

Kalibrace a limity její přesnosti

NÁVOD K POUŽITÍ VÁPNÍK 600 KATALOGOVÉ ČÍSLO 207

Dynamické metody pro predikci rizika

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Halogenidy, oxidy opakování Smart Board

Oborový workshop pro SŠ CHEMIE

Statistické metody v digitálním zpracování obrazu. Jindřich Soukup 3. února 2012

Nejlepší odhady polohy a rozptýlení chemických dat

Využití časových řad v diagnostice výkonových olejových transformátorů - 1. část

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Ročník: 1. pro obory zakončené maturitní zkouškou

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice.

MECHANISMUS TVORBY PORÉZNÍCH NANOVLÁKEN Z POLYKAPROLAKTONU PŘIPRAVENÝCH ELEKTROSTATICKÝM ZVLÁKŇOVÁNÍM

Aplikace elektromigračních technik Laboratorní úlohy

Regresní a korelační analýza

13/sv. 8 (85/503/EHS) Tato směrnice je určena členským státům.

11.Metody molekulové spektrometrie pro kvantitativní analýzu léčiv

Tvorba nelineárních regresních

VYUŽITÍ TEPELNÉHO ZMLŽOVAČE V AAS

ELEKTROCHEMIE NA SYSTÉMECH S TENKÝMI VRSTVAMI ELECTRO-CHEMICAL ANALYSIS ON SYSTEMS THIN FILM SUBSTRATE

Střední průmyslová škola, Karviná. Protokol o zkoušce

Cyberscan 6000 / 6500 hi-tech laboratorní multimetry Eutech Instruments

ÚSTAV ORGANICKÉ TECHNOLOGIE

Transkript:

Faktorová analýza a nelineární regrese absorbanční responzní plochy v protonačních rovnováhách vybraných léčiv Ing. Sylva Bordovská, Katedra analytické chemie, Univerzita Pardubice, 532 10 Pardubice, sylva.bordovska@seznam.cz a Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc., Katedra analytické chemie, Univerzita Pardubice, 532 10 Pardubice, milan.meloun@upce.cz Abstract There are many techniques for spectrophotometric data analysis, both for qualitative and quantitative techniques namely factor analysis (FA) and principal component analysis (PCA). All these techniques are of computational nature. The high data quality and good knowledge of physiochemical properties of system solved should be available for accurate and precise estimates. Souhrn Existuje široká škála technik pro analýzu spektrofotometrických dat jak pro kvalitativní, tak i pro kvantitativní účely. Jedná se především o techniky faktorové analýzy (FA) a metody hlavních komponent (PCA). Všechny techniky jsou výpočtově náročné. Mají-li výše uvedené metody přinášet přesné a správné výsledky, je nutná vysoká kvalita dat vstupního experimentu a dobrá znalost fyzikálně-chemických vlastností systému. 1. Úvod Disociační konstanty pk a léčiva jsou pro farmaceuty a lékaře důležitou veličinou při aplikaci medikamentu. Léčiva jsou většinou slabé kyseliny, či baze, které ve vodném prostředí přechází do rovnovážného stavu svých ionizovaných a neionizovaných forem. Slabé kyseliny lépe přestupují do krve v kyselém prostředí žaludku oproti slabým zásadám v zásaditém prostředí střev. Pro firmu IVAX a.s. jsme stanovovali termodynamické disociační konstanty pro převážně nově zaváděná léčiva při teplotách 25 C a 37 C. Camptothecin (CPT) (Chemické označení: 4-Ethyl-4-hydroxy-IH-Pyrano(3 4 6 7) indolizino (1,2,-b) quinoline 3,14 (4H, 12H)-dione, CAS 7689-03-4, sumární vzorec C 20 H 16 N 2 O 4, molekulová hmotnost 348.36 g/mol) je světle žlutý prášek s bodem tání 257-260 C. Látka je rozpustná v DMSO, prakticky nerozpustá ve vodě. 7-ethyl-10-hydroxycamptothecine (Chemické označení: 4,11-diethyl-4,9-dihydroxy- 1H-Pyrano[3',4':6,7]indolizino[1,2-b]quinoline-3,14(4H,12H)-dione, CAS 86639-52-3,

