UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE
CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
CARACTERIZAÇÃO TÉRMICA (TG/DTG, DTA, DSC, DSC-fotovisual) DE
HORMÔNIOS BIOIDÊNTICOS (ESTRIOL E ESTRADIOL)
THEREZA MYLENE DE MOURA PEREIRA
NATAL - RN
2013
THEREZA MYLENE DE MOURA PEREIRA
CARACTERIZAÇÃO TÉRMICA (TG/DTG, DTA, DSC, DSC-fotovisual) DE
HORMÔNIOS BIOIDÊNTICOS (ESTRIOL E ESTRADIOL)
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Ciências Farmacêuticas da UFRN,
como requisito para obtenção do grau de Mestre
em Ciências Farmacêuticas.
ORIENTADOR: Prof. Dr. CÍCERO FLÁVIO SOARES ARAGÃO
CO-ORIENTADORA: Profª. Drª. ANA PAULA BARRETO GOMES
NATAL- RN
2013
3
5
A toda minha família, pelo incentivo, confiança e amor.
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AGRADECIMENTOS
A Deus pela benção da vida, por todas as oportunidades de estudo e trabalho e por renovar as minhas forças a cada dia. A minha família, especialmente a minha mãe e meu pai pela presença constante, me apoiando e aconselhando, pela educação que me deram e pelo amor incondicional. A minha Tia Adeilze (in memorian) pela contribuição na minha educação. Ao meu noivo, por me incentivar e torcer por mim, pela paciência, alegria e amor. Aos professores, Cícero Flávio Soares Aragão e Ana Paula Barreto Gomes por acreditarem em mim, pela compreensão, orientação e amizade. À Nilma, por todo apoio, cuidado, ajuda e carinho. À Cândida, Maria Girlene, Wanessa, Fátima, Regina, Fabiana e Liliam pela ajuda e incentivo desde o início e pela imensa amizade. A todos da família LCQMed, em especial a Geovana, Edilamar, Thays, Denise, Júlia, Luzia, Igor, Naiana, Daiane Porto por me ajudarem em muitos momentos. A Sílvia e Mariana pela ajuda inicial. Às colegas do LDM, Daiane dos Santos, Mara, Janaína e Edilene pela ajuda em vários momentos. À Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) pela oportunidade de realizar este mestrado. Ao Laboratório de Desenvolvimento de Medicamentos (LDM - UFRN) por utilizar os equipamentos para as análises TG/DTA e DSC. Ao Laboratório de Controle de Qualidade de Produtos Farmacêuticos (LCQPF) da Universidade Federal da Paraíba (UFPB) pelas análises do DSC-fotovisual. Ao professor Euzébio Guimarães Barbosa, pela ajuda no coeficiente de Pearson.
Enfim, a todos que contribuíram, aos familiares e amigos que me ajudaram e comemoram comigo a conclusão deste trabalho.
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“A vida te coloca onde você escolheu estar
Nasceste no lar que precisavas,
Vestiste o corpo físico que merecias,
Moras onde melhor Deus te proporcionou, de acordo com teu adiantamento.
Possuis os recursos financeiros coerentes com as tuas necessidades, nem mais, nem menos, mas o
justo para as tuas lutas terrenas.
Teu ambiente de trabalho é o que elegeste espontaneamente para a tua realização.
Teus parentes, amigos são as almas que atraístes, com tua própria afinidade.
Portanto, teu destino está constantemente sob teu controle.
Tu escolhes, recolhes, eleges, atrais, buscas, expulsas, modificas tudo aquilo que te rodeia a
existência.
Teus pensamentos e vontades são a chave de teus atos e atitudes...
São as fontes de atração e repulsão na tua jornada vivência.
Não reclames nem te faças de vítima.
Antes de tudo, analisa e observa.
A mudança está em tuas mãos.
Reprograme tua meta, busque o bem e viverás melhor”
Francisco Cândido Xavier
8
RESUMO
Hormônios bioidênticos são compostos que têm exatamente a mesma estrutura química e
molecular dos hormônios endógenos humanos. Acredita-se que a utilização desses
hormônios pode ser mais segura e eficaz que os hormônios não-bioidênticos, pois a
ligação aos receptores no organismo se daria de forma semelhante aos hormônios
endógenos. Estrogênios bioidênticos vêm sendo utilizado, em mulheres na menopausa,
como uma alternativa à terapia de reposição hormonal tradicional. Dados térmicos desses
hormônios são escassos na literatura. A análise térmica é um conjunto de técnicas que
possibilita medir as propriedades físico-químicas de uma substância em função da
temperatura. As técnicas térmicas vêm sendo utilizadas na área farmacêutica em diversas
aplicações, como na caracterização de fármacos, determinação do grau de pureza,
identificação de polimorfismo, estudos de estabilidade e compatibilidade. Este trabalho
tem como objetivo a caracterização dos hormônios bioidênticos estradiol e estriol através
das técnicas térmicas TG/DTG, DTA, DSC, DSC-fotovisual. A partir da análise das curvas
TG, foi possível calcular os parâmetros cinéticos para as amostras. Os dados cinéticos
mostraram boa correlação entre os diferentes modelos empregados. Tanto para o
estradiol como para o estriol, foi encontrada ordem zero de reação, o que possibilitou a
construção das curvas de pressão de vapor. Dados das curvas DSC e DTA sobre ponto
de fusão e pureza são condizentes com a literatura, sendo possível correlacionar estes
resultados com o DSC-fotovisual. As análises das curvas DTA mostraram o evento de
fusão como o de melhor linearidade para os dois hormônios. Na avaliação dos possíveis
produtos de degradação, a análise do infravermelho mostra que não houve produtos de
degradação no estado sólido.
Palavras-chave: Análise Térmica. TG-DSC. Hormônios Bioidênticos. Estradiol e Estriol.
9
ABSTRACT
Bioidentical hormones are defined as compounds that have exactly the same chemical
and molecular structure as hormones that are produced in the human body. It is believed
that the use of hormones may be safer and more effective than the non-bioidentical
hormones, because binding to receptors in the organism would be similar to the
endogenous hormone. Bioidentical estrogens have been used in menopausal women, as
an alternative to traditional hormone replacement therapy. Thermal data of these
hormones are scarce in literature. Thermal analysis comprises a group of techniques that
allows evaluating the physical-chemistry properties of a drug, while the drug is subjected
to a controlled temperature programming. The thermal techniques are used in
pharmaceutical studies for characterization of drugs, purity determination, polymorphism
identification, compatibility and evaluation of stability. This study aims to characterize the
bioidentical hormones estradiol and estriol through thermal techniques TG/DTG, DTA,
DSC, DSC-photovisual. By the TG curves analysis was possible to calculated kinetic
parameters for the samples. The kinetic data showed that there is good correlation in the
different models used. For both estradiol and estriol, was found zero order reaction, which
enabled the construction of the vapor pressure curves. Data from DTA and DSC curves of
melting point and purity are the same of literature, showed relation with DSC-photovisual
results. The analysis DTA curves showed the fusion event had the best linearity for both
hormones. In the evaluation of possible degradation products, the analysis of the infrared
shows no degradation products in the solid state.
Keywords: Thermal analysis. TG-DSC. Bioidentical Hormone. Estriol and Estradiol
10
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Estrutura química do estradiol (1) e estriol (2) 24
Figura 2 Representação das curvas TG dinâmica e TG isotérmica 32
Figura 3 Esquema de uma curva DTA típica 34
Figura 4 Compartimento do DSC, onde: (1) cadinho com amostra, (2) cadinho
referência, (3) forno DSC, (4) aquecimento, (5) sensor; Curva DSC
típica
35
Figura 5 Curvas TG/DTG e DTA do estradiol bioidêntico na razão de 20°C
min-1
54
Figura 6 Curvas TG/DTG e DTA do estriol bioidêntico na razão de 20°C min-1 55
Figura 7 Sobreposição de curvas TG do estradiol bioidêntico em diferentes
massas, na razão de 20°C min-1. No detalhe têm-se os valores Tonset
e Tendset para as diferentes massas
56
Figura 8 Sobreposição de curvas TG do estriol bioidêntico em diferentes
massas, na razão de 20°C min-1. No detalhe têm-se os valores
Tonset e Tendset para as diferentes massas
57
Figura 9 Sobreposição de curvas TG do estradiol bioidêntico nas razões de
aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe têm-se os
valores Tonset e Tendset para as diferentes razões de aquecimento
58
Figura 10 Pressão de vapor do estradiol bioidêntico em função da temperatura
nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
59
Figura 11 Pressão de vapor do estradiol bioidêntico em função das razões de
aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
59
Figura 12 Sobreposição de curvas TG do estriol bioidêntico nas razões de
aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe têm-se os
valores Tonset e Tendset para as diferentes razões de aquecimento
60
Figura 13 Pressão de vapor do estriol bioidêntico em função da temperatura
nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
61
Figura 14 Pressão do estriol bioidêntico em função das razões de aquecimento
de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
62
11
Figura 15 Curvas TG-isotérmicas (a); correlação ordem zero (b); correlação
primeira ordem (c); correlação segunda ordem (d) do estradiol
bioidêntico nas temperaturas de 190, 200, 210, 220, 230 e 240°C
63
Figura 16 Curvas Isotérmicas (a); correlação ordem zero (b); correlação
primeira ordem (c); correlação segunda ordem (d) do estriol
bioidêntico nas temperaturas de 230, 250, 260 e 270°C
64
Figura 17 Constantes de perda de massa do estradiol e estriol em função da
temperatura
65
Figura 18 Ordem de reação versus massa, para o estradiol bioidêntico 66
Figura 19 Energia de ativação versus massa, para o estradiol bioidêntico 66
Figura 20 Ordem de reação versus a massa, para o estriol bioidêntico 67
Figura 21 Energia de ativação versus a massa, para o estriol bioidêntico 67
Figura 22 Curvas TG do estradiol bioidêntico obtidas nas razões de 10, 20, 40,
60 e 80°C min-1. No detalhe o cálculo de Ozawa contendo a função
G(X) versus o tempo reduzido e o Log (razão de aquecimento)
versus T-1
69
Figura 23 Curvas TG do estriol bioidêntico obtidas nas razões de 10, 20, 40, 60
e 80°C min-1. No detalhe o cálculo de Ozawa contendo a função G(X)
versus o tempo reduzido e o Log (razão de aquecimento) versus T-1
70
Figura 24 Espectro de Infravermelho do estradiol bioidêntico sem aquecimento
e em 170°C
72
Figura 25 Espectro de Infravermelho do estriol bioidêntico sem aquecimento e
nas temperaturas de 170, 200, 270, 300°C
72
Figura 26 Diagrama de dispersão do Coeficiente de Pearson para o estriol 73
Figura 27 Sobreposição de curvas DTA do estradiol bioidêntico em diferentes
massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), na razão aquecimento de 20°C min-1
74
Figura 28 Sobreposição de curvas DTA (evento 1) do estradiol bioidêntico (a)
em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J)
do evento 1 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o
coeficiente de correlação linear
75
12
Figura 29 Sobreposição de curvas DTA (evento 2) do estradiol bioidêntico (a)
em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J)
do evento 2 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o
coeficiente de correlação linear
75
Figura 30 Sobreposição de curvas DTA (evento 3) do estradiol bioidêntico (a)
em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J)
do evento 3 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o
coeficiente de correlação linear
75
Figura 31 Sobreposição de curvas DTA do estriol bioidêntico em diferentes
massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), na razão aquecimento de 20°C min-1
76
Figura 32 Sobreposição de curvas DTA (evento 1) do estriol bioidêntico (a) em
diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do
evento 1 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o
coeficiente de correlação linear
77
Figura 33 Sobreposição de curvas DTA (evento 2) do estriol bioidêntico (a) em
diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do
evento 2 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o
coeficiente de correlação linear
77
Figura 34 Sobreposição de curvas DTA do estradiol bioidêntico nas razões de
aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe os eventos e
sua atribuição, os valores de Tonset e da energia
78
Figura 35 Sobreposição de curvas DTA do estriol bioidêntico nas razões de
aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe os eventos e
sua atribuição, os valores de Tonset e da energia
79
Figura 36 Curva DSC na Φ de 5°C min-1 (a); sobreposição das curvas DSC
(evento 2) do estradiol bioidêntico (b) nas razões aquecimento de 5,
10, 20, 40, 60 e 80°C min-1; os eventos e sua atribuição e os valores
de Tonset e da energia para cada Φ (c)
80
Figura 37 Curva DSC na Φ de 5°C min-1 (a); sobreposição das curvas DSC
(evento 1) do estriol bioidêntico (b) nas razões aquecimento de 5,
10, 20, 40, 60 e 80°C min-1; os eventos e sua atribuição e os valores
de Tonset e da energia para cada Φ (c)
81
13
Figura 38 Comparação do ∆T da etapa de fusão ou volatilização em função da
razão de aquecimento para o estradiol bioidêntico
82
Figura 39 Comparação do ∆T da etapa de fusão ou volatilização em função da
razão de aquecimento para o estriol bioidêntico
82
Figura 40 DSC-fotovisual do estradiol bioidêntico 84
Figura 41 Sobreposição de curvas DSC, DTA e TG do estradiol bioidêntico na
razão de aquecimento de 10°C min-1
85
Figura 42 DSC-fotovisual do estriol bioidêntico 86
Figura 43 Sobreposição de curvas DSC, DTA e TG do estriol bioidêntico na
razão de 10°C min-1
87
14
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Condições Experimentais para obtenção das curvas dinâmicas
TG/DTG/DTA do estradiol e estriol
48
Tabela 2 Programa de aquecimento para obtenção das curvas
termogravimetricas Isotérmicas
50
Tabela 3 Condições experimentais para obtenção das curvas DSC do
estradiol e estriol bioidênticos
51
Tabela 4 Valores do coeficiente de correlação linear (r) do estradiol nas
diferentes Φ de aquecimento
58
Tabela 5 Valores do coeficiente de correlação linear (r) do estriol nas
diferentes Φ de aquecimento
60
Tabela 6 Constante (k) de perda de massa dos hormônios bioidênticos
(estradiol e estriol)
64
Tabela 7 Correlação entre os modelos matemáticos dos valores médios das
energias de ativação (E) para o estradiol e estriol
70
Tabela 8 Equações lineares de correlação (Eventos 1, 2 e 3) entre a energia
(J) nas curvas DTA dos três eventos observados no estradiol
76
Tabela 9 Equações lineares de correlação (Eventos 1 e 2) entre a energia (J)
nas curvas DTA dos dois eventos observados no estriol
78
Tabela 10 Efeito da razão de aquecimento sobre a determinação da pureza
das matérias-primas dos hormônios bioidênticos (estradiol e estriol)
83
15
LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E SÍMBOLOS
α – fração decomposta
A – Fator de frequência
ANVISA – Agência Nacional de Vigilância Sanitária
cal – caloria
CFM – Conselho Federal de Medicina
CR – Coats-Redfern
DRX – Difração de Raios X
DSC – Calorimetria Exploratória Diferencial
DTA – Análise Térmica Diferencial
DTG – Termogravimetria Derivada
E – Energia de Ativação
FDA – Food and Drug Administration
FTIR – Espectroscopia de Infravermelho com Transformada de Forrier
HM – Horowittz-Metzger
J – Joules
k – Constante de perda de massa
K – Temperatura em Kelvin
MD – Madhusudanam
MIR – Infravermelho Médio
n – Ordem da reação
OZ – Ozawa
R – constante dos gases
RDC – Resolução da Diretoria Colegiada
T – Temperatura
T endset –Temperatura endset
T onset – Temperatura onset
T iso – Temperatura isotérmica
TG – Termogravimetria
TRH –Terapia de Reposição Hormonal
Ts – temperatura do pico
16
VK – Van Krevelen
Φ – razão de aquecimento
17
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO 19
2 REVISÃO DA LITERATURA 20
2.1 TERAPIA DE REPOSIÇÃO HORMONAL 20
2.2 TERAPIA DE MODULAÇÃO HORMONAL BIOIDÊNTICA 21
2.3 HORMÔNIOS BIOIDÊNTICOS 23
2.3.1 Principais Hormônios Estrogênios 23
2.4 PREPARAÇÕES FARMACÊUTICAS CONTENDO HORMÔNIOS
BIOIDÊNTICOS
25
2.5 AS TÉCNICAS TÉRMICAS E SUAS APLICAÇÕES 28
2.5.1 Análise Termogravimétrica 31
2.5.2 Análise Térmica Diferencial 33
2.5.3 Calorimetria Exploratória Diferencial 34
2.6 CINÉTICA DE DEGRADAÇÃO FÁRMACOS 36
2.7 DETERMINAÇÃO DA PRESSÃO DE VAPOR POR
TERMOGRAVIMETRIA
40
2.8 AVALIAÇÃO DA PUREZA POR DSC 43
2.9 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
44
3 OBJETIVOS 46
3.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 46
4 MATERIAL E MÉTODOS 47
4.1 FÁRMACOS 47
4.2 ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA E ANÁLISE TÉRMICA
DIFERENCIAL(TG/DTA)
47
4.2.1 Termogravimetria Dinâmica 47
4.2.1.1 Variação das Massas da Amostra 48
4.2.1.2 Variação das Razões de Aquecimento 49
4.2.2 Termogravimetria Isotérmica 50
4.3 CALORIMETRIA EXPLORATÓRIA DIFERENCIAL 51
4.3.1 DSC-Convencional 51
18
4.3.2 DSC- Fotovisual 52
4.4 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
52
4.4.1 Correlação de Pearson 53
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO 54
5.1 ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA/ ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA
DERIVADA (TG/DTG)
54
5.1.1 Caracterização por TG, DTA e DTG 54
5.1.2 Variação da massa da amostra nas curvas TG 56
5.1.3 Curvas de pressão de vapor 57
5.1.4 Curvas TG isotérmicas 63
5.1.5 Estudo Cinético através das curvas TG dinâmicas ou não-isotérmicas 65
5.2 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
71
5.2.1 Correlação de Pearson 73
5.3 ANÁLISE TÉRMICA DIFERENCIAL (DTA) 74
5.3.1 Seleção dos eventos térmicos aplicável na quantificação do estradiol
através do DTA
74
5.3.2 Variação da razão de aquecimento nas curvas DTA 78
5.4 CALORIMETRIA EXPLORATÓRIA DIFERENCIAL (DSC) 79
5.4.1 DSC-Convencional 79
5.4.2 DSC-Fotovisual 83
6 CONCLUSÕES 88
REFERÊNCIAS 89
APÊNDICES 97
APÊNDICE A – Gráficos do estradiol bioidêntico em diferentes massas 97
APÊNDICE B - Gráficos do estriol bioidêntico em diferentes massas 101
19
1 INTRODUÇÃO
Hormônios bioidênticos são compostos químicos que têm exatamente a mesma
estrutura molecular dos hormônios endógenos humanos (SOOD et al., 2011). Inúmeras
formas de estrógenos e progesterona são utilizados para o tratamento da menopausa. Os
defensores dos hormônios bioidênticos alegam que estes são mais seguros quando
comparados com hormônios sintéticos e não-humanos (HOLTORF, 2008).
