Uso de datos de segundo orden y transferencia de calibración para reducir el número de muestras de calibración cuando se tiene presencia de interferencias no modeladas y efecto matriz

AGUSTINA V. SCHENONE; MARÍA J. CULZONI; HÉCTOR C. GOICOECHEA

Santa Fe

Congreso; VI Congreso Argentino de Química Analítica; 2011

Facultad de Bioquímica y Cs. Biológicas (UNL)

En general, la determinación de fármacos en muestras complejas requiere de la aplicación de distintos recursos para obtener selectividad ante la presencia de interferencias y contemplar el efecto matriz, principalmente cuando la técnica analítica empleada es la fluorescencia. Una de las estrategias presentadas en relación al efecto matriz consiste en aplicar el método de adición estándar, que exige la preparación de al menos 4 adiciones a la muestra, haciendo replicados a fin de poder obtener cifras de mérito. Por otra parte, cuando hay más de un analito calibrado se debe recurrir al método de adición estándar generalizado, realizando a la muestra un número alto de adiciones de acuerdo a un diseño experimental [1, 2]. En el presente trabajo se estudió la posibilidad de simplificar el trabajo experimental cuando ambos problemas existen. Para ello se emplearon dos tipos de datos: 1) simulados y 2) experimentales. Para estos últimos se determinó fenilefrina (FEN) en presencia de las interferencias ibuprofeno (IBU), ácido acetilsalicílico (AAS) y paracetamol (PAR), cuyo efecto de filtro interno varía en función de su concentración. La metodología consiste en aplicar en primer lugar MCR-ALS a matrices de excitación- emisión para obtener perfiles de concentración del analito, libre de interferencias, pero sujetos al efecto matriz. Debido a esto se deberían realizar al menos 8 adiciones por muestra a ser analizada. En contraste, se realizó una trasferencia de calibración utilizando el algoritmo PDS (Piecewise Direct Standardization) [3] para convertir los perfiles de concentración de los patrones puros a la situación de la muestra utilizando sólo 2 adiciones. De esta manera se obtuvo una nueva curva de calibrado afectada al efecto matriz, útil para hacer predicciones de la muestra. Los datos experimentales consisten en una curva de calibrado de FEN en agua y la misma curva en presencia de 10 ppm de PAR. Al comparar las líneas de regresión, se demuestra que hay diferencias estadísticamente significativas entre las pendientes con 99% de confianza, verificándose el efecto matriz. Además, se prepararon 17 muestras artificiales, conteniendo distintas cantidades de FEN, IBU y AAS. A cada muestra se le agregó PAR entre 5 y 20 ppm. Para aplicar PDS se realizaron 3 adiciones de FEN a cada muestra. Se obtuvieron matrices de excitación-emisión. Los resultados muestran que es posible reducir el trabajo experimental considerablemente cuando se aplica la metodología descripta en este trabajo.