Estrategias analíticas aplicadas a la determinación espectrofluorométrica de compuestos de interés en muestras complejas con matrices protagonistas.

DAMIANI, PATRICIA CECILIA; CABEZÓN, MIGUEL ÁNGEL

Corrientes/Virtual

Congreso; XI Congreso Argentino de Química Analítica; 2021

AAQA

Estrategias analíticas aplicadas a la determinación espectrofluorométrica de compuestos de interés en muestras complejas con matrices protagonistas. Damiani, P Ca ; Cabezón, M Ab)a Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas, Departamento de Química Analítica, Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Química Rosario (IQUIR-CONICET).Consejo de Investigaciones Universidad Nacional de Rosario (CIUNR). Suipacha 531, Rosario S2002LRK, Santa Fe. Argentina. Facultad de Química e Ingeniería del Rosario. Pontificia Universidad Católica Argentina UCA . Avda. Pellegrini3314.Rosario S2002LRK. Santa Fe. Argentina. b Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas, Departamento de Química Analítica, Universidad Nacional de Rosario.. Suipacha 531, Rosario S2002LRK, Santa Fe. Argentina. * damiani@iquir-conicet.gov.ar La espectrofluorometría es una metodología analítica que se caracteriza por ser altamente sensible, económicamente accesible y en líneas generales amigable con el medio ambiente. Es por lo tanto de elección a la hora de analizar compuestos que presenten fluorescencia nativa o que puedan desarrollar fluorescencia de alguna manera. El análisis se complica cuando estos compuestos forman parte de muestras complejas que contienen otros componentes, potencialmente interferentes, conocidos o no, que pueden generar distintos efectos de matriz afectando tanto la intensidad como la forma de sus señales espectrales. Este tipo de situación hace difícil la aplicación de métodos tradicionales de análisis, siendo necesario para tal fin la separación previa de los interferentes con el riesgo de comprometer el rendimiento. Otra alternativa, en estos casos de matrices protagonistas, es el acopio de nuevas estrategias analíticas que surgen de combinar la Química Analítica y la Quimiometría. En primer lugar, dada la composición compleja de las muestras de estudio, se recurre a la obtención de datos instrumentales de orden superior que incorporan la ?ventaja de segundo orden? permitiendo el análisis en presencia de componentes no considerados en la calibración. Luego, estos datos se tratan con algoritmos adecuados que resuelvan matemáticamente las interferencias, permitiendo la cuantificación de él o los analitos de interés sin tratamientos previos de separación. Esta metodología de trabajo se aplicó a la cuantificación del beta-bloqueante, atenolol, en orina con el objetivo de monitorear la droga. El atenolol presenta fluorescencia nativa con señales de excitación y emisión en agua en los rangos 220-235nm y 280-340 nm respectivamente. La orina, como muestra compleja que es presenta un máximo de excitación a 230 nm que se solapa intensamente con la señal del atenolol en el mismo modo, causando un potencial efecto de filtro interno primario. En la orina existen además una serie de metabolitos tipo indol; metabolitos endógenos como el ácido 4-piridoxídico; ácido hidroxiantranílico y xantina con máximos de excitación a 290 ; 317; 320 y 315 nm respectivamente, que ejercen un efecto de filtro interno secundario, siendo la emisión del beta-bloqueante absorbida por los compuestos mencionados. Otra banda de emisión entre 290-340 nm, presente naturalmente en la orina, se solapa con el espectro correspondiente del analito Este marcado efecto de matriz, con un importante predominio de filtro interno, que además varía de muestra a muestra, justifica la disminución de la intensidad de fluorescencia del atenolol en orina, el cambio en el espectro y la pérdida de trilinealidad del sistema. El efecto de filtro interno requiere ser modelado en la calibración incorporando la matriz , hecho que también conlleva a perder la trilinealidad y a obtener una calibración incompleta. Para resolver este caso se obtuvieron matrices de fluorescencia de emisión-excitación que se resolvieron aplicando el algoritmo adecuado U-PLS (cuadrados mínimos parciales desdoblados) combinado con RBL (Bilinealización Residual). U-PLS puede hacer frente a la pérdida de trilinealidad y a la calibración incompleta; pero no resuelve la presencia de componentes inesperados no considerados en la calibración; para ello se aplica RBL. Aunque se incluya la matriz en la calibración, la ventaja de segundo orden sigue siendo necesaria por cuanto la composición de la matriz de la orina depende de la muestra1,2. La metodología se aplicó a muestras de orina artificialmente adicionadas obteniéndose resultados satisfactorios con RMSEP 0.03 mg.L-1 y REP% 9.00 % para 2 variables latentes y componentes inesperados 1 ó 2 dependiendo de la muestra de orina. Se analizaron además muestras reales que dieron predicciones estadísticamente comparables con las obtenidas aplicando HPLC según test de T por parejas (t calculados = 1,93, grados de libertad n= 5; valor crítico de t =2,01 N=6,=0,05).