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Otimização de métodos de controle de qualidade de fármacos usando algoritmo genético e busca tabu

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Author(s): Pedro Henrique de Almeida Konzen | João Carlos Furtado | Claudia Wollmann Carvalho | Marco Flôres Ferrão | Rolf Fredi Molz | Irionson Antonio Bassani | Silvio Luiz Hüning

Journal: Pesquisa Operacional
ISSN 0101-7438

Volume: 23;
Issue: 1;
Start page: 189;
Date: 2003;
Original page

Keywords: algoritmo genético | busca tabu | quimiometria | meta-heurísticas | genetic algorithm | tabu search | chemometrics | meta-heuristics

ABSTRACT
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.Two new methodologies of analysis for the antihipertensive drugs quantification are provided in this work, using meta-heuristic algorithms optimization with infrared spectroscopy by diffuse reflectance Fourier transform (DRIFTS) and partial-least squares regression method (PLS). A diffuse reflectance joined to a spectrophotometry in the mid-infrared region was used. The calibration was through PLS in order to use it as a pre-processing. The data were used in multiplicative signal correction (MSC). After the best wavelength selection, which results in models with better coefficient regression (R²), these were improved using routines based on genetic algorithm heuristic and tabu search methods. For the evaluation of the optimization a standard error of validation (SEV) was used. The new technique using DRIFTS/PLS/AG or DRIFTS/PLS/TS shows excellent choices for the quality control of the productive process of factories and drugstore.
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