Rapid identification of microbial contaminants in pharmaceutical products / Identificação rápida de contaminantes microbianos em produtos farmacêuticos

A qualidade microbiológica de medicamentos é fundamental para garantir sua eficácia e segurança. Os métodos convencionais para identificação microbiana em produtos não estéreis são amplamente utilizados, entretanto são demorados e trabalhosos. O objetivo deste trabalho é desenvolver método microbiológico rápido (MMR) para a identificação de contaminantes em produtos farmacêuticos utilizando a espectrofotometria de infravermelho com transformada de Fourier com reflectância total atenuada (FTIR-ATR). Análise de componentes principais (PCA) e análise de discriminantes (LDA) foram utilizadas para obter um modelo de predição com a capacidade de diferenciar o crescimento de oriundo de contaminação por Bacillus subtilis (ATCC 6633), Candida albicans (ATCC 10231), Enterococcus faecium (ATCC 8459), Escherichia coli (ATCC 8739), Micrococcus luteus (ATCC 10240), Pseudomonas aeruginosa (ATCC 9027), Salmonella Typhimurium (ATCC 14028), Staphylococcus aureus (ATCC 6538) e Staphylococcus epidermidis (ATCC 12228). Os espectros de FTIR-ATR forneceram informações quanto à composição de proteínas, DNA/RNA, lipídeos e carboidratos provenientes do crescimento microbiano. As identificações microbianas fornecidas pelo modelo PCA/LDA baseado no método FTIR-ATR foram compatíveis com aquelas obtidas pelos métodos microbiológicos convencionais. O método de identificação microbiana rápida por FTIR-ATR foi validado quanto à sensibilidade (93,5%), especificidade (83,3%) e limite de detecção (17-23 UFC/mL de amostra). Portanto, o MMR proposto neste trabalho pode ser usado para fornecer uma identificação rápida de contaminantes microbianos em produtos farmacêuticos

Microbiological quality of pharmaceuticals is fundamental in ensuring efficacy and safety of medicines. Conventional methods for microbial identification in non-sterile drugs are widely used, however are time-consuming and laborious. The aim of this paper was to develop a rapid microbiological method (RMM) for identification of contaminants in pharmaceutical products using Fourier transform infrared with attenuated total reflectance spectrometry (FTIR-ATR). Principal components analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) were used to obtain a predictive model with capable to distinguish Bacillus subtilis (ATCC 6633), Candida albicans (ATCC 10231), Enterococcus faecium (ATCC 8459), Escherichia coli (ATCC 8739), Micrococcus luteus (ATCC 10240), Pseudomonas aeruginosa (ATCC 9027), Salmonella Typhimurium (ATCC 14028), Staphylococcus aureus (ATCC 6538), and Staphylococcus epidermidis (ATCC 12228) microbial growth. FTIR-ATR spectra provide information of protein, DNA/RNA, lipids, and carbohydrates constitution of microbial growth. Microbial identification provided by PCA/LDA based on FTIR-ATR method were compatible to those obtained using conventional microbiological methods. FTIR-ATR method for rapid identification of microbial contaminants in pharmaceutical products was validated by assessing the sensitivity (93.5%), specificity (83.3%), and limit of detection (17-23 CFU/mL of sample). Therefore, the RMM proposed in this work may be used to provide a rapid identification of microbial contaminants in pharmaceutical products

Clasificación de extractos etanólicos de especies de la familia Lauraceae por cromatografía en capa fina bidimensional y análisis estadísticos multivariado CCD-2D/ PCA-cluster / Classification of ethanolic extracts from Lauraceae species by two-dimensional thin layer chromatography and multivariate statistical analyses 2D-TLC/PCA-cluster / Classificação de extratos etanólicos de espécies da família Lauraceae utilizando cromatografia em placa fina bidimensional e estatística multivariada CCD-2D/PCA-cluster

Se caracterizaron los extractos etanólicos de hojas y cortezas de 13 especies de la familia Lauraceae mediante cromatografía en capa fina de dos dimensiones (2D-CCD). Los datos posteriores se analizaron mediante técnicas de análisis estadístico multivariado (cluster y análisis de componentes principales (PCA)). Lo anterior permitió hacer una distinción entre los extractos obtenidos de diferentes partes de la planta (hojas y cortezas). Se observó, además, que la metodología usada es capaz de diferenciar entre extractos obtenidos a partir de especies de Lauraceae y los de otras familias de plantas.

Leaves and barks ethanolic extracts from 13 Lauraceae species were characterized through two-dimensional thin layer chromatography (2D-TLC). The subsequent data was analized through multivariate statistical analysis techniques (cluster analysis and principal components analysis (PCA)). This allowed to do a distinction between extracts obtained from different parts of the plant (leaves and bark). In addition, it was observed that the implemented methodology is able to differentiate between extracts obtained from Lauraceae species and some obtained from other plant families.

Caracterizaram-se os extratos etanólicos de folhas e casca obtidos a partir de espécies da família Lauraceae por cromatografia em camada fina em duas dimensões (2D-CCF). Os dados obtidos foram analisados utilizando técnicas de análise estatística multivariada tipo análise de cluster e análise de componentes principais (PCA). As técnicas estadísticas permitiram fazer uma distinção entre os extratos obtidos a partir de diferentes partes da planta (folhas e casca). Além disso, observou-se que o método utilização é capaz de diferenciar entre os extratos provenientes de espécies de Lauraceae daqueles obtidos a partir de outras famílias de plantas.