hydrobromit : Hapacol – CF
SĐK: VD-10005-10
Cách đóng gói: Hộp 10 vỉ x 5 viên nén. Dạng bào chế: Viên nén bao phim.
Nhà sản xuất:Công ty cổ phần dƣợc Hậu Giang.
Nhóm dƣợc lý: Thuốc giảm đau, hạ sốt, nhóm chống viêm không chứa steroit. Thành phần: Acetaminophen: 500mg, loratadin: 5mg và dextromethorphan hydrobromit: 15mg.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
1.3. Một số phƣơng pháp xác định đồng thời các cấu tử
Hiện nay có rất nhiều loại thuốc với những thành phần rất khác nhau nhƣ: acetaminophen, loratadin và dex tromethorphan hydrobromit . . . Để xác định đƣợc đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp mà không cần phải tách loại trƣớc khi tiến hành phân tích đang là một vấn đề đang rất đƣợc quan tâm nghiên cứu. Trên thế giới và ở Việt Nam đã có nhiều công trình áp dụng các phƣơng pháp sai phân, phƣơng pháp phổ đạo hàm, phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu, phƣơng pháp lọc Kalman, các phƣơng pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính, phƣơng pháp hồi quy đa biến phi tuyến tính…nhằm xác định đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp. Sau đây là một số phƣơng pháp tiêu biểu.
1.3.1Phương pháp lọc Kalman
Vào năm 1960, R.E Kalman đã công bố bài báo nổi tiếng về một giải pháp truy hồi để giải quyết bài toán lọc thông tin rời rạc tuyến tính (discrete data linear filtering). Tên đầy đủ của bài báo là "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems" . Từ đó đến nay cùng với sự phát triển của tính toán kỹ thuật số, bộ lọc Kalman đã trở thành chủ đề nghiên cứu sôi nổi và đƣợc ứng dụng trong nhiều ngành kỹ thuật công nghệ khác nhau: trong tự động hóa, trong định vị cũng nhƣ trong viễn thông (và nhiều lĩnh vực khác nữa).
Thuật toán lọc Kalman đầu tiên đƣợc nghiên cứu trong vật lý vô tuyến nhằm loại bỏ các tín hiệu "nhiễu" và sau đó đƣợc ứng dụng vào hoá học trắc quang. Thuật toán lọc Kalman hoạt động trên cơ sở các file dữ liệu phổ ghi đƣợc của từng cấu tử riêng rẽ và của hỗn hợp các cấu tử, xác định sự đóng góp về phổ của từng cấu tử trong hỗn hợp tại các bƣớc sóng. Khi chƣơng trình chạy, những kết quả tính toán liên tiếp sẽ càng tiến gần đến giá trị thực. Trong thực tế, ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu để giảm sai số giữa phổ của hỗn hợp với phổ nhân tạo đƣợc tiên đoán bởi các xấp xỉ Kalman. Kết quả tính toán là lý tƣởng khi phổ của hỗn hợp trừ đi phổ nhân tạo đƣợc
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
tính bởi lọc Kalman sẽ tạo ra một đƣờng thẳng có độ lệch không đáng kể. Độ đúng của phép xác định phụ thuộc vào độ nhiễu của nền, vào việc tách các đỉnh phổ hấp thụ của các cấu tử và sự tƣơng tác giữa các cấu tử. Hỗn hợp có càng ít cấu tử, các đỉnh hấp thụ càng cách xa nhau thì sai số của phép tính toán sẽ càng nhỏ.
Việc tính toán sẽ đƣợc thực hiện trên toàn bộ khoảng bƣớc sóng đƣợc chọn. Nếu kết thúc quá trình tính toán, độ lệch chuẩn tƣơng đối của giá trị nồng độ các cấu tử trong hỗn hợp vẫn lớn hơn giá trị sai số cho phép thì nồng độ của cấu tử đó sẽ phải xác định lại. Trong trƣờng hợp đó, cần phải tăng giá trị sai số mặc định hoặc giảm số giá trị nồng độ mặc định để tính giá trị nồng độ trung bình.
Một số tác giảđã sử dụng thuật toán lọc Kalman để xác định các cấu tử trong hỗn hợp bằng phƣơng pháp trắc quang. Kết quả cho thấy sai số của phép xác định với hỗn hợp 2 cấu tử nhỏ hơn 1%, với hỗn hợp 3 cấu tử có sai số nhỏ hơn 2% [5], [6], [7], [13], [14], [15].
