Neste trabalho a identificação e a discriminação de dois diferentes fármacos utilizados como antidepressivos foi estudada, empregando os espectros de reflexão difusa no infravermelho médio com transformada de Fourier (DRIFTS), juntamente com a análise de componentes principais (PCA) e o método de classificação SIMCA. Os espectros no infravermelho de amostras contendo diferentes concentrações dos princípios ativos cloridrato de amitriptilina e cloridrato de imipramina, foram coletados em um espectrofotômetro NICOLET Magna 550, sendo realizadas 2 réplicas para cada amostra, com resolução de 4 cm -1 e 32 varreduras. A análise de componentes principais confirmou a existência de dois grupos distintos, correspondendo aos dois diferentes princípios ativos utilizados, além de evidenciar a presença de amostras anômalas no conjunto de dados que, possivelmente, iriam interferir na modelagem. Já o método de classificação SIMCA possibilitou o reconhecimento de amostras dos princípios ativos cloridrato de imipramina e cloridrato de amitriptilina com resultados indicando 100% de classificação correta das classes modeladas. Unitermos:• Fármacos antidepressivos INTRODUÇÃOO crescente consumo de fármacos antidepressivos faz com que o desenvolvimento de técnicas alternativas, mais eficazes e rápidas, sejam necessárias para o amplo controle de qualidade dos medicamentos industrializados. Em face disso, este trabalho propõe a implementação de um método de identificação de fármacos antidepressivos, a partir de dados do infravermelho, buscando discriminar as diferenças químicas entre as amostras estudadas.Como ferramentas para o desenvolvimento desta metodologia é empregada a técnica de reflexão difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFT) associada ao método de análise PCA (Principal Component Analysis) e ao método de classificação SIMCA (Soft Independent Modeling by Class Analogy). A escolha da metodologia levou em consideração a redução do tempo de análise, a não destruição da amostra e a conseqüente não agressão ao meio ambiente por não gerar resíduos, além do baixo custo visto a demanda diária de análises.
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