Determinação de drogas que aumentam o sexo adicionadas ilegalmente em produtos de saúde pela tecnologia combinada de TLC-ni ⅱ

Dec 03, 2024

2. 4. 2 Estabelecimento do modelo


O estudo utilizou o software Opus que acompanha o espectrômetro de NI para pré -processar o espectro de cada substância de referência. Since the chemical component spectral information is affected by external noise, baseline drift, light scattering, background signal, temperature and humidity, the study used multiplication signal correction (MSC), vector normalization (VN), minimum maximum normalization (MMN), constant offset elimination (COE), first derivative (FD), second derivative (SD) and smoothing points (SP, smoothing points 5, 7, 9, 13, 17, 21, 25) Método de combinação de filtragem para processar as informações inúteis no espectro emelhorar a precisão da discriminação do modelo, com o número de erros de julgamento de amostras de conjunto de calibração como indicador (consulte a Tabela 2).

8

 

Suplementos de cistanche de ervas 100% naturais para melhorar as funções sexuais em tratamento de longo prazo

 

Com base no pré -processamento do espectro original, o cursor é usado para selecionar interativamente a faixa espectral com grandes diferenças; Os métodos padrão de algoritmo-euuclidiano de algoritmo (padrão, DST) e métodos de fator fator (fatorização, FC) são métodos de cálculo e análise; O limiar (0. 25) e o nível de confiança estão definidos

news-740-215

Fig. 6 TLC-ni Modelo quantitativo de medicamentos químicos em produtos de saúde

 

Tabela 5 Modelo Quantitativo de TLC-NI de Medicamentos Químicos em Produtos de Saúde

 

Fator ambiental Ingrediente previsto Faixa prevista (µg µl⁻¹) Rmse (%) Rmsep (%)
Viagra ocidental Sildenafil 5.25 - 262.5 0.984 0.085 0.081
Viagra oriental Norc sildenafil 5.15 - 257.5 0.982 0.078 0.075

 


 

10

2.5.5 Validação e aplicação do modelo


O modelo acima foi usado para testar 1 0 lotes de amostras de saúde sexual e 1 0 lotes de amostras caseiras de sildenafil. Os resultados da previsão do modelo TLC-NIRS foram consistentes com os resultados da determinação do conteúdo de HPLC. O R2 entre os valores previstos e os valores medidos de sildenafil e sildenafil foi de 0,982 e 0,996, respectivamente (ver Figura 6); O desvio relativo médio dos valores previstos de 9 lotes de amostras de saúde sexual foi calculado como 1. 86%, e o desvio relativo médio dos valores previstos de 10 lotes de amostras caseiras de sildenafil foi de 1,96%, indicando que os resultados da previsão do modelo são precisos e confiáveis ​​(ver 6).

 

9

Tabela 6 Valores previstos de TLC-ni de 10 produtos para melhorar o sexo

 

Amostra Valor real (mg/tempo) Valor previsto (mg/tempo) Desvio absoluto Desvio relativo (%) Desvio relativo médio (%)
Extrato de flor de ouro 50.78 52.36 1.58 3.11 1.86
Repelente de insetos 50.36 52.48 2.12 4.21
Camomila alemã 77.20 78.58 1.38 1.79
Orvalho de manhã cedo 16.56 16.58 0.02 0.12
Absinto 61.66 63.78 2.12 3.44
A. Niger 45.20 45.98 0.78 1.73
Tópico de ouro Não detectado 48.56 - -

 

 

3 conclusões


Este estudo criou a tecnologia de acoplamento TLC-NIRS pela primeira vez porque o TLC é um método clássico de análise de identificação tradicional com as vantagens de operação simples e ampla popularidade [12]. O TLC possui um grande espaço livre para processamento de amostras. Diferentes solventes de extração podem ser selecionados para a possível adição de medicamentos químicos proibidos, o que pode efetivamente evitar a influência de produtos de diferentes fabricantes nos NIRs devido a diferentes excipientes; O TLC possui muitos materiais opcionais, como sílica gel, alumina, poliamida, etc., e o agente em desenvolvimento pode escolher diferentes reagentes polares para serem adequados para a separação e análise de diferentes tipos de componentes químicos. Ao mesmo tempo, diferentes sistemas de desenvolvimento podem ser usados ​​para o desenvolvimento bidirecional, que tem um bom efeito de separação [12, 13], que pode melhorar bastante a precisão da coleta NIRS de informações sobre medicamentos químicos. O NIRS é um instrumento de análise rápida desenvolvida nos últimos anos, com as características da operação simples, velocidade rápida da análise e nenhuma poluição química [14]. Este artigo combina as vantagens de cada um para criar a tecnologia de acoplamento TLC-NIRS pela primeira vez e conduz uma investigação metodológica sistemática desse método. Foi estabelecido um modelo de análise qualitativa e quantitativa rápida para a adição de medicamentos químicos proibidos sildenafil e nardenafil aos produtos de saúde.