1.3.2. Phương pháp Vierordt
Phƣơng pháp Vierordt dùng để định lƣợng một hợp chất (phân tử) nào đó có hấp thụ bức xạ trong vùng UV-VIS. Phép xác định chỉ đúng nếu chất phân tích trong mẫu hấp thụ quang tại một hay nhiều bƣớc sóng khảo sát và độ hấp thụ quang tuân theo theo định luật Bughe-Lămbe-Bia. Vì độ hấp thụ quang mang tính cộng tính tức là nếu trong dung dịch mẫu khảo sát có nhiều hơn một chất hấp thụ quang tại bƣớc sóng đang đo thì độ hấp thụ quanh đọc đƣợc trên máy sẽ là tổng độ hấp thu của các cấu tử thành phần trong dung dịch mẫu. Nhƣ vậy ta có thể xác định đúng nồng độ chất phân tích có trong mẫu. Cụ thể là nếu ta cần đo hấp thụ quang tại bƣớc sóng λ1 có hai chất hấp thụ quang là A và B có nồng độ Ca và Cb, hệ số hấp thu phân tử là ε1(λ1) và ε2(λ1). Độ hấp thụ quang A tại bƣớc sóng λ1 là:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Nếu hai chất này cũng hấp thụ quang tại bƣớc sóng (λ2) và hệ số hấp thụ phân tử là ε1(λ2) và ε2(λ2). Độ hấp thụ quang A tại bƣớc sóng λ2 là:
A(λ2) = ε1(λ2).Ca + ε2(λ2).Cb. (1.2)
Nhƣ vậy nếu biết các hệ số hấp thụ quang phân tử của hai chất A và B tại hai bƣớc sóng khảo sát thì hoàn toàn có thể tính đƣợc nồng độ từng chất Ca và Cb bằng cách giải hệ phƣơng trình tuyến tính trên. Thực tế ngƣời ta có thể mở rộng phạm vi áp dụng của phƣơng pháp này cho dung dịch mẫu chứa n cấu tử và đo tại m (m>n) bƣớc sóng để tăng độ chính xác của các giá trị nồng độ các chất trong mẫu tính đuợc.
Với hỗn hợp chứa n cấu tử ta cần phải lập hệ n phƣơng trình n ẩn. Hệ phƣơng trình này đƣợc thiết lập bằng cách đo độ hấp thụ quang của hỗn hợp ở n bƣớc sóng khác nhau.
A(1) = 11C1b + 21C2b + . . . + i1Cib + . . . + n1Cnb A(2) = 12C1b + 22C2b + . . . + i2Cib + . . . + n2Cnb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
A(n) = 1nC1b + 2nC2b + . . . + inCib + . . . + nnCnb (1.3) Trong đó : A(1), A(2),..., A(n): Độ hấp thụ quang của hỗn hợp ở bƣớc sóng 1, bƣớc sóng 2, . . ., và bƣớc sóng n.
in: hệ số hấp thụ mol phân tử của cấu tử i tại bƣớc sóng n(đƣợc xác định bằng cách đo độ hấp thụ quang của dung dịch chỉ chứa cấu tử i ở bƣớc sóng n).
b: bề dày lớp dung dịch (cm).
Ci: nồng độ của cấu tử thứ i trong hỗn hợp (mol/lit). Với i, j = 1 n. Giải hệ n phƣơng trình với n ẩn số là C1, C2 . . . Cn sẽ tìm đƣợc nồng độ của các cấu tử. Khi số cấu tử trong hỗn hợp ít thì việc giải hệ n phƣơng trình tuyến tính khá đơn giản. Tuy nhiên khi số cấu tử lớn thì việc giải hệ phƣơng trình phức tạp hơn.
Phƣơng pháp Vierordt chủ yếu đƣợc vận dụng để tìm cách giải hệ phƣơng trình nhƣ: giải bằng đồ thị, giải bằng phép ma trận vuông, phƣơng pháp khử Gauss, . . .để xác định nồng độ của mỗi cấu tử.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Một số tác giả sử dụng phƣơng pháp Vierordt để xác định đồng thời paracetamol và cafein trong thuốc viên nén bằng cách đo độ hấp thụ quang ở các bƣớc sóng 242 và 273 nm, còn một số tác giả khác đã xác định đồng thời axit salixylic và cloramphenilcol bằng cách đo độ hấp thụ quang ở các bƣớc sóng 278 và 297 nm.
Phƣơng pháp Vierordt có ƣu điểm là đơn giản, dễ thực hiện nhƣng hạn chế là chỉ áp dụng đƣợc khi số cấu tử trong dung dịch hỗn hợp ít, phổ hấp thụ quang phân tử xen phủ nhau không nhiều, tính chất cộng tính độ hấp thụ quang đƣợc thoả mãn nghiêm ngặt, thiết bị đo quang phải tốt thì phƣơng pháp mới cho kết quả khá chính xác. Đối với hệ nhiều cấu tử, đặc biệt là khi phổ của các cấu tử xen phủ nhau nhiều, tính chất cộng tính độ hấp thụ quang không đƣợc thoả mãn nghiêm ngặt, thiết bị đo có độ chính xác không cao thì phƣơng pháp không còn chính xác và có sai số lớn [3]. Bởi vậy mặc dù phƣơng pháp Vierordt đã ra đời từ lâu, nhƣng lại chỉ đƣợc ứng dụng trong thực tế rất ít. Tuy nhiên đây lại là cơ sở lý thuyết cơ bản nhất, đặt nền móng cho các nhà khoa học sau này phát triển, cải tiến để xây dựng nên các phƣơng pháp mới [3], [4].
