Métodos multivariantes aplicados a la efectividad de los disolventes en la industria farmacéutica

Abstract

Introduction: Solvents are chemical agents used in the pharmaceutical industry. Their importance is that their presence can accelerate or delay the reaction of a drug up to a million times. Objective: The present investigation analyzes the different types of solvents in order to evaluate the existence of groups in which patterns related to the effectiveness of the mentioned solvents in medicine production can be identified. Methodology: The study is comprised of 4 phases: 1) Principal component analysis; 2) Cluster analysis; 3) Discriminant analysis; 4) Interpretation of results and conclusions. Results: Three clusters, categorized as supercritical, microspherical and biodegradable, were identified. The Hotelling T test yields a p-value of 0, evidencing the difference between groups. The quadratic discriminant yields a precision of a 96% for the classification of solvents. Conclusions: The multivariate analysis allows modeling the effectiveness of solvents in the pharmaceutical industry. Hence, generating an objective decision methodology for the classification of solvents according to an effectiveness approach.

Introducción: Los disolventes son agentes químicos usados en la industria farmacéutica y su importancia radica en que su presencia puede acelerar o retardar la reacción de un fármaco hasta un millón de veces. Objetivo: La presente investigación analiza los diferentes tipos de disolventes para evaluar la existencia de grupos en los cuales se puedan identificar patrones relacionados con la efectividad de esos disolventes en la producción de fármacos. Metodología: El estudio consta de 4 fases: 1) análisis de componentes principales, 2) análisis de clúster, 3) análisis discriminante, y 4) interpretación de resultados y conclusiones. Resultados: Se identificaron tres conglomerados categorizados como supercríticos, microesféricos y biodegradables. La prueba de T de Hotelling arroja un p-valor de 0, poniendo en evidencia la diferencia entre grupos. El discriminante cuadrático arroja una precisión del 96% para la clasificación de disolventes. Conclusiones: El análisis multivariante permite modelar la efectividad de los disolventes en la industria farmacéutica, generando una metodología objetiva de decisión para la clasificación de disolventes según un enfoque de efectividad.