Estudio electroquímico de rifamicinas: aplicación al análisis de muestras biológicas y fármacos comerciales

• Autores: María Asunción Alonso Lomillo
• Directores de la Tesis: Julia Arcos Martínez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Burgos ( España ) en 2002
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: J. Hernández Méndez (presid.), Blanca Gallo Hermosa (secret.), Pedro Sanchez Batanero (voc.), Jean Michael Kauffmann (voc.), Francisca Vicente Estevez (voc.)
• Materias:
  • Química
    • Química analítica
      • Análisis electroquímico
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• Resumen

  • 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).