A análise térmica compreende um conjunto de técnicas que
permite avaliar as propriedades físicas de um fármaco enquanto ele é submetido a uma
programação controlada de temperatura. A termogravimetria (TG) e a calorimetria
exploratória diferencial (DSC) são utilizadas em estudos farmacêuticos para
caracterização de fármacos, determinação do grau de pureza, identificação de
polimorfismo, avaliação da estabilidade e na decomposição térmica de medicamentos
(MENDONÇA et al., 2013). Segundo Souza (2011) estas técnicas são ferramentas
amplamente empregadas para avaliar as propriedades físicas e químicas dos fármacos.
Em meio ao debate sobre a eficácia e segurança dos hormônios bioidênticos, as
farmácias estão manipulando esses produtos prescritos por médicos especialistas. Não
há na literatura dados térmicos sobre o estradiol e estriol bioidênticos, embora seja
crescente a utilização destes hormônios no Brasil.
A caracterização térmica de matérias-primas, a fim de estabelecer parâmetros de
qualidade, estabilidade ou compatibilidade está ligada às diversas etapas do
desenvolvimento de um medicamento. Logo, a determinação de parâmetros térmicos e
cinéticos, a partir das técnicas térmicas, que possam ser utilizados na manipulação ou
industrialização nacional de produtos farmacêuticos contendo hormônios bioidênticos
deve ser exaustivamente investigada.
20
2 REVISÃO DA LITERATURA
2.1 TERAPIA DE REPOSIÇÃO HORMONAL
A menopausa é a cessação da menstruação que pode resultar da perda da função
ovariana, de maneira natural ou cirúrgica ou ainda como resultado de intervenções
médicas. Naturalmente, na mulher entre 40 e 50 anos, a progesterona deixa de ser
sintetizada e o primeiro sintoma é a irregularidade menstrual. A essa fase inicial onde
somente falta a progesterona, chama-se de climatério ou pré-menopausa. Com o passar
do tempo, o estrogênio também passa a não ser mais sintetizado. Na ausência desses
dois hormônios, o estrogênio e a progesterona, fica caracterizado o início da menopausa.
Essas mudanças hormonais associadas à pré-menopausa e menopausa podem levar a
uma variedade de sintomas que afetam negativamente a qualidade de vida das mulheres
(FILES et al., 2011).
Alguns desses sintomas são: os calores; alterações na pele; sintomas urinários;
ressecamento vaginal; alterações de libido; insônia, irritabilidade, ansiedade, entre outros
(CHERVENAK, 2009).
A reposição de estrógeno e progesterona é um tratamento comum e eficaz para os
sintomas associados com a menopausa, mas pode levar algum risco de efeitos colaterais
potencialmente graves (THE ENDOCRINE SOCIETY, 2006).
Os hormônios sintéticos são uma das ferramentas para o alívio dos sintomas da
menopausa que se manifestam de maneira muito desigual e fazem parte de um contínuo
processo de envelhecimento (ROZENFELD, 2007). As principais indicações da Terapia
de Reposição Hormonal (TRH) são: conservação do trofismo vaginal; preservação do
osso e da pele; melhora do bem-estar geral; e melhora da sexualidade (ATHAYDE, 2012).
A TRH na menopausa ganhou realce em 2002, quando foram divulgados
resultados parciais do estudo Women’s Health Iniciative Study Group (WHI). Este estudo,
patrocinado pelo Instituto Nacional de Saúde Norte-Americano, com 16 mil mulheres,
indicou que o uso dos hormônios sintéticos aumentava o risco de doenças
cardiovasculares e de câncer de mama (ROZENFELD, 2007). Ele revelou um aumento no
risco de câncer de mama, doenças cardiovasculares, infarto e eventos tromboembólicos
21
em mulheres que utilizavam estrógenos conjugados e acetato de medroxiprogesterona
comparadas com o grupo placebo. Estes achados levaram a muitas mulheres a
descontinuar a TRH tradicional, ou a buscar alternativas mais garantidas para o
tratamento dos sintomas da menopausa (FILES et al., 2011). Isto criou um ambiente para
a propagação nos meios de comunicação da idéia, cientificamente ainda não
comprovada, de que hormônios bioidênticos são mais seguros e mais eficazes do que a
terapia hormonal tradicional (THE ENDOCRINE SOCIETY, 2006).
Os esquemas e as vias de administração para a TRH devem ser discutidos
juntamente com as pacientes para que haja benefícios e adesão ao tratamento. Assim,
em situações de falência de glândulas endócrinas, devem-se usar hormônios que sejam
exatamente iguais aos produzidos pelo organismo (ATHAYDE, 2012).
2.2 TERAPIA DE MODULAÇÃO HORMONAL BIOIDÊNTICA
A Anti-Aging Medicine que do inglês significa: Medicina Antienvelhecimento,
nasceu há cerca de 21 anos nos Estados Unidos, porém ainda não foi reconhecida como
especialidade médica no Brasil. A idéia é atuar nas causas básicas do envelhecimento, ao
invés de minimizar as suas conseqüências. A proposta consiste em ajustar todos os
parâmetros biológicos, metabólicos e hormonais aos mesmos níveis encontrados em um
indivíduo de 25 a 30 anos, fase em que se atinge o apogeu de desempenho. Já que após
essa idade começa o envelhecimento e as pausas hormonais (RACHID, 2010).
O conceito prevalente é o de que a utilização de hormônios bioidênticos pode ser
mais segura e eficaz do que a utilização de hormônios não-bioidênticos, uma vez que
aqueles se conectam aos receptores químicos presentes na membrana das células de
forma semelhante à ligação estabelecida pelos hormônios endógenos humanos (CBMAE,
2007).
A medicina antienvelhecimento preconiza a Terapia de Modulação Hormonal
Bioidêntica, recomendando o uso de hormônios em mulheres (a partir dos 30 anos) antes
e após a menopausa, por tanto tempo quanto se fizer necessário, desde que as
indicações e as necessidades clínicas justifiquem e que nenhum evento adverso ocorra
que contra-indique o seu uso. Os supostos benefícios dessa nova terapia incluem:
22
manutenção da densidade mineral óssea; diminuição dos sintomas; prevenção das
doenças cardiovasculares; diminuição do risco de câncer de mama; e tratamento de
outras doenças e condições como insônia, obesidade, depressão, estresse, diminuição de
memória e cognição (BOOTHBY; DOERING, 2008).
Essa terapia tem gerado muita polêmica no Brasil o que motivou a Resolução
1999/2012 do Conselho Federal de Medicina, publicada no Diário Oficial da União de 19
de outubro de 2012. A Resolução, restringe o uso de hormônios, permitindo sua
recomendação apenas para pacientes com deficiência comprovada (BRASIL, 2012). O
artigo 1° estabelece:
“A reposição de deficiências de hormônios e de outros elementos essenciais se fará somente em caso de deficiência específica comprovada, de acordo com a existência de nexo causal entre a deficiência e o quadro clínico, ou de deficiências diagnosticadas cuja reposição mostra evidências de benefícios cientificamente comprovados (BRASIL, 2012)”.
De acordo com o artigo 2° da Resolução CFM 1999/2012 é vedada :
“V. A prescrição de hormônios conhecidos como "bioidênticos" para o tratamento antienvelhecimento, com vistas a prevenir, retardar e/ou modular processo de envelhecimento, prevenir a perda funcional da velhice, prevenir doenças crônicas e promover o envelhecimento saudável (BRASIL, 2012)”.
Como se pode observar a proibição é para a utilização dos hormônios bioidênticos
apenas para o tratamento do envelhecimento. Assim, havendo a deficiência hormonal
comprovada, os hormônios podem ser utilizados. E continuam sendo preparados nas
farmácias de manipulação. O presidente da Academia Brasileira de Medicina
Antienvelhecimento, acredita que a resolução é positiva para evitar exageros, mas com os
avanços nos estudos, ela será revista. A proibição de medicamentos é uma tarefa do
Ministério da Saúde, através da ANVISA. Portanto, seria ilegal o CFM tentar legislar e
tomar para si incumbências jurídicas que não são dele. Os hormônios são legalizados no
mundo inteiro, e o CFM não é o órgão competente para ditar essa regra (PERACCHI,
2012).
Segundo Fugh-Berman et al. (2007), dados confiáveis não confirmam que os
hormônios bioidênticos são mais seguros que outros hormônios, podendo ter os mesmos
riscos das preparações comerciais. Revisões com bases científicas para o uso de terapia
com hormônios bioidênticos são ainda limitados. Não há estudos com ensaios controlados
23
avaliando a farmacocinética e resultados clínicos para as preparações manipuladas de
hormônios bioidênticos (IFTIKHAR et al., 2011).
Ruiz et al. (2011) avaliaram em um estudo sobre preparações utilizadas na TRH
bioidêntica a efetividade no tratamento dos sintomas da menopausa, os compostos mais
efetivos e a segurança da terapia. Os resultados demonstraram que as preparações
manipuladas na TRH bioidêntica melhoram os sintomas relacionados ao humor. Porém,
estudos maiores são necessários para examinar o impacto sobre os sintomas
vasomotores, infarto miocárdio e câncer de mama.
2.3 HORMÔNIOS BIOIDÊNTICOS
A sociedade norte-americana de endocrinologia (THE ENDOCRINE SOCIETY,
2006) define hormônios bioidênticos como compostos que possuem exatamente a mesma
estrutura química e molecular que os hormônios produzidos no corpo humano. Em
contraste, os hormônios não bioidênticos, ou sintéticos, são hormônios estruturalmente
diferentes dos hormônios endógenos (SOOD et al., 2011).
Hormônios bioidênticos não contêm porções estruturais adicionais que podem
alterar a ligação hormônio-receptor e a função no corpo humano (RUIZ et al., 2011).
Os principais hormônios bioidênticos utilizados na prática médica são: estriol,
estradiol, progesterona, testosterona, diidroepiandrosterona (DHEA), tiroxina,
triiodotironina, hidrocortisona, pregnenolona, entre outros (CHERVENAK, 2009).
O uso dos hormônios bioidênticos pode ser apropriado, pois são importantes para
controlar os níveis hormonais no organismo, repondo o que falta no corpo. Mas devem ser
utilizados com cautela, sendo os endocrinologistas os profissionais aptos para receitá-los
de maneira correta, na dose ideal, evitando complicações futuras (CLAPAUCH, 2012).
Independente da origem ou da estrutura do hormônio administrado
terapeuticamente, todos os regimes de terapia hormonal, mesmo aqueles que são os
chamados "personalizados", devem ser cuidadosamente controlados (THE ENDOCRINE
SOCIETY, 2006).
Os hormônios esteróides humanos são divididos em 5 classes principais:
estrógenos, progestagênios, androgênios, mineralocorticóides e glicocorticóides. Para o
24
tratamento dos sintomas da menopausa, são utilizados mais comumente os estrógenos e
progestagênios (FILES et al., 2011).
2.3.1 Principais Hormônios Estrogênios
A estrutura química dos hormônios esteróides é semelhante à do colesterol, sendo
na maior parte dos casos, sintetizados a partir do mesmo. São lipossolúveis e constituídos
de 3 anéis ciclo-hexila e um ciclopentila, combinados em uma única estrutura (GUYTON
et al., 2006), na Figura 1, tem-se a estrutura química dos hormônios bioidênticos estradiol
e estriol.