sumární vzorec C 22 H 20 N 2 O 5, molekulová hmotnost 392.40 g/mol) je světle žlutý krystalický prášek s bodem tání 230-237 C. 10-hydroxycamptothecine (CAS 19685-09-7, sumární vzorec C 20 H 16 N 2 O 5, molekulová hmotnost 364.4 g/mol) je žlutý prášek s bodem tání 268-270 C. 10-hydroxycamptothecin je téměř nerozpustný ve vodě. 7-ethylcamptothecine (CAS 78287-27-1, sumární vzorec C 22 H 20 N 2 O 4, molekulová hmotnost 376.44 g/mol) je jeden z prvních polysyntetických alkyl-derivátů CPT. Camptothecin a jeho tři deriváty patří do skupiny cytostatik a v dnešní době se používají k léčbě nádorových onemocnění. Losartan (Chemické označení 2-Butyl-4-chloro-1-[[2 -(1H-tetrazol-5-yl)[1,1 -biphenyl]-4yl]methyl]-1himidazole-5-methanol, CAS 114798-26-4, sumární vzorec C 22 H 23 N 6 OCl, molekulová hmotnost 422.911 g/mol) je bílá krystalická látka rozpustná ve vodě, methanolu a ethanolu. Losartan patří mezi antihypertensiva, používá se k léčbě chronického srdečního selhání. Silybin (Chemické označení: 3,5,7-trihydroxy-2-[3-(4-hydroxy-3-methoxyphenil)-2- hydroxy-methyl-1,4-benzodioxan-6-il]-chronan-4-one, CAS 22888-70-6, sumární vzorec C 25 H 22 O 10, molekulová hmotnost 482.44 g/mol) je přírodní bioflavonid, obsažený v rostlině ostřepec mariánský Carduus Marianu[1]. Silybin je bílý prášek s bodem tání 167 C. Je rozpustný v acetonu, methanolu, ethanolu, a poměrně málo rozpustný ve vodě[2]. Silybin patří mezi hepatoprotektiva[3]. Využívá se při léčbě akutní virové hepatitidy, u chronické aktivní hepatitidy a jaterní cirhózy. 2. Experimentální část: 2.1 Chemikálie a rozpouštědla Čistota u většiny léčiv byla vyšetřena zadavatelem úlohy firmou IVAX Pharmaceuticals se sídlem v Opavě a byla garantována certifikátem. U ostatních léčiv byla čistota garantována výrobcem.

Tabulka 2.1 Přehled léčiv Léčivo Metoda stanovení Čistota [%] Výrobce Camptothecin HPLC 92.4 Ivax Pharmaceuticals 7-ethyl-10-hydroxycamptothecin HPLC 98.5 Ivax Pharmaceuticals 10-hydroxycamptothecin HPLC 98.2 Ivax Pharmaceuticals 7-ethylcamptothecine HPLC 98.2 Ivax Pharmaceuticals Losartan HPLC 99.7 SMS Pharmaceuticals Silybin HPLC 97.5 Ivax Pharmaceuticals Kyselina chlorovodíková (1 M) (p.a. Lachema Brno), hydroxid draselný (1 M) (Aldrich Chemical Company, USA), oxid rtuťnatý (p.a. Lachema Brno) a jodid draselný (p.a. Lachema Brno), chlorid draselný (p.a. Lachema Brno), redestilovaná voda. Použité komerční pufry (Lachema Brno): nasycený roztok hydrogenvínanu draselného, roztok hydrogenftalátu draselného, roztok NaH 2 PO 4 + Na 2 HPO 4, roztok boraxu + NaOH, roztok Ca(OH) 2. 2.2 Přístroje a experimentální uspořádání K ph-spektrofotometrickým titracím byla použita skleněná elektroda OP-0718-P (Radelkis, Budapest) a referenční kalomelová elektroda OP-8303 (Radelkis Budapest), zapojená do digitálního ph-metru OP-271 (Radelkis, Budapest) s udávanými parametry: přesnost ± 0.1 mv, resp. ± 0.002 ph. Pomocí komerčních pufrů byla nastavena nernstovská směrnice. Z důvodu možné difúze studovaného léčiva do referentní elektrody, byl roztok KCl čas od času vyměněn komerčním roztokem. Spektrofotometrická měření byla prováděna na spektrofotometru GBC Cintra 40. Popis přístroje: Zdroje záření: 50W wolfram-halogenová lampa pro viditelnou oblast 30W deuteriová lampa pro ultrafialovou oblast Rozsah: 200 800 nm Šířka štěrbiny: min 0.5 nm Rychlost měření: 5 7000 nm.min-1 Monochromátor: Czerny-Turner Detektor: fotonásobič 2.3 Použitý software Regresní maticová analýza byla provedena programy SQUAD(84) [4] a SPECFIT/32 [5]. Pro tvorbu grafů byly použity programy ORIGIN 7.5 [6] a S-Plus [7]. Statistické výpočty byly

