Preview

Журнал прикладной спектроскопии

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Применение двух интеллектуальных нелинейных многомерных методов калибровки для одновременного количественного спектрофотометрического определения противопаркинсонических препаратов в фармацевтических составах и биологических образцах и сравнение с данными высокоэффективной жидкостной хроматографии

Аннотация

Для количественного одновременного определения леводопы (LEV) и бенсеразида (BS) в фармацевтических составах и образцах мочи предложены УФ-спектрофотометрические методы с хемометрическим сопровождением, в том числе метод опорных векторов наименьших квадратов (LS-SVM) и метод частичных наименьших квадратов (PLS) в качестве многомерных подходов. В методе LS-SVM оптимизированы связанные параметры — параметр регуляризации ( ã) и ширина функции (ó). Выбраны значения с минимальной среднеквадратической ошибкой: RMSE = 0.9246 и 0.3423 для LEV и BS, тогда как в модели PLS RMSE = 0.3674 и 0.1216 для LEV и BS. Предложенные модели продемонстрировали удовлетворительную степень извлечения для синтетических смесей в диапазонах 91.21–107.90% для LS-SVM и 94.33–101.42% для PLS. Одновременное определение LEV и BS в таблетированной лекарственной форме и образцах мочи с добавлением метки с использованием предложенных методов показало степень извлечения более 94 и 91%. Проведено сравнение результатов предложенных методов и высокоэффективной жидкостной хроматографии с помощью теста ANOVA, существенной разницы не выявлено.

Об авторах

M. Fakhar
Северо-Тегеранский филиал Исламского университета Азад
Иран

Тегеран



M. R. Sohrabi
Северо-Тегеранский филиал Исламского университета Азад
Иран

Тегеран



S. M. Nik
Северо-Тегеранский филиал Исламского университета Азад
Иран

Тегеран



Список литературы

1. A. Zhang, Z. Song, A. Di, Z. Zhou, L. Zheng, L. Zhuang, Complementary Therapies Med., 80, 103020 (2024).

2. H. Takeshige-Amano, T. Hatano, K. Kamagata, C. Andica, T. Ogawa, A. Shindo, W. Uchida, W. Sako, S. Saiki, Y. Shimo, G. Oyama, A. Umemura, M. Ito, M. Hori, S. Aoki, N. Hattori, J. Neurological Sci., 457, 122883 (2024).

3. C. Wu, H. Wu, C. Zhou, X. Guan, T. Guo, J. Wu, J. Chen, J. Wen, J. Qin, S. Tan, X. Duanmu, W. Yuan, Q. Zheng, B. Zhang, X. Xu, M. Zhang, Neurobiol. Disease, 191, 106406 (2024).

4. L. F. Ferreira Marques, L. S. Bem Junior, M. L. Rocha, J. Fechine de Alencar Neto, O. da Cunha Ferreira Neto, N. B. Lemos, A. O. Lira, M. H. Rodrigues Silva, L. B. Alves Neto, J. Ramos de Andrade, H. R. Cirne de Azevedo Filho, Interdisciplinary Neurosurgery: Advanced Techniques and Case Management, 36, 101916 (2024).

5. R. D. Crapnell, C. E. Banks, Electroanalyt. Overview: ACS Measurement Sci., Au. 3, 84–97 (2023).

6. J. Tashkhourian, M. R. Hormozi-Nezhad, J. Khodaveisi, Spectrochim. Acta, Part A, 82, 25–30 (2011).

7. E. Kuyumcu Savan, G. Erdogdu, J. Solid State Electrochem., 21, 2209–2217 (2017).

8. E. Pacheco da Silva, M. da Silva Araujo, M. H. Kunita, R. Matos, R. Antigo Medeiros, Molecules, 27, 8614 (2022).

9. E. Dinc, S. Kaya, T. Doganay, D. Baleanu, J. Pharm. Biomed. Analysis, 44, 991–995 (2007).

10. R. de Oliveira Vilhenaa, F. Lada Degaut Pontesa, B. Maurício Marsona, R. Pereira Ribeiroa, K. Athayde Teixeira de Carvalhob, M. André Cardosoa, R. Pontarolo, J. Chromatography, B, 967, 41–49 (2014).

11. L. Molteni, B. Charlier, V. Izzo, A. Coglianese, V. Conti, R. Eleopra, R. Cilia, C. Capelli, A. D’Urso, U. de Grazia, Molecules, 28, 4264 (2023).

12. L. Pan, Y. Guo, Z. Li, J. Chen, T. Jiang, Y. Yu, Chromatographia, 72, 627–633 (2010).

13. M. Bhoir, N. Rao, Int. J. Pharm. Tech. Res., 13, 206–216 (2020).

14. M. Kumar Gupta, A. Ghuge, M. Parab, Y. Al-Refaei, A. Khandare, N. Dand, N. Waghmare, Curr. Issues Pharm. Med. Sci., 35, 224–228 (2022).