1.3.3. Phương pháp phổ đạo hàm
Độ hấp thụ quang của các cấu tử là hàm của độ dài bƣớc sóng của ánh sáng tới A = f(). Phổ đạo hàm của độ hấp thụ quang theo bƣớc sóng đƣợc
biểu diễn bằng phƣơng trình toán học:
Đạo hàm bậc 1 của độ hấp thụ quang: 1 ,
λ
dA
A = = f λ dλ
Đạo hàm bậc 2 của độ hấp thụ quang: 2 2 ,,
λ 2
d A
A = = f λ dλ
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . và đạo hàm bậc n của độ hấp thụ quang: n n (n)
λ n
d A
A = = f λ
dλ (1.4)
Theo định luật Bughe - Lămbe - Bia thì: 0 λ
A = A = .C.b Với C và b là hằng số, không phụ thuộc vào bƣớc sóng nên:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 λ dA dε A = = C.b. dλ dλ 2 2 2 λ 2 2 d A d ε A = = C.b. dλ dλ . . . . . . . . . n n n λ n n d A d ε A = = C.b. dλ dλ (1.5) Độ hấp thụ quang của dung dịch có tính cộng tính nên:
A(n)
()hỗn hợp = A(n)
()cấu tử 1 +A(n)
()cấu tử 2 +…+ A(n)
()cấu tử n (1.6) Để tính đạo hàm tại bƣớc sóng ngƣời ta chọn một cửa sổ n điểm số liệu từ phổ bậc 0 và một đa thức hồi quy đƣợc tính bằng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu. Đa thức này có dạng:
A = a0 + a1. + a2.2
+ . . . + ak.k
(1.7) Các hệ số a0, a1 . . . ak tại mỗi bƣớc sóng tƣơng ứng là các giá trị đạo hàm bậc 0, 1, 2 . . . k. Để có phổ đạo hàm đối với tập số liệu phổ bậc không, đầu tiên ta phải sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng tối thiểu để tìm đƣợc hàm hồi quy là đa thức bậc cao. Sau đó lấy đạo hàm của hàm này ta sẽ đƣợc các phổ đạo hàm.
Đối với phổ đạo hàm bậc 0, 1 . . . n ta thấy có những đặc điểm nhƣ sau: Đỉnh của phổ đạo hàm bậc n là điểm uốn của phổ đạo hàm bậc (n - 1), còn tại đỉnh của phổ đạo hàm bậc (n-1) thì phổ đạo hàm bậc n có giá trị bằng 0. Số đỉnh của phổ đạo hàm bậc n nhiều hơn số đỉnh của phổ đạo hàm bậc (n - 1).
Nhƣ vậy, dùng phƣơng pháp phổ đạo hàm ta có thể tách phổ gần trùng nhau thành những phổ mới. Khi đó ta có thể chọn đƣợc những bƣớc sóng mà tại đó chỉ có duy nhất 1 cấu tử hấp thụ quang còn các cấu tử khác không hấp thụ, nhờ đó mà có thể xác định đƣợc từng chất trong hỗn hợp. Bằng toán học, ngƣời ta xây dựng đƣợc phần mềm khi đo phổ của dung dịch hỗn hợp có thể ghi ngay đƣợc phổ đạo hàm các bậc của phổ đó. Căn cứ vào các giá trị phổ đạo hàm ta lựa chọn đƣợc bƣớc sóng xác định đối với từng cấu tử.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Ở nƣớc ta, một số tác giả đã sử dụng phƣơng pháp phổ đạo hàm xác định đồng thời các vitamin tan trong nƣớc cũng nhƣ xác định đồng thời các chế phẩm dƣợc dụng khác [9].
Các kết quả thu đƣợc có sai số trong khoảng 1,75%.
Trên thế giới, phƣơng pháp phổ đạo hàm đƣợc ứng dụng để phân tích các chế phẩm dƣợc dụng cũng nhƣ hỗn hợp các chất vô cơ, hữu cơ. Hầu hết các kết quả đều cho thấy phƣơng pháp có độ tin cậy cao. Tuy nhiên phƣơng pháp phổ đạo hàm chỉ đƣợc áp dụng khi số cấu tử trong dung dịch ít và phổ hấp thụ quang phân tử của chúng không trùng nhau. Trƣờng hợp dung dịch có nhiều cấu tử và phổ hấp thụ quang phân tử tƣơng tự nhau thì không thể áp dụng phƣơng pháp phổ đạo hàm.