Os principais hormônios estrogênios (chamados de estrógenos ativos) presentes
no plasma da mulher de maneira significativa são o estradiol, estriol e estrona. O principal
estrogênio secretado pelo ovário é o estradiol, a estrona também é secretada (mas sua
maior síntese ocorre nos tecidos periféricos). Já o estriol (menos potente) é um hormônio
resultante do estradiol e estrona, sua conversão se da, principalmente, no fígado. A
potência estrogênica do estradiol é 12 vezes a da estrona e 80 vezes a do estriol
(GUYTON et al., 2006).
Os hormônios bioidênticos são sintetizados por extração química da diosgenina
presente em inhames e soja. A diosgenina é quimicamente modificada para produzir o
precursor progesterona, a qual é utilizada para sintetizar estrógenos e andrógenos
bioidênticos (PATTIMAKIEL et al., 2011).
HO
OH
HO
OH
OH
Figura 1 - Estrutura química do estradiol (1) e estriol (2). Fonte: autor
O estradiol apresenta as seguintes características: pó cristalino branco ou branco
creme; estável no ar; com ponto de fusão entre 173-179°C; praticamente insolúvel em
1 2
25
água e solúvel em álcool e acetona; a fórmula molecular é C18H24O2; e o peso molecular é
de 272,38 g mol -1 (THE MERCK INDEX, 2006).
O estriol apresenta as seguintes características: pó cristalino branco ou quase
branco; com o ponto de fusão 282°C, e entre 270 - 275°C, sofre um rearranjo da estrutura
cristalina; praticamente insolúvel em água e solúvel em álcool e clorofórmio; a fórmula
molecular é C18H24O3; e o peso molecular: 288,38 g mol -1 (THE MERCK INDEX, 2006).
2.4 PREPARAÇÕES FARMACÊUTICAS CONTENDO HORMÔNIOS BIOIDÊNTICOS
O medicamento manipulado assumiu grande importância no Brasil, tanto pela
oportunidade de obtenção de um produto personalizado quanto pela possibilidade de
variados tipos de medicamentos a preços mais baixos que os disponibilizados pela
indústria farmacêutica. E, por conseguinte, as farmácias magistrais se disseminaram por
todas as cidades brasileiras (PINHEIRO, 2008).
Antes do ano 2000, quando a ANVISA (Agência Nacional de Vigilância Sanitária)
colocou em vigor a RDC 33 (Resolução da Diretoria Colegiada n°33), o mercado magistral
no Brasil apresentava-se de forma artesanal, não existiam parâmetros fixos para controlar
a qualidade das preparações, causando dúvida quanto à eficácia do medicamento
manipulado. Imediatamente após a sua promulgação, ocorreram dificuldades de
aceitação por parte dos proprietários das farmácias, que pensavam ser um gasto
desnecessário as exigências da legislação. Na realidade ocorreu uma evolução do setor,
um modo legal para garantir a qualidade das preparações magistrais, fidelizar os
pacientes ao uso do medicamento manipulado e garantir a saúde dos funcionários da
área magistral (SZCZYPIOR, 2011).
A RDC 33 deixava algumas perguntas dos farmacêuticos magistrais sem
respostas, era necessário aperfeiçoar o controle de qualidade e destrinchar melhor os
parâmetros que norteiam a qualidade. Assim, a partir de 2006 com a RDC 214, as
farmácias magistrais passaram a obedecer às novas regras para garantir maior
segurança, qualidade e eficácia das fórmulas manipuladas. O texto desta resolução traz
exigências para armazenamento, avaliação farmacêutica da prescrição, fracionamento,
conservação, transporte, dispensação das formulações e atenção farmacêutica aos
26
usuários. Em 8 de outubro de 2007 entra em vigor a RDC 67 e são revogadas as
anteriores. A nova resolução modifica e/ou esclarece alguns pontos publicados na RDC
214 (SZCZYPIOR, 2011) e dispõe sobre Boas Práticas de Manipulação de Preparações
Magistrais e Oficinais para Uso Humano em farmácias.
A RDC 67 define as boas práticas de manipulação em farmácias (BPMF) como um
conjunto de medidas que visam assegurar que os produtos sejam consistentemente
manipulados e controlados, com padrões de qualidade apropriados para o uso pretendido
e requerido na prescrição (BRASIL, 2007).
No caso de fórmulas contendo hormônios, a RDC 67 determina que a manipulação
deve ser realizada em sala específica, dotada de antecâmara com sistema de ar
independente e eficiência comprovada. Deve possuir pressão negativa em relação às
áreas adjacentes, sendo projetada de forma a impedir o lançamento de pós no laboratório
ou no meio ambiente, evitando contaminação cruzada, protegendo o manipulador e o
meio ambiente (BRASIL, 2007).
Um aspecto muito importante a ser observado, é que se desconhecem todas as
possíveis reações de incompatibilidades que podem ocorrer entre as substâncias. Nas
farmácias preparam-se desde florais de Bach até anticonvulsivantes e hormônios. Além
disso, o setor encontra uma grande dificuldade em determinar o prazo de validade real de
uma preparação magistral, visto que os medicamentos manipulados, como não
necessitam de registro, não passam por estudos de pré-formulação para avaliação da
qualidade, da eficácia e da segurança (PINHEIRO, 2008).
Ainda, segundo Pinheiro (2008), a maioria dos testes de controle de qualidade que
são realizados rotineiramente nas indústrias farmacêuticas, lote a lote, não é viável de ser
executado nas farmácias a cada preparação. Isto ocorre, pois alguns testes são
destrutivos, o que implicaria em dobrar, ou até triplicar a quantidade da preparação
prescrita, para possibilitar sua realização; estes demandariam tempo e implicariam em
demora na entrega do medicamento ao paciente. Na farmácia, mais importante que o
controle de qualidade do produto acabado, é o controle de processos, a validação e a
padronização dos procedimentos, além da identificação das etapas que representam risco
à qualidade final da preparação.
A determinação do prazo de validade dos medicamentos deve ser baseada na
avaliação físico-química dos fármacos e considerações sobre sua estabilidade. As fontes
de informações sobre a estabilidade físico-química devem incluir referências de
27
compêndios oficiais, recomendações dos produtores das mesmas e publicações em
revistas indexadas (BRASIL, 2007).
A RDC 67 trouxe maior rigor para as diferentes etapas que envolvem o processo de
manipulação, principalmente com relação ao monitoramento do processo magistral das
formas farmacêuticas sólidas, cuja unidade farmacotécnica contenha fármacos em
quantidade igual ou inferior a 25 mg (vinte e cinco miligramas) (PINHEIRO, 2008). São
exigidas análises periódicas e programadas de teor e uniformidade de conteúdo,
avaliando-se as formulações preparadas por diferentes manipuladores, diferentes
fármacos e concentrações. As análises, devem ser realizadas em laboratório analítico
próprio ou terceirizadas (preferencialmente da Rede Brasileira de Laboratórios em Saúde
- REBLAS) (BRASIL, 2007).
A terceirização é permitida para determinadas análises exigidas, pois segundo
Pinheiro (2008), algumas análises necessitam de equipamentos sofisticados, profissionais
capacitados, portanto, grandes investimentos, o que nem sempre condiz com a realidade
de uma farmácia magistral.
No Brasil, o termo hormônio bioidêntico vem gerando controvérsias, pois tem sido
utilizado apenas para os hormônios manipulados, como se fossem novas opções de
tratamento quando, na verdade, há hormônios bioidênticos produzidos em indústrias
farmacêuticas e disponíveis nas farmácias (CLAPAUCH, 2012).
Preparações manipuladas de hormônios bioidênticos oferecem benefícios quando
se compara com preparações hormonais industrializadas, como: larga margem de
variação nas dosagens; uso de veículos excipientes especiais; concentração e
composição individualizadas. Essas vantagens permitem que se atinja o objetivo
terapêutico de uma forma mais rápida, fisiológica e específica, respeitando as
necessidades individuais de cada pessoa, elementos que, notoriamente, asseguram
maior tolerabilidade, menor incidência de efeitos adversos e maior eficácia terapêutica
(CBMAE, 2007).
As preparações manipuladas permitem criação de formulações que não estão
disponíveis comercialmente, como por exemplo, associação de princípios ativos em uma
mesma cápsula ou fazer uma preparação tópica de um fármaco disponível somente na
forma oral (FUGH-BERMAN et al., 2007).
Os estrógenos comerciais para terapia são encontrados nas formas farmacêuticas
orais, transvaginais (cremes, comprimidos e anéis), transdérmicos (géis, cremes e
28
patches) e implantes subcutâneos (PATTIMAKIEL et al., 2011). No Brasil, na forma de
comprimidos isolados, tem-se o Estrofem® e Natifa® contendo estradiol, e Ovestrion®,
contento estriol (ANVISA, 2013). A estrona não é comumente manipulada. As
preparações manipuladas geralmente são cápsulas e géis transdérmicos. Algumas
preparações manipuladas associam o estriol e estradiol em proporções de 8:1 ou 9:1
(PATTIMAKIEL et al., 2011).
A produção de hormônios bioidênticos no Brasil já é feita, por algumas empresas
bem específicas, que possuem know-how, base tecnológica, controles de segurança,
garantia de pureza, estabilidade e procedência das matérias-primas (CBMAE, 2007).
2.5 AS TÉCNICAS TÉRMICAS E SUAS APLICAÇÕES
A instrumentação das técnicas térmicas evoluiu extraordinariamente em virtude de
vários fatores, dentre os quais se destacam: os progressos globais da ciência e da
tecnologia que permitiram o aperfeiçoamento contínuo da instrumentação básica; e a
redescoberta das potencialidades de aplicação desses métodos nos mais variados
setores científicos, tecnológicos e de produção de bens de consumo (IONASHIRO, 2004).
As aplicações da análise térmica estendem-se às áreas de metais, cerâmica,
materiais eletrônicos, polímeros, substâncias orgânicas e inorgânicas, produtos
farmacêuticos, produtos alimentares e organismos biológicos (OZAWA, 2000a).
A definição aceita de Análise Térmica, como dada por Mackenzie e a
Confederação Internacional de Análise Térmica e Calorimetria (ICTAC) é: “Um grupo de
técnicas nas quais uma propriedade física de uma substância e/ou seus produtos de
reação é medida como função da temperatura, enquanto a substância é submetida a um
programa controlado de temperatura”. Por esta definição, para que uma técnica térmica
possa ser considerada como termoanalítica, três critérios devem ser satisfeitos: 1) Uma
propriedade física tem que ser medida, 2) A medida deve ser expressa (direta ou
indiretamente) como função da temperatura, 3) A medida tem que ser feita sob um
programa controlado de temperatura (IONASHIRO, 2004).
As técnicas térmicas mais difundidas e utilizadas são: Análise Termogravimétrica
(TGA), Termogravimetria Derivada (DTG), Análise Térmica Diferencial (DTA), Calorimetria
29
Exploratória Diferencial (DSC), Detecção de gás desprendido (EGA), Análise
termomecânica (TMA). Estas técnicas permitem obter informações com respeito à:
variação de massa, estabilidade térmica; pureza, ponto de fusão, ponto de ebulição,
calores de transição, calores específicos, diagramas de fase, cinética da reação, estudos
de catalisadores, transições vítreas, entre outras (IONASHIRO, 2004).
A termogravimetria, a análise térmica diferencial e a calorimetria exploratória
diferencial são ferramentas amplamente empregadas para avaliar as propriedades físicas
e químicas dos fármacos (SOUZA, 2011).
A análise térmica pode ser utilizada tanto no controle da matéria-prima, quanto do
produto acabado, possuindo potencial de emprego no desenvolvimento e na
caracterização de novos produtos, avaliação dos processos produtivos, além da análise
capilar e outras aplicações (SILVA et al., 2007).
Hatakeyama (1999) descreve algumas das vantagens da análise térmica sobre
outros métodos analíticos: a amostra pode ser estudada sobre uma grande faixa de
temperatura usando vários programas de temperatura; quase todas as formas físicas da
amostra (sólido, líquido ou gel) podem ser usadas; uma pequena quantidade de amostra
(0,1 µg – 10 mg) é requerida; a atmosfera na vizinhança da amostra pode ser
padronizada; o tempo requerido para completar o período de experimento é de alguns
minutos a algumas horas; e os instrumentos de análise térmica têm preços razoáveis.
A ocorrência de interações no estado sólido entre fármacos e excipientes em
formas farmacêuticas sólidas pode ocasionar mudanças na estabilidade, solubilidade,
dissolução e biodisponibilidade dos fármacos. A técnica de DSC associada às técnicas
TG/DTG tem-se mostrado de muita utilidade nos estudos de pré-formulação na
investigação e predição de incompatibilidades físico-químicas entre fármacos e
excipientes (SOUZA, 2011).
A utilização de dados térmicos em associação com outras técnicas, como as
cromatográficas, bem como estudos microbiológicos e farmacológicos possibilitam a
escolha de modelos analíticos mais eficientes e rápidos na validação de medicamentos
alopáticos e fitoterápicos (ARAGÃO et al., 2006).
As possíveis interações químicas existentes entre as matérias-primas e os
adjuvantes técnicos e terapêuticos podem ser detectadas através das curvas
termogravimétricas e do controle de qualidade farmacológico. Estudos de estabilidade
30
térmica podem ser utilizados na determinação do prazo de validade de matérias-primas e
produtos acabados (ARAGÃO et al., 2006).
A TGA, DTA e DSC para estudo de pré-formulação ou compatibilidade fármaco-
excipiente vêm ganhando importância crescente no Brasil (ALVES, 2008).
No âmbito farmacêutico, a relevância da análise térmica para o futuro da indústria
farmacêutica é crescente, demonstrada através: da caracterização dos fármacos com
seus eventos térmicos definidos; estudos de pureza de fármacos realizados por TGA e
DSC; estudos de polimorfismo por DSC; estudos de compatibilidade por DSC. Esses
estudos têm sido largamente utilizados nas últimas décadas como uma ferramenta para
avaliação de pré-formulações e, definição da estabilidade dos fármacos e da formulação
farmacêutica, acarretando até mesmo em definições sobre as condições de
armazenamento do medicamento (OLIVEIRA et al., 2011).
Vários trabalhos têm sido desenvolvidos envolvendo as técnicas térmicas tanto na
área de fármacos como também em outras áreas, mostrando que a análise térmica é útil
para o controle de qualidade, na quantificação de substâncias ativas e em estudos de
estabilidade e compatibilidade. Souza et al. (2012), partir do uso da TGA, da DTA e da
DSC, realizaram estudos termoanalíticos nos medicamentos utilizados para combater a
osteoporose, e compararam os resultados obtidos em relação ao teor de cálcio, empre-
gando termogravimetria e espectrometria de emissão óptica com plasma indutivamente
acoplado. Lavor et al. (2012) avaliaram o comportamento térmico de tuberculostáticos por
DSC, TGA/ DTG e DTA, a fim de prever a possibilidade de interações físicas e químicas
entre os fármacos. Pereira et al. (2009) através da termogravimetria determinaram o teor
de cálcio em cascas de ovos, comprovando a eficácia da TGA na quantificação de cálcio
através de análises por fotometria de chama e titulação complexiométrica.