15. M. W. Dong, LCGC North Am., 31, 472–479 (2013).

16. Sh. Mofavvaza, M. R. Sohrabi, A. Heydari, Optik – Int. J. Light and Electron Optics, 220, 165246 (2020).

17. D. Gupta, S. Bhardwaj, S. Sethi, S. Pramanik, D. Kumar Das, R. Kumar, P. Pratap Singh, V. Kumar Vashistha, Spectrochim. Acta, Part A: Mol. and Biomolec. Spectroscopy, 270, 120819 (2022).

18. I. Bulduk, E. Akbel, J. Taibah University Sci., 15, 507–513 (2021).

19. A. H. Kamal, S. F. El-Malla, Sh. F. Hammad, Eur. J. Pharm. and Med. Res., 3, 348–360 (2016).

20. R. H. Obaydo, D. J. Al Zakri, A. Alhaj Sakur, H. M. Lotfy, Future J. Pharm. Sci., 7, 44 (2021).

21. G. Pekcan Ertokus, Int. J. Anal. Chem., 1–8 (2019).

22. M. A. Hegazy, H. M. Lotfy, Sh. Mowaka, E. Hany Mohamed, Spectrochim. Acta, Part A: Mol. and Biomolec. Spectroscopy, 164, 15–23 (2016).

23. Sh. Shokouhi, M. R. Sohrabi, Sh. Mofavvaz, Optik – Int. J. Light and Electron Optics, 206, 164304 (2020).

24. M. Valizadeh, E. Smiley, Z. Ameri Braki, P. Dastafkan, Optik – Int. J. Light and Electron Optics, 258, 168816 (2022).

25. F. Hasanpour, Ali A. Ensafi, T. Khayamian, Anal. Chim. Acta, 670, 44–50 (2010).

26. M. Taghizade, M. Ebrahimi, E. Fooladi, M. Yoosefian, Microchem. J., Part A, 160, 105627 (2021).

27. K. Keyvan, M.R. Sohrabi, F. Motiee, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 220, 104473 (2022).

28. E. Wollmer, S. Klein, J. Pharm. Pharm. Sci., 20, 258–269 (2017).

29. E. Dinç, A. Özdemir, D. Baleanu, Talanta, 65, 36–47 (2005).

30. A. Asfaram, M. Ghaedi, M. H. Ahmadi Azqhandi, A. Goudarzi, M. Dastkhoon, RSC Adv., 6, 40502 (2016).

31. H. J. Sun, Y. X. Wu, Z. F. Wu, F. Han, M. Yang, Y. Q. Wang, Phytochem. Lett., 43, 108–113 (2021).

32. Z. Tian, Eng. Appl. Artificial Intelligence, 94, 103801 (2020).

33. A. Youssef Ali Amer, PLoS One, 18, e0285131 (2023).

34. X. L. Xia, S. Ming Zhou, M. Ouyang, D. Xiang, Z. Zhang, Z. Zhou, IFAC – Papers Online, 56, 10377–10383 (2023).

35. Z. Li, Q. Wang, B. Zhu, B. Wang, W. Zhu, Y. Dai, Case Studies in Thermal Eng., 39, 102432 (2022).

36. P. Du, X. Ma, Z. Wang, Y. Mo, P. Peng, Sust. Oper. and Comp., 2, 30–35 (2021).

37. D. Berrar, Reference Module in Life Sciences Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 1, 542–545 (2019).

38. T. T. Wong, Pattern Rec., 48, 2839–2846 (2015).

39. A. Taghani, N. Goudarzi, Gh. Bagherian, M. Arab Chamjangali, A. H. Amin, J. Sep. Sci., 41, 2245–2252 (2018).

40. Z. Elmi, K. Faez, M. Goodarzi, N. Goudarzi, Mol. Phys., 107, 1787–1798 (2009).

41. R. Rosipal, N. Kramer, Subspace, Latent Structure and Feature Selection, 34–51 (2005).

42. W. P. Xiong, T. Li, Q. X. Zeng, J. Q. Du, B. Nie, C. C. Chen, X. Zhou, Discrete Dynamics in Nature and Society, 1–10 (2020).

43. J. White, S. D. Power, Sensors, 23, 6077 (2023).


Рецензия

Для цитирования:


Fakhar M., Sohrabi M.R., Nik S.M. Применение двух интеллектуальных нелинейных многомерных методов калибровки для одновременного количественного спектрофотометрического определения противопаркинсонических препаратов в фармацевтических составах и биологических образцах и сравнение с данными высокоэффективной жидкостной хроматографии. Журнал прикладной спектроскопии. 2025;92(6):828.

For citation:


Fakhar M., Sohrabi M.R., Melika S.M. Application of Two Smart Nonlinear Multivariate Calibration Methods for the Concurrent Quantitative Spectrophotometric Determination of Antiparkinson Drugs in Pharmaceutical Formulation and Biological Samples: Comparison with HPLC. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2025;92(6):828.

Просмотров: 12


ISSN 0514-7506 (Print)