Estudio electroquímico de rifamicinasaplicación al análisis de muestras biológicas y fármacos comerciales

  1. ALONSO LOMILLO, ASUNCION
unter der Leitung von:
  1. Julia Arcos Martínez Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad de Burgos

Fecha de defensa: 02 von September von 2002

Gericht:
  1. J. Hernández Méndez Präsident/in
  2. Blanca Gallo Hermosa Sekretär/in
  3. Francisca Vicente Estevez Vocal
  4. Pedro Sanchez Batanero Vocal
  5. Jean Michael Kauffmann Vocal
Fachbereiche:
  1. QUIMICA

Art: Dissertation

Teseo: 92707 DIALNET

Zusammenfassung

La rifamicinas constituyen el principio activo de numerosos preparados farmacéuticos comerciales, que se administran frecuentemente a pacientes aquejados de enfermedades clásicas y bien conocidas como la lepra o la tuberculosis, habiendo demostrado también gran eficacia en el tratamiento de pacientes afectados por enfermedades aparecidas en este último siglo y en vías de investigación, como el síndrome de inmunodeficiencia adquirida (SIDA). El análisis de su concentración contribuye a la optimización de las dosis administradas y adquiere especial importancia en los casos de resistencia y toxicidad. En este trabajo se han puesto a punto métodos analíticos sensibles y precisos para llevar a cabo la determinación de rifamicina SV y rifampicina, empleando técnicas electroquímicas, como la voltamperometría diferencial de impulsos (DPAdSV) y de ondas cuadrada (SWAdSV), ambas con redisolución adsortiva. Debido a la complejidad de las muestras farmacéuticas comerciales y biológica, se describen métodos más selectivos para la determinación de estos principios activos, basados en la reducción electroquímica del complejo con Cu (II) o en la utilización de un biosensor como electrodo de trabajo. En todos los casos la optimización de las variables experimentales se llevó a cabo mediante la metodología del diseño de experimentos. La determinación de rifampicina, isoniazida y pirazinamida, administradas conjuntamente para potenciar su acción terapéutica, ha sido posible gracias a la utilización de una metodología de regresión multivariante (PLS).