provedeny v programech ADSTAT a QC-Expert [8]. Algoritmus INDECES [9] byl naprogramován v software S-Plus [7]. 3. Výsledky a diskuze Analýzou Cattelova indexového grafu vlastních čísel absorbanční zdrojové matice se stanoví počet světlo-absorbujících částic směsi. Nalezený počet 4 byl ověřen 9 diagnostikami (obr.1). Obr. 1 Aplikace derivačních metod faktorové analýzy na spektrální data. První řádek: Druhá derivace SD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k); Třetí derivace TD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k); Poměr derivací ROD(s k (A)) Kankareho reziduální směrodatné odchylky s k (k). Druhý řádek: Druhá derivace SD(RSD); Třetí derivace TD(RSD); Poměr derivací ROD(RSD). Třetí řádek: Druhá derivace SD(AE); Třetí derivace TD(AE); Poměr derivací ROD(AE).

Ve absorbanční matici 20 spekter je třeba odhalit fatální spektra, která nekorespondují s navrženým regresním chemickým modelem. S využitím statistické analýzy reziduí byla odhalena a odstraněna vybočující spektra a výsledná data přepočítána. Nalezené odhady navrženého modelu byly proto daleko věrohodnější než v datech s odlehlými hodnotami. Obr.2 Odhalení a odstranění odlehlých spekter camptothecinu při 25º C. Levý sloupec před a pravý po odstranění outlierů. 1. řádek: Směrodatná odchylka reziduí s(e) vs.číslo spektra, 2. řádek: Šikmost proložení vs. číslo spektra, 3. řádek: Hamiltonův R faktor vs. číslo spektra, (SQUAD, ORIGIN).

Technika odhalení fatálních spekter v absorbanční matici je postavena na uvedených pěti statistických diagnostikách ve statistické analýze reziduí testu těsnosti proložení. Vedle míry rozptýlení reziduí jde také o analýzu rozdělení a odhalení trendu v reziduích. Obr. 3 Odhalení a odstranění odlehlých spekter pomocí exploratorní analýzy. Levý sloupec: Symetrické (Gaussovo) rozdělení, Pravý sloupec: Nesymetrické rozdělení. 1. řádek: Histogram a jádrový odhad hustoty pravděpodobnosti, 2. řádek: Kvantilově-kvantilový graf (Q-Q graf), 3. řádek Graf polosum, 4. řádek: Graf rozptýlení s kvantily, 5. řádek: Graf trendy vyhlazení, (QC-Expert).

Dekonvoluce spekter je významným pomocníkem v určení strategie experimentu, zde volbě hodnot ph, při kterých byla spektra snímána. Experimentální spektrum je rozloženo do aditivních spekter jednotlivých rozličně protonovaných částic. Mírou věrohodnosti celého výpočtu je analýza těsnosti proložení rozptylovým diagramem reziduí. Obr. 4 1. řádek: Dekonvoluce spekter camptothecinu při 25º C, zleva pro ph: 9.89, 9.28 a 2.82. A exp představuje experimentální hodnoty absorbance, ostatní křivky odpovídají spektrálním příspěvkům jednotlivých různě protonovaných částic. 2. řádek: Test těsnosti proložení spekter pro tytéž hodnoty ph, (SQUAD, ORIGIN).