1.3.4. Phương pháp mạng nơron nhân tạo
Nếu chúng ta xem bộ não ngƣời nhƣ là một mạng nơron “tốt nhất”, thì trên ý tƣởng đó xây dựng một mạng nơron nhân tạo bắt chƣớc nó (trí tuệ nhân tạo). Công cụ này giải quyết phần lớn các khó khăn gặp phải trƣớc đây khi thống kê, tiên đoán chính xác các hiện tƣợng phức tạp với lƣợng thông tin ít ỏi, đặc biệt là khi ta kết hợp giữa các công cụ khác nhau của trí tuệ nhân tạo với nhau và cả các phƣơng pháp cổ điển nữa. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo rất nhiều trong các lĩnh vực nhƣ nhận biết tiếng nói, nhận biết chữ viết, nhận biết hình ảnh, phân tích địa chấn, phân tích điện tâm đồ, chẩn đoán bệnh, phân tích thị trƣờng chứng khoán, thƣơng mại...
Còn trong hoá học, ngƣời ta cũng cần dự đoán trong rất nhiều trƣờng hợp nhƣ tìm hoá chất có hoạt tính mong muốn, dự đoán hƣớng phản ứng, xác định hƣớng phản ứng của các phản ứng cạnh tranh... và còn nhiều mục đích khác nữa. Các công cụ nói trên có nhiều ứng dụng vào các nghiên cứu, nhất là nghiên cứu mối quan hệ định lƣợng giữa giữa hoạt tính và cấu trúc. Ngoài ra cũng phải kết hợp thêm các công cụ của hoá học khác nữa để thực hiện các nghiên cứu.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Tuy vậy, trong thực tế chúng ta chỉ có thể thiết kế đƣợc mạng nơron đơn giản hơn rất nhiều. Bằng cách đặt các nơron sao cho chúng ở trong những lớp cách biệt, mỗi nơron trong một lớp đƣợc nối với tất cả các nơron khác ở lớp kế tiếp và xác định bằng những tín hiệu chỉ đƣợc truyền theo một hƣớng qua mạng. Đó chính là mô hình mạng nơron.
Mạng nơron vận hành nhƣ sau: Mỗi nơron nhận một tín hiệu từ nơron của lớp trƣớc và mỗi tín hiệu này đƣợc nhân với hệ số riêng. Những tín hiệu vào có trọng số đƣợc gom lại và qua một hàm hạn chế dùng để căn chỉnh tín hiệu ra (kết quả) vào một khoảng giá trị xác định. Sau đó, tín hiệu ra của hàm hạn chế đƣợc truyền đến tất cả các nơron của lớp kế tiếp. Nhƣ thế, để sử dụng mạng giải bài toán, chúng ta sử dụng những giá trị tín hiệu vào cho các lớp đầu. Cho phép tín hiệu lan truyền qua mạng và đọc các giá trị kết quả sau lớp ra.
Hình 1.3. Mô hình hoạt động của mạng nơron
Độ chính xác của tín hiệu ra (kết quả) phụ thuộc vào trọng số của các nơron, nên cần phải hiệu chỉnh các trọng số để giải với từng bài toán cụ thể. Để hiệu chỉnh đƣợc trọng số cần các thông tin lan truyền ngƣợc. Quá trình lan truyền ngƣợc đƣợc thực hiện với một số bƣớc lặp. Lúc đầu, các kết quả thu đƣợc sẽ là hỗn loạn. Kết quả này đƣợc so sánh với kết quả đã biết và tín hiệu sai số bình phƣơng trung bình sẽ đƣợc tính. Sau đó, giá trị sai số sẽ đƣợc lan truyền trở lại mạng và những thay đổi nhỏ đƣợc thực hiện đối với
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
các trọng số trong mỗi lớp. Sự thay đổi trọng số đƣợc tính toán sao cho giảm tín hiệu sai số đối với truờng hợp đang xét. Toàn bộ quá trình đƣợc lặp lại đối với mỗi bài toán và sau đó lại quay trở về bài toán đầu tiên và cứ thế tiếp tục. Vòng lặp đƣợc lặp lại cho đến khi sai số toàn cục rơi vào vùng xác định bởi một ngƣỡng hội tụ nào đó. Tất nhiên, không bao giờ các kết quả thu đƣợc chính xác tuyệt đối.
Với sự phát triển công nghệ máy tính ngày càng cao và càng rẻ, việc nghiên cứu thuốc bằng phƣơng pháp mô phỏng phân tử kết hợp với các phƣơng pháp thống kê ngày càng đƣợc quan tâm và phát triển. Để xây dựng đƣợc chƣơng trình theo phƣơng pháp mạng nơron có kết quả cao là rất khó