11


O modelo foi verificado e avaliado usando amostras de conjunto de validação. O modelo qualitativo pode julgar melhor se os medicamentos químicos proibidos acima são adicionados aos produtos de saúde, com uma precisão de julgamento de 100%; O modelo quantitativo pode prever com precisão o conteúdo de sildenafil e nardenafil adicionados, com uma ampla faixa de previsão de conteúdo de 5. 25-262. 5 e 5. 15-257. 5 ug/μl, respectivamente. Os desvios relativos médios dos resultados da previsão de 10 produtos de saúde foram 1. 86% e 1,96%, respectivamente. Os resultados da previsão alcançaram bons resultados e podem atender às necessidades de testes rápidos reais. No trabalho real, a tecnologia combinada de TLC-NIRS foi usada para reprimir vários lotes de produtos de saúde sexual que adicionavam doses excessivas de medicamentos químicos banidos sildenafil.

Este estudo selecionou medicamentos semelhantes a Nafil como objeto de pesquisa porque são eficazes, baratos e fáceis de obter em produtos de saúde sexual e são a primeira escolha para os fabricantes ilegais adicioná-los [3]. Além disso, para alcançar o efeito esperado, a dose efetiva de tais medicamentos para a saúde sexual é 50-100 mg/tempo. A overdose a longo prazo causará danos graves no fígado e nos rins e na perda permanente de risco [18]. O uso do modelo TLC-NIRS para prever se medicamentos do tipo Nafil são adicionados aos produtos de saúde sexual tem certa viabilidade e valor da pesquisa.

Este artigo usa as técnicas e instrumentos analíticos existentes na plataforma experimental atual para uso combinado e tem um bom efeito quando aplicado ao teste de medicamentos reais. A tecnologia combinada de TLC-NIRS desenvolvida tem uma boa perspectiva de aplicação diante de problemas como a qualidade desigual dos fabricantes de produtos para cuidados de saúde, uma ampla variedade de produtos, dificuldade em unificar a fonte de excipientes e graves adições ilegais.

A teoria dos aplicativos e a pesquisa prática dessa tecnologia combinada fornece uma base científica para o desenvolvimento de instrumentos e equipamentos combinados de TLC-NIRS.

 

Referências

 

1 Conroy DM, Gan C, Errmann A, et al. Bem -estar fortificante: como consumidores e médicos chineses navegam no papel dos alimentos funcionais [J ]. Apetite, 2021, 12: 105296.

2 Chen Hz, Gong JH. Inovando o conceito de supervisão de drogas e inspeção de amostragem para reprimir as atividades ilegais de adicionar ilegalmente substâncias químicas nos preparativos tradicionais de medicina chinesa [J ]. Qilu Pharm Affairs, 2009, 28: 324-326. 3 Li K, Guo CC, Shi F, et al. Progresso da pesquisa em tecnologias de determinação para inibidores adulterados de fosfodiesterase -5 (PDE5) e seu análogo em medicamentos de ervas e suplementos alimentares revigorantes [J ]. Chin J Pharm Anal (Journal of Pharmaceutical Analysis), 2018, 38: 566-574.
4 Xu S, Jin PF, Xu QL, et al. Avanços nas substâncias químicas ilegalmente adulteradas em medicamentos tradicionais chineses e alimentos saudáveis ​​[J ]. Chin J New Drugs (Chinese New Drugs Journal), 2015, 24: 1843-1850.

5 Magdalene HY, Tang Sammy PL, Chen Sau W, et al. Séries de casos sobre uma diversidade de agentes de redução de peso ilícitos: do bem conhecido ao inesperado [J ]. British J Clin Pharm, 2011, 71: 250-253.

6 Kojima A, Sato Y, Chiba T, et al. Eventos adversos notáveis ​​associados ao uso concomitante de alimentos saudáveis ​​e medicamentos derivados da análise dos dados do HFNET sobre a segurança e a eficácia dos alimentos saudáveis ​​[J ]. J Hyg Soc JPN, 2018, 59 (2): 80-88.

Você pode gostar também