Každé léčivo je prezentováno šesti grafy, vypovídajícími o věrohodnosti celého vyhodnocení. I látky vykazující malé změny je možné úspěšně vyhodnotit, když vykazují poměr S/N > 10. Užijeme za S změnu absorbance a za N pak přístrojovou chybu s inst (A). Obr. 5 Vyhodnocení protonačních rovnovah losartanu regresní analýzou spekter při 25º C. 1. řádek: 2- D- graf A-pH spekter losartanu, Kankareho reziduální směrodatná odchylka s k (A), A-pH křivky tří vybraných vlnových délek. 2. řádek: Směrodatná odchylka reziduí s(e) vs.ph, graf molárních absorpčních koeficientů pro částice L, LH a LH 2, Distribuční diagram relativního zastoupení různě protonovaných částic, (SPECFIT, ORIGIN). 4. Závěr Při řešení velmi komplikovaných rovnovah, jako jsou systémy vícesytných kyselin a bazí, je nezbytnou součástí celé strategie experimentu nejen zajištění přesných a spolehlivých vstupních dat, ale i velmi průkazný a spolehlivý vyhodnocovací aparát. Takové podmínky splňuje metodologie, která zahrnuje několik dílčích, navzájem propojených kroků, jako jsou faktorová analýza (k určení počtu světlo-absorbujících části), analýza reziduí (pomocí níž se hledá stechiometrické uspořádaní chemického modelu). Důležité jsou také chemické zkušenosti experimentátora, potřebné pro návrh správné strategie celého experimentu.

Poděkování Práce vznikla za podpory grantu Ministerstva zdravotnictví NR9055-4/2004 a vědeckých záměrů Ministerstva školství, kultury a mládeže MSMT0021627502. Doporučená literatura 1. Pharminex Kompendium, Praha (1995). 2. H. Gampp, M. Maeder, A. Zuberbühler, Talanta 27 (1980) 1037. 3. K. Flora, M. Hahn, H. Rosen, K. Banner, J. of Gastroenterology 93 (1998). 4. SQUAD(84): M. Meloun, M. Javůrek, J. Havel, Multiparametric curve fitting. X. A structural classification of program for analysing multicomponent spectra and their use in equilibrium-model determination, Talanta 33 (1986) 513-524. 5. SPECFIT/32: Spectrum Software Associates, 197M Boston Post Road West, Marlborough, MA, 01752 U.S.A. (2004), (http://www.bio-logic.info/rapidkinetics/specfit.html). 6. ORIGIN: OriginLab Corporation, One Roundhouse Plaza, Suite 303, Northampton, MA 01060, USA. 7. S-PLUS: http://www.insightful.com/products/splus. 8. ADSTAT: ADSTAT 1.25, 2.0, 3.0 (Windows 95), TriloByte Statistical Software Ltd., Pardubice, Czech Republic. 9. INDICES: M. Meloun, T. Syrový, A. Vrána, Determination of the number of light- absorbing species in the protonation equilibria of selected drugs, Anal. Chim. Acta 489 (2003) 137-151. 10. Meloun M., Militký J., Statistické zpracování experimentálních dat v chemometrii, biometrii, ekonometrii a v dalších oborech přírodních, technických a společenských věd, East Publishing, a.s., Praha, 1998, s. 589-611 s. 680, Academia 2004. 11. Krzanowski W. J.: Principles of Multivariate Analysis, A User s Perspective, Oxford Science Publications 1988, 12. Meloun M., Militký J., Statistické zpracování experimentálních dat, Plus Praha 1994, Academia Praha 2004..

13. Meloun M., Militký J., Hill M., Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech, Academia Praha 2005. 14. Meloun M., Militký J., Kompendium statistického zpracování experimentálních dat, Academia Praha 2002, 2006.