Os métodos analíticos recomendados pelas farmacopéias são específicos para
matéria-prima e princípios ativos isolados e puros. Dependendo da complexidade da
formulação farmacêutica, os processos de separação do princípio ativo podem consumir
um tempo relativamente longo e, por conseguinte, tornar mais oneroso os custos do
controle dos processos de produção do medicamento, realizado pelo monitoramento da
qualidade dos produtos intermediários (GIRON, 2000).
31
2.5.1 Análise Termogravimétrica
Segundo Ionashiro (2004) foram muitos anos de pesquisa em tentativas para se
chegar a um conhecimento detalhado sobre as alterações que o aquecimento pode
provocar na massa das substâncias, a fim de se poder estabelecer a faixa de temperatura
em que se começa a decompor, bem como para se seguir o andamento de reações de
desidratação, oxidação, decomposição, entre outros. Surgindo assim a termogravimetria,
que é a técnica de análise térmica em que a variação de massa da amostra é
determinada como uma função da temperatura, ou tempo de aquecimento, utilizando um
programa controlado de temperatura (FARMACOPÉIA BRASILEIRA, 2010).
Os métodos termogravimétricos, Figura 2, podem ser classificados como: dinâmico
(ou não-isotérmico) em que a perda de massa é registrada continuamente à medida que a
temperatura aumenta a uma razão constante ou linear; Isotérmico, quando a variação de
massa da amostra é registrada em função do tempo mantendo-se a temperatura
constante; e quasi-isotérmico, no momento em que a amostra começa a perder massa a
temperatura é mantida constante até que a massa se estabilize, quando isto ocorre, o
aquecimento é retomado, este procedimento pode se repetir em cada etapa da
decomposição térmica (LOPES, 2005).
Alguns fatores podem influenciar o aspecto das curvas TG, estes podem ser
instrumentais e/ou ligados às características da amostra. Dentre os fatores instrumentais,
tem-se a razão de aquecimento do forno, atmosfera do forno, geometria do suporte de
amostras e do forno. Já os fatores relacionados às características da amostra são:
tamanho de partículas; quantidade de amostra; solubilidade dos gases liberados na
própria amostra; calor de reação; compactação da amostra; natureza da amostra; e
condutividade térmica da amostra. É muito importante o conhecimento detalhado, por
parte do operador, da ação destes fatores, para que se possa tirar o máximo proveito das
curvas obtidas (MATOS, 2009).
Nas curvas TG, a perda de massa (expressa no eixo vertical em percentagem) é
caracterizada por duas temperaturas (no eixo horizontal) Ti e Tf. De acordo com Giolito e
Ionashiro (1980), Ti é a temperatura inicial de decomposição e Tf é a temperatura final. A
temperatura inicial de decomposição é a temperatura na qual a variação de massa
acumulada atinge o valor que a termobalança é capaz de detectar. A temperatura final é a
32
temperatura na qual a variação de massa acumulada atinge seu valor máximo de
degradação, correspondendo ao término da reação. A diferença entre essas duas
temperaturas (Tf-Ti) é chamada de intervalo de reação. Segundo Matos et al. (2009) a
temperatura em que se inicia a perda de massa é a temperatura inicial do evento, ou seja,
o ponto onde a amostra deixou de ser estável termicamente e iniciou a liberação de
substâncias voláteis. A temperatura onset (T onset) corresponde ao início extrapolado do
evento térmico, e na prática é utilizada nas análises das curvas, pois é mais fácil de ser
determinada que a temperatura inicial. Já a temperatura de pico (ponto de inflexão da
curva TG) é o momento em que a massa está variando mais rapidamente. A temperatura
final, indica o final da etapa de perda de massa (liberação total das substâncias voláteis),
e a temperatura endset (T endset) será o final do evento térmico extrapolado.
Figura 2 - Representação das curvas TG dinâmica e TG isotérmica. Fonte: Adaptado de Aragão (2002)
Nas curvas termogravimétricas, os degraus em relação ao eixo das ordenadas,
representam às variações de massa sofridas pela amostra e permitem a obtenção de
dados que podem ser utilizados com finalidades quantitativas (ALVES, 2007). A TG é uma
técnica analítica quantitativa e qualitativa, capaz de produzir resultados rápidos e
reprodutíveis. Ela pode ser usada no controle de qualidade de medicamentos e no
melhoramento do produto final (ARAGÃO et al., 2006).
Segundo Matos et al. (2009), outro dado importante obtido através da curva TG é a
curva termogravimétrica derivada (DTG). A DTG expressa a derivada primeira da variação
de massa (m) em relação ao tempo (dm/dt), sendo registrada em função do tempo ou
temperatura. Na curva DTG são obtidos picos cujas áreas são proporcionais a variação
33
de massa da amostra, apresentando informações mais facilmente visualizadas (como
eventos sobrepostos) que em uma curva TG.
Para fins farmacêuticos, o uso da termogravimetria é descrito na caracterização,
determinação de pureza e de umidade, identificação de pseudopolimorfismo, na avaliação
da estabilidade de fármacos e medicamentos e em estudos de cinética de degradação
(OLIVEIRA et al., 2011).
Outro grande potencial da termogravimetria é na caracterização, na diferenciação e
na detecção de traços de pseudopolimorfos em uma amostra (GIRON, 1995). Além de
alterações nas propriedades físico-químicas, o polimorfismo pode ocasionar alterações na
estabilidade química, principalmente para os compostos com predisposição à degradação
no estado sólido (ARAÚJO, 2009). As formas polimórficas podem influenciar diretamente
na liberação do fármaco, na estabilidade no estado sólido e na biodisponibilidade dos
componentes farmacológicos. Para um efetivo uso clínico dos fármacos a determinação
do polimorfismo é um recurso necessário (JEONG-SOOK et al., 2005).
Trabalhos sobre a cristalização do estradiol em patches transdérmicos, mostram
que o fármaco tende a se cristalizar em mais de uma forma polimórfica, quando
armazenado por longos períodos de tempo (JEONG-SOOK et al., 2005). Araújo (2009)
realizou a caracterização dos polimorfos da tibolona, um hormônio esteróide sintético,
através de técnicas como TG, DSC, DRX, MEV, FTIR e microscopia de Raman.
2.5.2 Análise Térmica Diferencial
A DTA é uma técnica onde a diferença de temperatura entre a substância de
referência (termicamente estável) é medida em função da temperatura da referência
(forno), enquanto a substância e o material de referência são submetidos a uma
programação controlada de temperatura. O registro é a curva DTA, e as diferenças de
temperatura devem ser colocadas em ordenadas, com as reações endotérmicas voltadas
para baixo e o tempo ou temperatura em abscissas, com valores crescentes da esquerda
para a direita (GIOLITO; IONASHIRO, 1980). A Figura 3 apresenta um esquema de uma
curva DTA típica, onde se tem um evento endotérmico representado para baixo e um
exotérmico, para cima, em função da temperatura.
34
Figura 3 - Esquema de uma curva DTA típica. Fonte: autor
A TG e a DTA podem ser associadas em um mesmo equipamento, sendo
chamadas de técnicas simultâneas. Segundo Giolito e Ionashiro (1980) técnicas
simultâneas é um termo utilizado quando há aplicação de duas ou mais técnicas ao
mesmo tempo sobre a mesma amostra.
Através das técnicas DTA e DSC, podem-se acompanhar os efeitos de calor
associados com alterações físicas ou químicas da amostra, tais como transições de fase
(fusão, ebulição, sublimação, congelação, inversões de estruturas cristalinas) ou reações
de desidratação, de dissociação, de decomposição, de óxido-redução, entre outras,
capazes de causar variações de calor. Em geral transições de fase, desidratações,
reduções e certas reações de decomposição produzem efeitos endotérmicos, enquanto
que cristalizações, oxidações, algumas reações de decomposição produzem efeitos
exotérmicos (IONASHIRO, 2004).
2.5.3 Calorimetria Exploratória Diferencial
Calorimetria exploratória diferencial (DSC) é uma técnica na qual se mede a
diferença de energia fornecida à substância e a um material de referência, termicamente
inerte, em função da temperatura enquanto a substância e o material de referência são
submetidos a uma programação controlada de temperatura (IONASHIRO, 2004).
35
Figura 4 - Compartimento do DSC, onde: (1) cadinho com amostra, (2) cadinho referência, (3) forno DSC, (4) aquecimento, (5) sensor; Curva DSC típica. Fonte: Adaptado de Aragão (2002)
A DSC é uma técnica derivada da DTA, sendo consideradas complementares, já
que permitem avaliar as variações entálpicas que ocorrem a uma dada substância
durante um processo de aquecimento ou resfriamento (MATOS et al., 2009).
De acordo com o método de medição utilizado, há duas modalidades: calorimetria
exploratória diferencial com compensação de potência e calorimetria exploratória
diferencial com fluxo de calor (IONASHIRO, 2004).
Na DSC de fluxo de calor, a amostra e a referência são colocadas em cápsulas
idênticas, que se alojam em um disco termoelétrico e são aquecidas por uma mesma
fonte de calor. A transferência de calor que ocorre do disco para as cápsulas é controlada
por meio de termopares conectados ao disco. A variação da temperatura, em um dado
momento, é proporcional à variação da entalpia, à capacidade calorífica e à resistência
térmica total ao fluxo calórico (JUNIOR, 2004).
Na DSC de compensação de potência um calorímetro mede diretamente a energia
envolvida nos eventos térmicos e a amostra e a referência sofre resfriamento ou
aquecimento em fornos idênticos, mas separados, em condições sempre isotérmicas.
Quando a amostra sofre alteração temperatura (evento endotérmico ou exotérmico) os
termopares detectam esta diferença entre ela e a referência e o equipamento,
automaticamente, modifica a potência de entrada de um dos fornos de modo a igualar a
temperatura de ambos (JUNIOR, 2004).
Quando uma amostra sofre algum tipo de mudança de estado físico ou químico,
ocorre a liberação ou absorção de calor. A DSC mede as variações de energia térmica
para manter em equilíbrio as temperaturas da amostra e do material de referência,
durante o evento térmico (SOUZA, 2011).
Na área farmacêutica a DSC é utilizada na caracterização térmica e determinação
da pureza de fármacos, estudos de compatibilidade entre os constituintes da formulação e
36
identificação de polimorfismo com determinação das entalpias de cada forma cristalina
(OLIVEIRA et al., 2011).
2.6 CINÉTICA DE DEGRADAÇÃO FÁRMACOS
A crescente utilização das análises térmicas, tanto na área acadêmica quanto na
industrial, tem sido um dos principais motivos de se tentar elucidar a cinética e o
mecanismo dos processos de decomposição térmica de sólidos. Estes estudos vêm
sendo realizados através da técnica termogravimétrica. Marian et al.(2013) mostram que
as técnicas termoanalíticas vêm se tornando essenciais para a obtenção dos dados
experimentais, principalmente pelo fato de fornecerem informações, muitas vezes
ausentes nos métodos convencionais, através de quantidades mínimas de amostra.
Inicialmente, com o auxílio da curva TG dinâmica, determina-se a faixa de temperatura de
decomposição da substância, em seguida, são traçadas entre 5 a 10 curvas isotérmicas:
estas são submetidas aos ajustes dos principais modelos cinéticos de decomposição
térmica de sólidos utilizando-se o método de regressão linear. Após a escolha do melhor
modelo cinético, são determinados os principais parâmetros cinéticos: constante de
velocidade (k), energia de ativação (E) e fator pré-exponencial (A).
Defini-se energia de ativação como sendo a energia necessária para que uma
reação química ocorra, isto é a energia necessária para mover os reagentes através de
uma “barreira energética” de forma que a reação possa iniciar (LEIVA, 2005).
A determinação dos parâmetros cinéticos por termogravimetria pode ser feito pelos
métodos isotérmicos e dinâmicos. No método isotérmico para acompanhar a cinética de
reação de decomposição no estado sólido são traçados vários gráficos de fração
decomposta (α) versus o tempo (t), mantendo-se constantes as temperaturas na região
de interesse. Sendo necessário tempo relativamente longo para obtenção dos dados
(SALVIO NETO, 2010). A determinação dos parâmetros cinéticos pelo método não-
isotérmico apresenta uma série de vantagens quando comparada ao método isotérmico:
uma única curva TG é suficiente para determinar parâmetros cinéticos; a cinética pode ser
calculada de forma contínua sobre uma faixa de temperatura; a temperatura de início da
37
decomposição é determinada com bastante precisão; uma quantidade limitada de dados é
suficiente para o estudo (LEIVA, 2005).
Além da energia de ativação os outros parâmetros cinéticos são normalmente
utilizados para se prever o comportamento térmico de um sistema reacional tais como o
fator pré-exponencial que representa a freqüência das colisões efetivas entre as
moléculas e, a constante da taxa a uma determinada temperatura. Todos estes
parâmetros podem ser obtidos a partir de ensaios experimentais e a análise térmica
apresenta-se como ferramenta útil possibilitando tais determinações (LEIVA, 2005).
A ordem de reação pode ser definida como a variação da velocidade de reação
com a concentração dos reagentes. A cinética de reações com decomposição de
fármacos e medicamentos pode ser classificada da seguinte maneira: reações de ordem
zero, reações de primeira ordem e de segunda ordem (SALVIO NETO, 2010). A reação
de ordem zero ocorre quando a perda ou decomposição do fármaco independe da
concentração do reagente e é constante em relação ao tempo. A cinética de primeira
ordem pode ser observada quando a degradação do fármaco for diretamente proporcional
à concentração remanescente com relação ao tempo. Já a cinética de segunda ordem é
verificada quando a velocidade de reação for proporcional ao quadrado da concentração
atual do produto (SALVIO NETO, 2010).
Os métodos cinéticos podem contribuir para a elucidação de alguns mecanismos
de reação, ajudando na investigação de novos métodos de análise ou até mesmo para
descoberta de novas tecnologias (MARIAN et al., 2013).
Na literatura encontram-se alguns trabalhos envolvendo análise térmica e estudos
cinéticos.
Leite et al. (2012) caracterizaram cristais de nifedipino através estudos de
estabilidade térmica (por TG e DSC) e cálculo de parâmetros cinéticos (energia de
ativação, ordem de reação e fator de freqüência), dissolução e utilização de técnicas
espectroscópicas (FTIR e DRX). Campanella et al. (2011) analisaram a estabilidade
térmica do ácido acetilsalicílico e de duas formulações contendo o fármaco, determinando
os parâmetros cinéticos de energia de ativação, fator de freqüência e a constante cinética.
Sovizi (2010) determinou os parâmetros cinéticos tais como energia de ativação e fator de
frequência para o naproxeno e celecoxib, encontrando que o naproxeno é termicamente
mais estável que o celecoxib. Aragão et al. (2006) determinaram os dados cinéticos de
energia de ativação, ordem de reação e fator de frequência, através de métodos
38
termogravimétricos, para a Aloe barbadensis e da Conyza bonariensis. Rodrigues et al.
(2005), através do método termogravimétrico isotérmico, calcularam o valor da energia de
ativação e estabilidade térmica em dias para a zidovudina.
O estudo cinético por TG não objetiva a substituição ou a isenção dos estudos de
estabilidade comumente realizados, procura-se ressaltar as vantagens relacionadas à
simplicidade e rapidez da técnica, em relação aos onerosos estudos de estabilidade.
Desta forma a utilização da análise térmica traduz uma alternativa de incontestável
interesse no campo farmacêutico (RODRIGUES et al., 2005).
O tratamento matemático das equações não-isotérmicas é realizado de acordo com
os três métodos propostos na literatura (WENDLANT, 1986): Diferencial; Aproximação e
Integral. Além destes métodos se utiliza também o método proposto por Ozawa para
determinação dos parâmetros cinéticos (LOPES, 2005).
Os métodos integrais se originam das diferentes aproximações propostas para
resolver a integral de p(x). Dentre estes métodos, o mais largamente aplicado e o mais
simples é o de COATS e REDFERN (1964). O método é aplicado para dados TG/DTG
assumindo diferentes ordens de reação. As equações 1 e 2 são as utilizadas:
Para n = 1: ( )
RT
E
E
AR
T 303.2log
1lnlog
2−=
−−
φ
α (1)
Para n ≠ 1: ( )( ) RT
E
E
AR
nT
n
303.2log
1
11log
1
2−=
−
−−−
φ
α (2)
O outro método integral utilizado foi o proposto por MADHUSUDANAN et al. (1993)
onde a energia de ativação pode ser calculada, utilizando-se as equações 3 e 4.
Para n = 1: ( )
RT
E
R
E
R
AR
T12040.0ln9206.102.0ln
1lnln
9206.1−−+=
−−
φ
α (3)
Para n ≠ 1: ( )
( ) RT
E
R
E
R
AR
nT
n
1204.0ln9206.17678.3ln1
11ln
9206.1
1
−−+=
−
−−−
φ
α (4)
39
O método de aproximação de VAN KREVELEN é baseado na integração
aproximada da equação (5), resultando numa relação linear, a partir da qual a energia de
ativação e o fator pré-exponencial podem ser facilmente determinados (VAN KREVELEN
et al., 1951). As equações 6 e 7 usadas são as seguintes:
( )( )
→=
−
dTeA
f
d RT
E
φα
α ( )( )
( ) ∫∫
−=
=
==
T
RT
E
dTeA
gf
d
0
1
0
α
αφ
αα
α .
.
Para n = 1: ( )[ ] ( ) TERT
RT
ET
As
s
RT
E
s
s
log1
1
1368.0log1lnlog ++
+
=−−
φα (6)
Para n ≠ 1:( )
( ) TERT
RT
ET
A
ns
s
RT
E
s
ns
log1
1
1368,0log
1
11log
1
++
+
=
−
−−−
φ
α (7)
Outro método de aproximação utilizado é o de Horowitz-Metzger. Neste método um
gráfico de ln(1-α) é plotado em função da Φ, resultando numa reta cuja inclinação é dada
por E/RTs (HOROWITZ e METZGER, 1963). As equações 8 e 9 utilizadas são:
Para n = 1: ( )[ ]sRT
Eθα =−− 1lnln (8)
Para n ≠ 1: ( )
s
n
RT
E
n
θα=
−
−−−
1
11ln
1
(9)
No método de Ozawa (OZAWA, 1965), a equação utilizada é:
RT
E
Rg
AE4567.0315.2
)(loglog −−
=
αφ (10)
Onde: α = fração decomposta, T = Temperatura, A = fator de frequência, R = constante
dos gases, E = energia de ativação, φ = razão de aquecimento, Ts = temperatura do pico.
(5)
40
Na determinação do processo de decomposição dos fármacos, a análise cinética
será baseada no “método ajustado”, onde se utiliza equações de ordem zero, primeira
ordem e segunda ordem para determinar qual melhor se ajusta à equação de Arrhenius.
Para a reação de ordem zero (Equação 11), relaciona-se a massa em função do
tempo de acordo com a equação:
ktmm −= 0 (11)
Para a reação de primeira ordem, a equação 12, relaciona o logaritmo da massa
em função do tempo:
ktmm −= 0lnln (12)
E para a reação de segunda ordem (equação 13), relaciona-se o inverso da massa
em função do tempo:
ktmm
+=0
11 (13)
2.7 DETERMINAÇÃO DA PRESSÃO DE VAPOR POR TERMOGRAVIMETRIA
Evaporação pode ser definida como uma transição da fase líquida para a fase de
vapor, sem mudança na composição química. Fatores tais como a pressão de vapor de
uma substância, peso molecular, quantidade de área de superfície exposta,entre outros,
podem alterar o perfil de evaporação. O fator primário que influencia, entretanto, são as
condições de aumento da temperatura na qual a amostra é submetida. Os parâmetros de
evaporação podem ser determinados pela razão de perda de massa como uma
substância sofre uma transição de fase de líquido para vapor. Isto pode ser alcançado
com o programa de aumento da temperatura na análise termogravimétrica (HAINES,
1995).
Alguns trabalhos mostram a utilização da termogravimetria na determinação da
pressão de vapor. Portela et al. (2012), determinaram a pressão de vapor do ácido lipóico
por termogravimetria e consideraram esta, uma técnica rápida e eficiente para
determinação das características de vaporização da amostra estudada. Hazra et al.
41
(2004), utilizaram as técnicas térmicas na determinação da pressão de vapor e entalpia
de vaporização de componente de fragrância, como o álcool e na caracterização de óleos
essenciais e seus componentes chave. Chartejee et al. (2002), desenvolveram um
método para avaliar as características de evaporação de um ingrediente na formulação
através do método termogravimétrico, usando a equação de Antonie como ferramenta
analítica. As curvas de pressão de vapor por termogravimetria foi utilizada como método
conveniente e rápido na caracterização de outros sólidos farmacêuticos. Os compostos
estudados por Chartejee et al. foram o orto-, meta- e para-derivados dos ácidos hidróxi- e
amino- benzóico.
Para Charterjee et al. (2001), as principais vantagens do método termogravimétrico
usado para construir as curvas de pressão de vapor são: quantidades pequenas de
amostras (geralmente entre 0,5 -10 mg); o tempo de experimento efetivo é relativamente
curto; e a validação com os resultados experimentais atuais calculados através de
métodos tradicionais é bastante preciso.
O método para construção das curvas de pressão de vapor usando TG é somente
válido para processos de ordem zero. Dessa forma, pode-se determinar a ordem para a
cinética de reação de evaporação, para ordem zero, utilizando a equação de Arrhenius
(HAZRA et al., 2004) seguinte:
RTEvap
vap Aek/−= (14)
Em que Evap é a energia de vaporização, A é o fator pré-exponencial, R é a constante
universal dos gases, T é a temperatura absoluta e kvap é o coeficiente de evaporação.
A determinação dos valores da pressão de vapor para um sistema de componente
simples é validada com o uso de duas equações, de Antoine e de Langmuir. A equação
de Antoine (HAZRA et al., 2004) é apresentada como se segue:
)(log CTBAP +−= (15)
Em que P é a pressão de vapor (em PA), T é a temperatura absoluta (em Kelvin), e A, B e
C são as constantes empíricas de Antoine, sob um dado intervalo de temperatura. Estas
constantes são empíricas e nenhum significado físico pode ser atribuído aos dados dela,
42
mas podem ser utilizadas para definir a pressão de vapor em um intervalo de temperatura
especificado (GOMES, 2006).
Nem sempre se têm as constantes de Antonie para todos os compostos, desta
forma é possível utilizar um composto cujas constantes já são bem definidas e utilizá-lo
para calibração. Isto é feito construindo às curvas de pressão do composto utilizando as
constantes de Antonie e determinando o valor de ‘k’ da equação de Langmuir que é
apresentada a seguir: (HAZRA et al., 2004)
)2/(/ RTMPdtdm πα= ............. ............... (16)
Em que (dm/dt) é a velocidade de perda de massa por unidade de área, P é a pressão de
vapor, α é a constante de vaporização e M é a massa molar da amostra de vaporização.
A equação de Langmuir pode ser modificada para obter os valores de pressão de
vapor de vários componentes simples. Podendo ser feita seguinte modificação (HAZRA et
al., 2004):
( )[ ] ( ) ( )[ ] υπα .//.22/12/11 kdtdmMTRP == − (17)
( ) 2/11 2 Rk πα −= (18)
( ) ( )dtdmMT //
2/1=υ (19)
O valor de k é considerado constante num determinado intervalo de temperatura
pois π e R são constantes, bem como α que é uma constante e que define o
comportamento de vaporização, independente do material utilizado. Já ט não é constante
pois apresenta os valores de T que corresponde a um intervalo crescente de temperatura
e M que corresponde a massa em mg a ser vaporizada no respectivo intervalo de
temperatura, apesar de dm/dt definir a variação de perda de massa num intervalo
específico que é considerado constante (GOMES, 2006).
A partir desta conclusão é possível obter os dados para o padrão nas várias
condições ambientais e utilizar os dados de perda de massa de um intervalo específico de
temperatura, adicionar na equação modificada e construir os gráficos de P versus, cuja
equação da reta dá o valor de k. O valor de k define um comportamento constante
atribuído ao padrão num intervalo específico que apresenta uma característica de perda
de massa relacionada ao processo de vaporização. Logo, é possível utilizar os valores de
k do padrão para construção das curvas de pressão de vapor de qualquer amostra nas
43
mesmas condições e que apresentem perda de massa atribuída também ao processo de
vaporização. Isto é confirmado quando se determina a ordem da reação que deve ser de
ordem zero, parâmetro imprescindível para a vaporização (GOMES, 2006).
2.8 AVALIAÇÃO DA PUREZA POR DSC
A avaliação da pureza por DSC pode ser realizada pelo acompanhamento da
curva DSC, observando a presença dos eventos térmicos característicos do fármaco, ou
utilizando uma determinação quantitativa pelo método da Equação de Van’t Hoff, que
determina a pureza a partir do pico de fusão do analito (OLIVEIRA et al., 2011).
Ainda segundo Oliveira et al., na avaliação de pureza absoluta pelo método da
Equação de Van’t Hoff, sabe-se que quanto maior a concentração de impurezas na
amostra, menor é o ponto de fusão e mais larga é a faixa de fusão. Os dados obtidos
numa curva de DSC referem-se à faixa de fusão e o calor de fusão do analito (∆Hf) e a
interpretação da pureza por DSC baseia-se em uma modificação da Equação de Van’t
Hoff (20):
Fx
H
XRTTT
f
o
os
11
2
∆−= (20)
Onde: Ts = temperatura da amostra (K); To = temperatura de fusão teórica do analítico
puro (K); R = constante universal dos gases (8,314 J mol-1 K-1); X1 = fração molar da
impureza; ∆Hf = calor de fusão do componente principal puro (J mol-1) e F = fração da
amostra que fundiu em Ts.
Aplicando a Equação de Van’t Hoff, determinam-se alguns parâmetros de pureza,
como a fração molar de impureza (X1) e o ponto de fusão teórico do analito puro (To),
determinando a pureza absoluta ao final do processo (OLIVEIRA et al., 2011).
A pureza da zidovudina com análise por DSC foi relatada por Rodrigues et al.
(2005) com a utilização da Equação de Van’t Hoff . Macedo et al. (2000) compararam os
métodos oficiais de determinação de pureza estipulados nas farmacopéias, para os
44
fármacos anti-hipertensivos captopril, propranolol e nifedipino, com a DSC utilizando a
Equação de Van’t Hoff e demonstraram não haver diferenças estatísticas entre eles.
2.9 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
As técnicas espectrofotométricas estão fundamentadas na absorção da energia
eletromagnética por moléculas que depende tanto da concentração quanto da estrutura
das mesmas. De acordo com o intervalo de freqüência da energia eletromagnética
aplicada, a espectrofotometria de absorção pode ser dividida em ultravioleta, visível e
infravermelho. A identificação de diversas substâncias farmacêuticas pode ser feita
utilizando as regiões ultravioleta, visível, infravermelho médio e infravermelho próximo
(FARMACOPÉIA BRASILEIRA, 2010).
A energia total da molécula envolve a energia derivada da vibração (energia
vibracional, devido ao movimento relativo de átomos ou grupos de átomos constituintes
da molécula); da rotação (energia rotacional, devido à rotação da molécula em torno de
um eixo) e, normalmente, da energia eletrônica, gerada pela configuração de elétrons na
molécula. No caso do Infravermelho médio (MIR), ocorrem somente transições de energia
vibracional. As vibrações induzidas por radiação infravermelha compreendem
estiramentos e tensionamentos de ligações inter-atômicas e modificações de ângulos de
ligações (FARMACOPÉIA BRASILEIRA, 2010).
O infravermelho é uma técnica bastante utilizada para identificação e quantificação
de compostos orgânicos. Além disso, esse método é capaz de determinar a pureza de
uma substância e observar os processos reacionais de separação (LOPES; FASCIO,
2004). Segundo Bugay (2001), o uso da espectroscopia de infravermelho começa após a
Segunda Guerra Mundial, sendo aplicada na área farmacêutica para caracterização física
da amostra.
A espectroscopia na região do infravermelho é uma técnica de inestimável
importância na análise orgânica qualitativa, sendo amplamente utilizadas nas áreas de
química de produtos naturais, síntese e transformações orgânicas. A espectroscopia na
região do infravermelho tem sido, também, amplamente utilizada em linhas de produção,
45
no controle de processos industriais (LOPES; FASCIO, 2004). Tita et al. (2011),
realizaram estudos de compatibilidade entre ibuprofeno e excipientes através de técnicas
térmicas, e utilizaram o FTIR e o DRX como técnicas complementares para análise dos
resultados térmicos.
Os espectrofotômetros utilizados para aquisição de espectros no infravermelho
médio (MIR) e próximo (NIR) consistem de uma fonte de luz, monocromador ou
interferômetro e detector, permitindo a obtenção de espectros na região compreendida
entre 750 a 2500 nm (13300 a 400 cm-1). Atualmente, os espectrofotômetros no
infravermelho médio (4000 a 400 cm-1) utilizam o interferômetro ao invés do
monocromador e a radiação policromática incide sob a amostra e os espectros são
obtidos no domínio da frequência com auxílio da transformada de Fourier. Células de
transmissão, acessórios para reflexão difusa e reflexão total atenuada são os acessórios
mais comuns para a aquisição dos espectros (FARMACOPÉIA BRASILEIRA, 2010).
A espectrofotometria no MIR é um ensaio de identificação por excelência sendo
capaz de diferenciar substâncias com diferenças estruturais. Das três regiões do
infravermelho (próximo, médio e distante) a região compreendida entre 4000 a 400 cm-1
(infravermelho médio) é a mais empregada para fins de identificação (FARMACOPÉIA
BRASILEIRA, 2010).
Os espectros de transmissão de amostras sólidas são obtidos a partir da sua
mediante a preparação de pastilhas de haletos de potássio e sódio. Para o preparo das
pastilhas cerca de 1 mg da amostra é triturada com aproximadamente 300 mg de brometo
de potássio de grau espectroscópico (FARMACOPÉIA BRASILEIRA, 2010).
No estudo dos fármacos, o infravermelho, é a técnica indicada pela Farmacopéia
para identificação das formas polimorfas e solvatas (AUER, 2003).
46
3 OBJETIVOS
Este trabalho tem como objetivo a caracterização térmica (TG/DTG, DTA, DSC,
DSC-fotovisual) de hormônios bioidênticos (estriol e estradiol).
3.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Análises Termogravimétricas
� Realizar estudos por termogravimetria dinâmicas e isotérmicas dos hormônios
bioidênticos;
� Caracterizar por análise térmica os hormônios bioidênticos;
� Determinar os parâmetros cinéticos: ordem de reação, fator de freqüência pré-
exponencial, energia de ativação;
� Determinar a estabilidade térmica
� Determinar a Pressão de Vapor
• Análises Calorimétricas (DSC-convencional, DSC-fotovisual) e Análises térmicas
diferenciais (DTA)
� Determinar os eventos exotérmicos e endotérmicos característicos dos
hormônios bioidênticos;
� Determinar a pureza das matérias-primas farmacêuticas.
47
4 MATERIAL E MÉTODOS
4.1 FÁRMACOS
As amostras analisadas nos experimentos foram:
� Estradiol (lote: 20081001)
� Estriol (lote: 081104)
4.2 ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA E ANÁLISE TÉRMICA DIFERENCIAL (TG/DTA)
As curvas TG/DTA dinâmicas e isotérmicas do estradiol e do estriol, foram obtidas
em uma termobalança da marca Shimadzu, modelo DTG-60, com fluxo de nitrogênio 50
mL min-1, variando as razões de aquecimento, massa e tempo de acordo com a
metodologia utilizada. Antes do início dos experimentos, foi realizada a limpeza do
equipamento, a obtenção do branco e a verificação da normalidade do equipamento
procedendo à corrida prévia do padrão de oxalato de cálcio monohidratado.
Apresentando-se a termobalança em condições de operação, deu-se início às corridas
com as amostras.
4.2.1 Termogravimetria Dinâmica
Para obtenção das curvas na condição dinâmica de temperatura procedeu-se de
duas maneiras diferentes: obtendo-se resultados variando a massa, mantendo os
parâmetros, fluxo do gás, razão de aquecimento, tipo de cadinho e intervalo de trabalho
constantes; e variando-se a razão de aquecimento, mantendo-se constante, o fluxo do
gás, massa da amostra e tipo de cadinho. Como pode ser observado na Tabela 1.
48
Tabela 1 - Condições Experimentais para obtenção das curvas dinâmicas TG/DTG/DTA do estradiol e estriol
Razão de Aquecimento
(ºC min-¹)
Atmosfera Fluxo
(mL min-¹)
Temperatura
(ºC)
Massa
(mg)
10
20
40
60
80
Nitrogênio 50 25 - 900
1
2
4
6
8
10
4.2.1.1 Variação das Massas da Amostra
As curvas TG/DTA dinâmicas do estradiol e do estriol foram obtidas nas seguintes
condições: fluxo de nitrogênio de 50 mL min-1, razão de aquecimento de 20ºC min-1,
aquecimento da temperatura ambiente até 900ºC, cadinhos de alumina e massa da
amostra de 1; 2; 4; 6; 8; 10 mg. As curvas foram analisadas pelo programa TASYS da
Shimadzu e os dados obtidos tratados no Origin 5.0. Essas curvas foram utilizadas na
determinação dos parâmetros cinéticos das amostras.
Determinação dos parâmetros cinéticos
A partir das curvas TG dinâmicas obtidas na razão nas diferentes massas, foi
realizado o cálculo para determinação da ordem de reação utilizando método de
Arrhenius. Os dados de intervalos de temperatura e das massas correspondentes foram
trabalhados e escolha da ordem de reação foi determinada pelos valores do coeficiente
de correlação linear (r) e desvio padrão (sd). Os valores de r escolhidos foram os mais
próximos da unidade.
Para determinação dos parâmetros cinéticos também foram utilizados quatro
métodos diferentes, sendo dois desses métodos aproximados (Método de Van Krevelen e
Método de Horowitz-Metzger) e os outros dois integrais (Método de Coats-Redfern e
49
Método de Madhusudanan). Os cálculos para determinação dos parâmetros cinéticos
através dos quatro métodos citados acima foram realizados utilizando programas
computacionais desenvolvidos por NUNES (1995). Os dados obtidos foram tratados no
Origin 5.0. Para cada método foi encontrado um valor médio, obtido utilizando o somatório
dos valores nas diferentes massas dividido pelo número de pontos.
4.2.1.2 Variação das Razões de Aquecimento
As curvas TG/DTA foram obtidas nas seguintes condições: fluxo de nitrogênio de
50 mL min-1, aquecendo-se da temperatura ambiente até 900ºC, cadinho de alumina e
razões de aquecimento de 10; 40; 60; 80 ºC min-1. As massas de amostra para o estradiol
foram de 7 mg ± 0,5 e para o estriol de 6 mg ± 0,5. As curvas foram analisadas pelo
programa TASYS da Shimadzu e utilizadas para determinação da pressão de vapor e dos
parâmetros cinéticos pelo método de Ozawa (1965).
Determinação da pressão de vapor
Para a determinação da pressão de vapor, os dados obtidos com as curvas foram
tratados no Origin 5.0 e utilizados para encontrar a ordem de reação pelo método de
Arrhenius. A escolha da ordem de reação foi determinada pelos valores do coeficiente de
correlação linear (r) e desvio padrão (sd). Os valores de r escolhidos foram os mais
próximos da unidade.
Determinação dos parâmetros cinéticos pelo método de Ozawa
Na determinação dos parâmetros cinéticos, fator de frequência (A), energia de
ativação (E) e caracterização das amostras, pelo o método de Ozawa, foi utilizado o
software TASYS Shimadzu (Kinetic Analysis TG).
50
4.2.2 Termogravimetria Isotérmica
As curvas TG/DTA isotérmicas foram obtidas utilizando um fluxo de nitrogênio de
50 mL min-1 e cadinho de alumina. As massas para o estradiol foram 7 mg ± 0,5 e para o
estriol de 6 mg ± 0,5, sendo que as temperaturas empregadas para o estradiol foram 190;
200; 210; 220; 230 e 240 ºC e para o estriol as temperaturas foram de 230; 250; 260 e
270 ºC.
O procedimento de aquecimento adotado para o aquecimento de cada amostra foi
conforme descrito na tabela 2.
Tabela 2 - Programa de aquecimento para obtenção das curvas termogravimetricas Isotérmicas
Razão (°C min-1) Temperatura (°C) Tempo (min)
40 (Tiso*desejada) - 20 0
5 Tiso 120
40 900 0
O programa de aquecimento das curvas isotérmicas foi obtido, de acordo com a
Tabela 2, visando atingir a temperatura de trabalho no menor tempo. Desta forma a
amostra foi aquecida a uma razão de 40°C min-1 até 20°C abaixo da temperatura
isotérmica (Tiso) desejada, ao chegar nessa temperatura, a razão passa a ser mais lenta
(5°C min-1) até atingir a temperatura isotérmica de trabalho onde permaneceu por 120
minutos. Após esse tempo, a amostra é submetida a uma razão de aquecimento de
40°C.min-1 até 900°C. Os dados termoanalíticos foram analisados pelo software TASYS
da Shimadzu e plotados no Origin 5.0.
51
4.3 CALORIMETRIA EXPLORATÓRIA DIFERENCIAL
4.3.1 DSC-Convencional
As amostras foram pesadas (massa de 2,0 mg ± 0,5), hermeticamente fechadas
em cadinhos de alumínio e colocadas em um calorímetro Shimadzu, modelo DSC-60,
numa atmosfera de nitrogênio, fluxo de 50 mL min-1, na razão de aquecimento de 5, 10,
20, 40, 60 e 80°C min-1 até a temperatura de 450°C, conforme apresentado na Tabela 3.
O equipamento foi calibrado, em relação à temperatura, com o padrão índio (156,6°C ±
0,3) através de seu pico de fusão. O fluxo de calor e entalpia foi calibrado com o calor de
fusão do índio (28,59 J/g ± 0,30) usando as mesmas condições das amostras. O fator de
correção foi calculado de acordo com os procedimentos e especificações da Shimadzu.
As amostras foram analisadas através das suas transições de fase características,
utilizando o programa TASYS da Shimadzu.
Tabela 3 - Condições experimentais para obtenção das curvas DSC do estradiol e estriol bioidênticos
Razão de
Aquecimento
(ºC min-¹)
Atmosfera Fluxo
(mL. min-¹)
Temperatura
(ºC)
Massa
(mg)
5
10
20
40
60
80
Nitrogênio 50 25 - 450 2
52
4.3.2 DSC- Fotovisual
As análises do DSC-fotovisual foram realizadas utilizando um Calorímetro
Shimadzu, modelo DSC-50 acoplado a um microscópio Olympus, modelo VCC-520,
conectado a uma câmera Sony, sob fluxo de nitrogênio de 50 mL min-1, razão de
aquecimento de 10°C min-1, em uma faixa de temperatura entre 25 – 400°C, com cadinho
de alumínio aberto. O sistema fotovisual foi conectado ao computador usando o software
Assimetrix. As imagens das amostras foram visualizadas e capturadas em tempo real de
acordo com a programação de aquecimento e observação do aparecimento de transições
de fase nas amostras.
O equipamento foi calibrado, em relação à temperatura, com o padrão índio
(156,6°C ± 0,3) através de seu pico de fusão. O fluxo de calor e entalpia foi calibrado com
o calor de fusão do índio (28,59 J/g ± 0,30) usando as mesmas condições das amostras.
O fator de correção foi calculado de acordo com os procedimentos e especificações da
Shimadzu.
4.4 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
As amostras dos hormônios bioidênticos foram submetidas a diferentes
temperaturas de aquecimento: 25, 170, 200, 270 e 300°C para o estriol e 25 e 170°C
estradiol, visando avaliar a possível formação de produtos de degradação.
Os espectros do infravermelho dos hormônios estrogênios, estradiol e estriol, foram
obtidos recorrendo à técnica da pastilha de Brometo de Potássio. Pesou-se 1 mg da
amostra estudada, dispersou-se em cerca de 300 mg de brometo de potássio e essa foi
mistura prensada a 10 toneladas para obter a amostra em forma de pastilha. Foi utilizado
o FT – IR – Spectrometer, da marca PerkinElmer, modelo Spectrum 65. Os espectros de
FTIR das amostras foram registrados na temperatura ambiente e faixa espectral
compreendida entre 4000 e 400 cm-1, sendo o tratamento dos dados realizado no
PerkinElmer Spectrum.
53
4.4.1 Correlação de Pearson
Avaliou-se a constância espectral do estradiol e estriol fazendo-se uma correlação
entre o espectro teórico do hormônio bioidêntico em temperatura ambiente (25 C) e os
espectros experimentais dos hormônios submetidos a diferentes temperaturas.. Para
realizar esta correlação os dados espectrais foram exportados no formato ASCII e
posteriormente trabalhados em software Mallab®, considerando-se o intervalo de 4000 a
400 cm-1, os dados de transmitância foram convertidos para absorbância.
Para cada temperatura obteve-se a correlação de Person (r) entre o espectro
teórico e o experimental, sendo que quanto mais próximo de 1 tem-se o indicativo de
ausência de decomposição térmica entre os hormônios bioidênticos.
54
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA/ ANÁLISE TERMOGRAVIMÉTRICA DERIVADA
(TG/DTG)
5.1.1 Caracterização por TG, DTA e DTG
As curvas TG/DTG e DTA do estradiol bioidêntico são apresentadas na Figura 5.
Na curva TG são visualizadas duas etapas: uma primeira etapa com perda de massa de
cerca de 3%; e a segunda etapa, com uma perda de 97%. A curva DTA apresenta 3
eventos endotérmicos representados por picos descendentes. Os eventos físicos que não
envolvem perda de massa são evidenciados apenas nas curvas DTA. Assim, a análise
empregando a associação de ambas as técnicas é importante para a caracterização da
amostra estudada.
0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
50.00
100.00
%TGA
-4.00
-2.00
0.00
mg/minDrTGA
-100.00
0.00
100.00
200.00
uVDTA
Figura 5 - Curvas TG/DTG e DTA do estradiol bioidêntico na razão de 20°C min-1
Analisando as curvas apresentadas na Figura 5 observa-se que na curva TG o
estradiol é termicamente estável até a temperatura de 96°C, entre 96° e 170°C, observa-
se uma pequena perda de massa (cerca de 3%) devido à desidratação da amostra. Esse
55
evento é indicado na curva DTA pelo pico em 130°C. Entre 176°C e próximo a 226°C a
curva TG não evidencia perda de massa, porém na curva DTA, observa-se um evento
endotérmico com temperatura onset de 177°C e de pico em 186°C, correspondendo ao
ponto de fusão do estradiol, pois de acordo com a USP – 30 (2007) a faixa de fusão
desse composto está entre 173 – 179°C. Após a fusão, inicia-se o processo de perda de
massa (97%) em torno de 260°C.
Ainda na Figura 5 podem ser visualizadas as curvas TG/DTG do estradiol
bioidêntico. A temperatura do pico da DTG para o estradiol bioidêntico é de 373°C, ponto
em que a massa está variando mais rapidamente. A área do pico da DTG é diretamente
proporcional à variação de massa da amostra, e o valor encontrado para o estradiol foi de
9,74 mg correspondendo a 97% de perda de massa. Este foi o mesmo valor encontrado
para o evento de perda de massa quando analisada a curva TG, demonstrando assim a
concordância de resultados nas análises das curvas TG e DTG.
Na Figura 6 são apresentadas as curvas TG/DTG e DTA do estriol bioidêntico.
Figura 6 - Curvas TG/DTG e DTA do estriol bioidêntico na razão de 20°C min-1
Pela análise da Figura 6, observa-se na curva TG, que a perda de massa ocorre,
em uma única etapa para a amostra estriol bioidêntico. Dessa forma, a curva TG indica
que o estriol, até a temperatura de 276°C, é termicamente estável. Na curva DTA,
observa-se dois eventos endotérmicos, o primeiro, com temperatura onset de 285°C e de
pico em 290°C, correspondendo ao ponto de fusão, pois de acordo com o The Merck
Index (2006) valor é de 282°C. A perda de massa inicia-se durante a fusão, o processo de
56
perda de massa tem Tonset de 348°C, com massa chegando próximo a zero em Tendset
420°C.
Analisando ainda na Figura 6 as curvas TG/DTG do estriol bioidêntico, obteve-se o
valor do pico da DTG de 412°C e o valor de perda de massa de 9,66 mg, correspondendo
a 98,3%. Estes valores estão de acordo com os encontrados na curva TG .
5.1.2 Variação da massa da amostra nas curvas TG
Na Figura 7 estão representadas as curvas TG do estradiol bioidêntico na razão de
aquecimento de 20°C min-1, utilizando diferentes massas (1; 2; 3; 4; 6; 8 e 10 mg) de
amostra. Nota-se na etapa principal, que a medida que se diminui a massa, o intervalo de
reação é deslocado para temperaturas mais baixas. Para a massa de 1 mg tem-se que o
evento ocorre, entre a temperatura de 262 e 311°C, já para a massa de 10 mg, ocorre
entre 306 e 380°C.
Figura 7 - Sobreposição de curvas TG do estradiol bioidêntico em diferentes massas, na razão de 20°C min-1. No detalhe têm-se os valores Tonset e Tendset para as diferentes massas
Na Figura 8 observam-se as curvas TG do estriol bioidêntico a razão de
aquecimento de 20°C min-1, utilizando diferentes massas de amostra. Nota-se também
57
que o intervalo de reação é deslocado para temperaturas mais baixas com a diminuição
da massa da amostra. Para a massa de 10 mg tem-se que o evento ocorre entre a
temperatura de 348°C e 420°C, enquanto que para 1 mg, ocorre entre 308°C e 355°C.
Figura 8 - Sobreposição de curvas TG do estriol bioidêntico em diferentes massas, na razão de 20°C min-1. No detalhe têm-se os valores Tonset e Tendset para as diferentes massas
5.1.3 Curvas de pressão de vapor
A Figura 9 mostra as curvas termogravimétricas obtidas para o estradiol bioidêntico
nas razões de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1, na qual se pode observar que o estágio
principal de perda de massa ocorre entre 275 - 352°C na razão de 10°C min-1. Já na
razão de 80°C, o valor passa a ser entre 336 - 431°C, pois a medida que se aumenta a
razão de aquecimento, há deslocamentos das T onset e T endset (Figura 9 - detalhe).
58
Figura 9 - Sobreposição de curvas TG do estradiol bioidêntico nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe têm-se os valores Tonset e Tendset para as diferentes razões de aquecimento
Estes intervalos de temperatura e as massas correspondentes foram utilizados
para determinar a ordem de reação pelo método de Arrhenius. Os valores de r escolhidos
foram os mais próximos da unidade, confirmando-se assim a ordem zero (Tabela 4) para
o estradiol, fator imprescindível para determinação das curvas de pressão de vapor, como
pode ser observado na Figura 10.
Esses dados foram trabalhados no sentido de verificar a correlação entre a pressão
de vapor e as razões de aquecimento utilizadas. Desta forma, obteve-se uma média dos
intervalos de pressão de vapor correspondentes a cada razão de aquecimento utilizada.
Esses resultados podem ser vistos na Figura 11.
Tabela 4 – Valores do coeficiente de correlação linear (r) do estradiol nas diferentes Φ de aquecimento
Estradiol r r r Φ Ordem zero Primeira ordem Segunda ordem 10 -0,98776 -0,93688 0,83774
20 -0,98695 -0,94128 0,85622
40 -0,98735 -0,88163 0,6474
60 -0,99 -0,94494 0,85697
80 -0,98664 -0,93818 0,84745
59
300 330 360 390 420
2000
4000
6000
8000
Razão de 10 ºC.min-1
Razão de 20 ºC.min-1
Razão de 40 ºC.min-1
Razão de 60 ºC.min-1
Razão de 80 ºC.min-1
Pre
ssão
(P
a)
Temperatura (°C)
Figura 10 - Pressão de vapor do estradiol bioidêntico em função da temperatura nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
0 20 40 60 800
2000
4000
6000
8000
10000
Estradiol
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 497,5239 266,2905B 107,7021 5,41312------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,99623 310,01658 5 2,77464E-4------------------------------------------------------------
Pre
ssão
(P
a)
Razão de aquecimento (ºC/min)
Figura 11 - Pressão de vapor do estradiol bioidêntico em função das razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
60
A Figura 12 ilustra as curvas termogravimétricas obtidas para o estriol nas
razões de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1, na razão de 10°C min-1 que o estágio principal de
perda de massa ocorre entre 320 - 382°C.
Figura 12 - Sobreposição de curvas TG do estriol bioidêntico nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe têm-se os valores Tonset e Tendset para as diferentes razões de aquecimento
Já na razão de 80°C, o valor passa a ser entre 336 - 431°C, pois a medida que se
aumenta a razão de aquecimento, há deslocamentos das temperaturas onset e endset
(Figura 12 - detalhe).
Foram empregados cálculos semelhantes ao estradiol e estriol. A ordem de reação
para o estriol também foi ordem zero, baseado nos valores de r (Tabela 5). Dessa forma,
foi possível a determinação da pressão de vapor (Figura 13).
Tabela 5 - Valores do coeficiente de correlação linear (r) do estriol nas diferentes Φ de aquecimento
Estriol r r r Φ Ordem zero Primeira ordem Segunda ordem 10 -0,98938 -0,85082 0,05341
20 -0,99095 -0,95015 0,87098
40 -0,9854 -0,93642 0,84552
60 -0,99146 -0,9536 0,88109
80 -0,98926 -0,94969 0,87631
61
330 360 390 420 450
2000
4000
6000
8000
Razão de 10oC.min-1
Razão de 20oC.min-1
Razão de 40oC.min-1
Razão de 60oC.min-1
Razão de 80oC.min-1
Pre
ssão
(P
a)
Temperatura oC
Figura 13 - Pressão de vapor do estriol bioidêntico em função da temperatura nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
Visando verificar a correlação entre a pressão de vapor e as razões de
aquecimento utilizadas, os dados foram trabalhados, obtendo-se uma média dos
intervalos de pressão de vapor correspondentes para cada razão de aquecimento
utilizada. Esses resultados podem ser vistos na Figura 14 que apresenta a correlação
linear entre a pressão do vapor do estriol e as razões de aquecimento utilizadas, sendo
definidas pela equação: 508,3 + 107,3x. A correlação foi de 0,9960, portanto uma boa
correlação, o que permite acreditar que é possível utilizar qualquer razão para uma
posterior quantificação.
62
0 20 40 60 80
2000
4000
6000
8000
Estriol
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 508,32683 270,3064B 107,06587 5,49476------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,99607 314,6919 5 2,95298E-4------------------------------------------------------------
Pre
ssão
(P
a)
Razão de Aquecimento (oC/min)
Figura 14 - Pressão de vapor do estriol bioidêntico em função das razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1
Gomes et al. (2012) propuseram a construção de curvas de pressão de vapor dos
alcalóides warifteina e metilwarifteina através da termogravimetria. O método baseou-se
nas equações de Arrhenius, Langmuir e Antoine, as curvas foram obtidas nas razões de
10, 15 e 20°C.min-1 e os resultados mostraram que a termogravimetria é uma técnica
adequada e rápida para a construção de curvas de pressão de vapor para produtos
farmacêuticos. Sugerindo a utilização desses dados para a quantificação. Dessa forma,
os valores encontrados das pressões de vapor do estradiol e estriol bioidênticos
poderiam ser utilizados na construção das curvas e, na obtenção de um método para
quantificação de produtos farmacêuticos contendo esses hormônios bioidênticos.
63
5.1.4 Curvas TG isotérmicas
As curvas TG isotérmicas do estradiol bioidêntico A são mostradas na Figura 15
(a).
0.00 50.00 100.00 150.00Time [min]
0.00
50.00
100.00
%TGA
190 200210220230240
Estradiol
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80002
3
4
5
6
7
240oC, r = -0,99944
230oC, r = -0,99797
220oC, r = -0,99952
210oC, r = -0,99978
200oC, r = -0,99972
190oC, r = -0,99721
Mas
sa, m
g
Tempo, s
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
240oC, r= -0,99462
230oC, r= -0,99844
220oC, r= -0,99987
210oC, r= -0,99991
200oC, r= -0,99983
190oC, r= -0,9979
ln(m
assa
), m
g
Tempo, s
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45 240oC, r= 0,97074
230oC, r= 0,986
220oC, r= 0,99878
210oC, r= 0,99953
200oC, r= 0,9998
190oC, r= 0,99848
1/m
assa
, mg
Tempo, s
Figura 15 - Curvas TG-isotérmicas (a); correlação ordem zero (b); correlação primeira ordem (c); correlação segunda ordem (d) do estradiol bioidêntico nas temperaturas de 190, 200, 210, 220, 230 e 240°C
A partir das curvas isotérmicas do estradiol bioidêntico foram realizados os cálculos
para determinação da ordem de reação utilizando o modelo de Arrhenius. Estes dados
foram plotados e estão representados na Figura 15 (b, c e d). A escolha da ordem foi
determinada a partir dos valores de coeficiente de correlação(r) e desvio padrão (sd),
cujos valores de r mais próximos da unidade foi a ordem de escolha, confirmando-se a
ordem zero.
Na Figura 16 (a) são apresentadas as curvas isotérmicas do estriol bioidêntico. A
mesma metodologia empregada para o estradiol, foi feita para o estriol e os dados
(b)
(a)
(c) (d)
64
trabalhados estão ilustrados na Figura 16 (b, c e d). Confirmando-se a ordem zero para o
estriol.
0.00 50.00 100.00 150.00Time [min]
0.00
50.00
100.00
%TGA
230250260270
Estriol
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
7,0
270oC, r= -0,99941
260oC, r= -0,99894
250oC, r= -0,99944
230oC, r= -0,98843
Mas
sa, m
g
Tempo, s
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
270oC, r= -0,99961
260oC, r= -0,99782
250oC, r= -0,9996
230oC, r= -0,98878
ln(m
assa
), m
g
Tempo, s0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
0,14
0,16
0,18
0,20
0,22
0,24
0,26 270oC, r= 0,99717
260oC, r= 0,99622
250oC, r= 0,99966
230oC, r= 0,9891
1/m
assa
, mg
Tempo, s
Figura 16 - Curvas Isotérmicas (a); correlação ordem zero (b); correlação primeira ordem (c); correlação segunda ordem (d) do estriol bioidêntico nas temperaturas de 230, 250, 260 e 270°C
Na Tabela 6 são apresentados os dados das constantes de perda de massa para
os hormônios estudados, pode-se observar que a constante aumenta com o aumento da
temperatura. Na temperatura de 230°C o valor da constante é menor para o estriol
confirmando a maior estabilidade do deste fármaco em relação ao estradiol.
Tabela 6 - Constante (k) de perda de massa dos hormônios bioidênticos (estradiol e estriol)
Temperatura (°C) Estradiol, mg.s-1 Estriol, mg.s-1
190 3,71E-07 -
200 3,89E-07 -
210 3,90E-07 -
220 4,31E-07 -
230 4,63E-07 3,14E-07
240 6,03E-07
250 - 3,49E-07
260 - 4,16E-07
270 - 5,14E-07
(d) (c)
(b)
(a)
65
As constantes demonstraram um crescimento exponencial para os dois hormônios,
esses dados foram trabalhados e estão representados na Figura 17.
180 200 220 240 260 280
3,0x10-7
3,5x10-7
4,0x10-7
4,5x10-7
5,0x10-7
5,5x10-7
6,0x10-7
Regressão exponencial de crescimento:y0+Ae^(x/t) onde:y0=2,95149E-7, A=3,78226E-10, t=15,4643
Regressão exponencial de crescimento:y0+Ae^(x/t) onde:y0=3,75106E-7, A=5,52914E-9, t=11,98403
Estradiol Estriol
Co
nst
ante
de
per
da
de
mas
sa, m
g s
-1
Temperatura, oC
Figura 17 - Constantes de perda de massa do estradiol e estriol em função da temperatura
5.1.5 Estudo Cinético através das curvas TG dinâmicas ou não-isotérmicas
Os parâmetros cinéticos determinados pelas curvas TG dinâmicas foram ordem de
reação (n) e energia de ativação (E), utilizando as metodologias de Coats-Redfern,
Madhusudanam, Horowittz-Metzger e Van Krevelen. Foram analisadas curvas na razão
de 20°C.min-1, nas massas de 1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg e determinados os parâmetros
cinéticos para o estradiol e estriol bioidênticos.
Os dados obtidos foram tratados e apresentados graficamente. Na Figura 18, têm-
se os valores de n nos quatros modelos matemáticos para o estradiol bioidêntico.
Analisando a Figura 18, observa-se que os valores de n apresentam resultados
semelhantes para os quatro modelos cinéticos estudados, independente da massa
utilizada.
66
Figura 18 - Ordem de reação versus massa, para o estradiol bioidêntico
Na Figura 19 têm-se os valores de Energia de ativação para o estradiol bioidêntico.
Observa-se uma média de valores de 105,30 e 104,67 kJ.mol-1, respectivamente, para os
modelos matemáticos de CR e MV. Já para os modelos HM e VK a média de valores foi,
respectivamente, 128,34 e 117,85 kJ.mol-1.
Figura 19 - Energia de ativação versus massa, para o estradiol bioidêntico
67
Na Figura 20, visualiza-se a ordem de reação para o estriol bioidêntico, pode-se
observar que mesmo com a variação da massa não há diferença significativa entre os
valores encontrados nos diferentes modelos utilizados.
Figura 20 - Ordem de reação versus a massa, para o estriol bioidêntico
Na Figura 21 são apresentados os valores de Energia de ativação para o estriol
bioidêntico. Os valores médios encontrados para os modelos CR, MD, HM e VK foram,
respectivamente, 117,79, 118,30, 140,70 e 129,49 kJ.mol-1.
Figura 21 - Energia de ativação versus a massa, para o estriol bioidêntico
68
Observa-se ainda pela análise das Figuras 18, 19, 20 e 21 que os métodos
integrais CR e MD apresentam valores próximos entre si, sendo ligeiramente menores
que os de aproximação HM e VK. Os métodos de aproximação também apresentam entre
si valores próximos. Segundo Lopes (2005), o fato de os métodos integrais apresentarem
valores mais baixos está relacionado ao tipo de tratamento matemático que as equações
de cada método passam para serem resolvidas.
De acordo com Leiva (2005), as técnicas térmicas são efetivamente utilizadas na
determinação de parâmetros cinéticos, tais como, ordem de reação, energia de ativação,
entre outros. Através dos quais é possível determinar a estabilidade térmica dos materiais
e até mesmo caracterizá-los.
De modo geral, os valores obtidos mostram uma boa correlação entre os modelos
matemáticos utilizados, tanto para o estriol como para o estradiol. Considerando-se os
valores de E, pode-se sugerir que o estriol é mais estável.
Outro método utilizado para o cálculo dos parâmetros cinéticos foi Ozawa. Através
das curvas TG não-isotérmicas foi aplicado o método de Ozawa disponível no software
TASYS Shimadzu (Kinetic Analysis TG). Para aplicação desse método é necessária a
obtenção de pelo menos 3 curvas TG sob diferentes razões de aquecimento. Neste
estudo, foram obtidas 5 curvas TG nas razões de aquecimento 10, 20, 40, 60 e
80°C.min1. O método de Ozawa foi aplicado aos dados obtidos a partir das cinco curvas
TG, sendo possível a determinação da E, n e A (fator de freqüência) para o estradiol e
estriol bioidênticos.
Na Figura 22 são mostradas as curvas TG do estradiol obtidas no estudo cinético
não-isotérmico, a massa residual da amostra G(X) em função do tempo reduzido e o
gráfico do logaritmo da razão de aquecimento em função do inverso da temperatura
absoluta (T-1), após o tratamento de dados pelo método de Ozawa. Os valores dos
parâmetros cinéticos foram : E (95,58KJ/mol); A (3,601x 107. min-1); e ordem zero.
69
Figura 22 - Curvas TG do estradiol bioidêntico obtidas nas razões de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe o cálculo de Ozawa contendo a função G(X) versus o tempo reduzido e o Log (razão de aquecimento) versus T-1
Na Figura 23 são apresentadas as curvas TG do estriol obtidas no estudo cinético
não-isotérmico, a massa residual da amostra G(X) em função do tempo reduzido e o
gráfico do logaritmo da razão de aquecimento em função do inverso da temperatura
absoluta (T-1), após o tratamento de dados pelo método de Ozawa. Os valores dos
parâmetros cinéticos foram : E (96,85 KJ/mol); A (1,971 x 107. min-1); e ordem 0,0. A
análise dos dados demonstrou uma boa correlação, nas cinco razões de aquecimento.
70
Figura 23 - Curvas TG do estriol bioidêntico obtidas nas razões de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe o cálculo de Ozawa contendo a função G(X) versus o tempo reduzido e o Log (razão de aquecimento) versus T-1
A tabela 7 apresenta uma comparação dos valores médios das energias de
ativação entre os métodos de CR, MD, HM, VK e OZ. Pode-se observar uma boa
correlação entre os diferentes métodos matemáticos utilizados, com valores sempre
menores para o estradiol, sugerindo assim que o estriol é termicamente mais estável.
Tabela 7 - Correlação entre os modelos matemáticos dos valores médios das energias de ativação (E) para o estradiol e estriol
Energia de Ativação (kJ mol-1)
Modelos Matemáticos Estradiol Estriol
CR 105,30 117,79
MD 104,67 118,30
HM 128,34 140,70
VK 117,85 129,49
OZ 95,58 96,85
71
Foi realizado ainda o cálculo para determinação da ordem de reação utilizando
método de Arrhenius a partir das curvas TG dinâmicas obtidas na razão de 20°C min-1,
nas diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg). Os resultados obtidos para estradiol
bioidêntico foram de reação de ordem zero para todas as massas estudadas e podem ser
vistos no Apêndice A. Para o estriol bioidêntico, a ordem de reação também foi zero e os
resultados podem ser visualizados no Apêndice B.
Neste trabalho, realizou-se o estudo cinético tanto através das curvas TG
isotérmicas como das não-isotérmicas. Segundo Oliveira et al. (2011), a cinética de
degradação térmica é utilizada para avaliação de estabilidade de fármacos e de
formulações farmacêuticas e pode ser determinada tanto por TG dinâmica quanto por TG
isotérmica. Ambas as técnicas podem ser utilizadas na área farmacêutica, no entanto, em
estudos isotérmicos existe a possibilidade de se determinar o prazo de validade por
extrapolação, utilizando a Equação de Arrhenius. Macedo et al. (2002) realizaram um
estudo, onde avaliaram as curvas TG dinâmicas e isotérmicas do propranolol, misturas
binárias fármaco-excipiente e dos comprimidos. A ordem de reação foi determinada por
análises gráficas e a constante (k) foi calculada usando a equação Arrhenius.
5.2 ESPECTROSCOPIA DE ABSORÇÃO MOLECULAR NA REGIÃO DO
INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FTIR)
O monitoramento dos possíveis produtos de degradação formados foi realizado
através do infravermelho. Os espectros de absorção na região do infravermelho dos
hormônios bioidênticos apresentam as seguintes bandas características: ν(C-C)as do anel
em 1586 cm-1, ν(C-C-H) em 1451 cm-1, δ (O17-H) em 1283 cm-1, δ (CH3) em 1254 cm-1,
ν(C3-O) em 1237 cm-1, ν(C-C-H) em 1006 cm-1, δas (C1-C2-H) em 928 cm-1, δs (C1-C2-H)
em 830 cm-1 (VARIANKAVAL, 2002). Não foram observadas mudanças das vibrações
características dos fármacos (Figuras 24 e 25), demonstrando assim que eles não
sofreram alterações, não restando resíduo dos mesmos no cadinho.
72
Figura 24 - Espectro de Infravermelho do estradiol bioidêntico sem aquecimento e em 170°C
Figura 25 - Espectro de Infravermelho do estriol bioidêntico sem aquecimento e nas temperaturas de 170, 200, 270, 300°C
No caso do estradiol, a partir da temperatura de 200°C não restou resíduo no
cadinho, impossibilitando a confecção da pastilha de brometo de potássio. Já para o
estriol, a partir da temperatura acima de 300°C é que não foi observado resíduo. Tal fato
constata que o mecanismo de degradação ocorre provavelmente por volatilização sem a
decomposição dos hormônios.
73
5.2.1 Correlação de Pearson
Foi realizado o cálculo do coeficiente de correlação de Pearson. Este coeficiente,
mede o grau de relação linear entre duas variáveis quantitativas e assume valores que
variam entre -1 e 1. Assim, a 25°C (temperatura ambiente) o coeficiente corresponde a 1.
O valor da correlação encontrado para o estradiol na temperatura de 170°C foi de 0,9865,
ou seja, valor muito próximo a 1, indicando uma relação linear quase perfeita. Já para o
estriol, os valores encontrados foram: 0,9207 em 170°C; 0,9557 em 200°C; 0,9103 em
270°C; e 0,9891 em 300°C, conforme apresentado na Figura 26. Todos os valores são
próximos a 1, demonstrando uma correlação quase perfeita.
Figura 26 - Diagrama de dispersão do Coeficiente de Pearson para o estriol
74
5.3 ANÁLISE TÉRMICA DIFERENCIAL (DTA)
5.3.1 Seleção dos eventos térmicos aplicável na quantificação do estradiol através
do DTA
Na Figura 27 são apresentadas as curvas DTA em diferentes massas para o
estradiol bioidêntico. Os eventos térmicos são representados nas curvas DTA por picos
descentes (endotérmicos) e ascendentes (exotérmicos). São visualizados três eventos
endotérmicos distintos e as faixas de temperatura nas quais ocorrem os eventos. O
primeiro evento (1) corresponde à desidratação, já o segundo (2), é característico do
ponto de fusão da amostra; e o terceiro evento (3) representa a perda de massa da
amostra. Observa-se que a variação na massa da amostra promove deslocamentos da
faixa de temperatura em que ocorrem os eventos. Assim a medida que diminui a massa,
os eventos passam a ocorrer em uma faixa menor de temperatura. As Figuras 28, 29 e 30
mostram separadamente os eventos 1, 2 e 3, respectivamente. O evento 2 apresenta a
melhor correlação de linearidade nas curvas de DTA dentre os três eventos estudados
(Figura 29b e Tabela 8).
Figura 27 - Sobreposição de curvas DTA do estradiol bioidêntico em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), na razão aquecimento de 20°C min-1
75
100.00 120.00 140.00 160.00 180.00
Temp [C]
-30.00
-20.00
-10.00
0.00
10.00
uV
DTA
0,946 mg
2,010 mg
4,310 mg
6,125 mg
8,247 mg
10,226 mg
Evento 1
0 2 4 6 8 10 12-3,0
-2,5
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0 Linear Regression for Data1_EAJ:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,03836 0,1251B -0,29676 0,02313------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98225 0,23236 8 <0.0001------------------------------------------------------------
Ene
rgia
(J)
Eve
nto
1
Massa (mg)
Figura 28 - Sobreposição de curvas DTA (evento 1) do estradiol bioidêntico (a) em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do evento 1 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o coeficiente de correlação linear
170.00 180.00 190.00 200.00 210.00
Temp [C]
-100.00
0.00
100.00
uV
DTA
Evento 2
0,946 mg
2,010 mg
4,310 mg
6,125 mg
8,247 mg
10,226 mg
0 2 4 6 8 10 12
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0Linear Regression for Data1_EBJ:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,08578 0,02312B -0,59134 0,00428------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99984 0,04295 8 <0.0001------------------------------------------------------------
Ene
rgia
(J)
Eve
nto
2
Massa (mg)
Figura 29 - Sobreposição de curvas DTA (evento 2) do estradiol bioidêntico (a) em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do evento 2 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o coeficiente de correlação linear
250.00 300.00 350.00 400.00 450.00
Temp [C]
-0.00
100.00
uV
DTA
Evento 3
0,946 mg
2,010 mg
4,310 mg
6,125 mg
8,247 mg
10,226 mg
0 2 4 6 8 10 12
-25
-20
-15
-10
-5
0
Linear Regression for Data1_EDJ:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,05804 0,49591B -2,42791 0,09726------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99443 1,04193 9 <0.0001------------------------------------------------------------
Ene
rgia
(J)
Eve
nto
3
Massa (mg)
Figura 30 - Sobreposição de curvas DTA (evento 3) do estradiol bioidêntico (a) em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do evento 3 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o coeficiente de correlação linear
(a) (b)
(a) (b)
(b) (a)
76
Tabela 8 - Equações lineares de correlação (Eventos 1, 2 e 3) entre a energia (J) nas curvas DTA dos três eventos observados no estradiol
Evento Térmico Energia Regressão Linear r
1
2
3
J
J
J
Y=0,03836 + (-0,29676*X)
Y = 0,08578 + (-0,59134*X)
Y = 0,05804 + (-2,42791*X)
-0,98225
-0,99984
-0,99443
Na Figura 31 são mostradas as curvas DTA do estriol bioidêntico em diferentes
massas, em que se podem visualizar dois eventos endotérmicos. O primeiro evento (1)
corresponde ao ponto de fusão, já o segundo (2), representa a perda de massa da
amostra. Pode-se observar que a variação da massa promove deslocamentos na
temperatura em que os eventos ocorrem. Dessa forma a medida que diminui a massa, os
eventos passam a ocorrer em uma faixa menor de temperatura. Nas Figuras 32 e 33,
respectivamente, estão representados os eventos 1 e 2 separadamente.
Figura 31 - Sobreposição de curvas DTA do estriol bioidêntico em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), na razão aquecimento de 20°C min-1
77
260.00 280.00 300.00 320.00 340.00
Temp [C]
-200.00
-100.00
0.00
100.00
uV
DTA
1,100 mg
1,95 mg
4,032 mg
6,191 mg
7,958 mg
10,041 mg
Evento 1
0 2 4 6 8 10-10
-8
-6
-4
-2
0
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,12399 0,06894B -0,8791 0,01303------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99934 0,12766 8 <0.0001------------------------------------------------------------
Ene
rgia
(J)
Eve
nto
1
Massa (mg)
Figura 32 - Sobreposição de curvas DTA (evento 1) do estriol bioidêntico (a) em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do evento 1 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o coeficiente de correlação linear
Dados térmicos do estriol fornecem informações importantes sobre a avaliação da
estabilidade dos materiais, tornando-se uma ferramenta importante no controle de
qualidade e tecnologia farmacêutica no desenvolvimento de produtos. O evento térmico 1
(fusão) mostrou a melhor correlação de linearidade na curva DTA entre dois eventos
(Tabela 9 e Figura 32b).
300.00 350.00 400.00 450.00
Temp [C]
-200.00
-100.00
0.00
100.00
uV
DTA
1,100 mg
1,95 mg
4,032 mg
6,191 mg
7,958 mg
10,041 mg
Evento 2
0 2 4 6 8 10-25
-20
-15
-10
-5
0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,09094 0,27458B -2,32316 0,05503------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99804 0,57523 9 <0.0001------------------------------------------------------------
Ene
rgia
(J)
Eve
nto
2
Massa, mg
Figura 33 - Sobreposição de curvas DTA (evento 2) do estriol bioidêntico (a) em diferentes massas (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg); Energia em Joules (J) do evento 2 (b), versus a massa (1, 2, 4, 6, 8 e 10 mg), no detalhe o coeficiente de correlação linear
(a) (b)
(a) (b)
78
Tabela 9 - Equações lineares de correlação (Eventos 1 e 2) entre a energia (J) nas curvas DTA dos dois eventos observados no estriol
Evento Térmico Energia Regressão Linear R
1
2
J
J
Y=0,12399 + (-0,8791*X)
Y = 0,09094 + (-2,32316*X)
-0,99934
-0,99804
5.3.2 Variação da razão de aquecimento nas curvas DTA
Na Figura 34 estão representadas as curvas DTA para o estradiol bioidêntico,
obtidas variando a razão de aquecimento. De modo geral, observa-se que o com o
aumento do valor de Φ, as temperaturas onset são deslocadas para valores maiores .
Figura 34 - Sobreposição de curvas DTA do estradiol bioidêntico nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe os eventos e sua atribuição, os valores de Tonset e da energia
79
Na Figura 35 são mostradas as curvas DTA para o estriol bioidêntico, obtidas
variando Φ. De forma geral, observa-se que com o aumento do valor de Φ, as T onset,
deslocadas para valores maiores .
Figura 35 - Sobreposição de curvas DTA do estriol bioidêntico nas razões de aquecimento de 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. No detalhe os eventos e sua atribuição, os valores de Tonset e da energia
5.4 CALORIMETRIA EXPLORATÓRIA DIFERENCIAL (DSC)
5.4.1 DSC-Convencional
Foram obtidas curvas DSC para o estradiol bioidêntico. Assim como nas curvas
DTA, ambos apresentaram três eventos endotérmicos, desidratação (1), fusão (2) e perda
de massa (3), porém nas curvas DSC apareceu em razões menores, um evento um
pouco antes da fusão. A Figura 36 (a e b), apresenta as curvas DSC do estradiol
bioidêntico na Φ 5°C min-1 e nas Φ de 5, 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1, pode-se observar
dois eventos consecutivos que só são visualizados nas razões de aquecimento mais
baixas (5 e 10°C.min-1). Razões mais baixas favorecem a separação de eventos
sobrepostos. Analisando ainda a Figura 36b, o evento que só aparece nas Φ mais baixas
foi denominado de 2’, pois logo em seguida aparece o evento 2 (fusão). Pode-se observar
que as temperaturas onset para o evento 2’ e 2 são valores bem próximos para as razões
de 5 até 40°C min-1, quando os eventos ficam sobrepostos nas razões mais altas, há uma
80
ligeira diminuição da temperatura onset (Figura 36c). A atribuição do evento 2’ não foi
determinada, por isso foi chamado de nd. E o evento 3 de perda de massa, denominado
de volatilização, observação proveniente dos resultados do infravermelho.
Figura 36 - Curva DSC na Φ de 5°C min-1 (a); sobreposição das curvas DSC (evento 2) do estradiol bioidêntico nas razões aquecimento de 5, 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1(b); os eventos e sua atribuição e os valores de Tonset e da energia para cada Φ (c)
Foram obtidas curvas DSC para o estriol bioidêntico. Assim como nas curvas DTA,
ambos apresentaram dois eventos endotérmicos: fusão (1) e perda de massa (2). Na
Figura 37a e b, são mostradas as curvas DSC do estriol bioidêntico na Φ 5°C min-1e nas
Φ de 5, 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1. Na figura 37c, pode-se observar que há pouca
variação nos valores das T onset para o evento de fusão, com apenas um discreto aumento
a medida que se aumenta a razão de aquecimento. Assim como para o estradiol, o evento
de perda de massa já foi denominado volatilização.
(a)
(b) (c)
81
Figura 37 – Curva DSC na Φ de 5°C min-1 (a); sobreposição das curvas DSC (evento 1) do estriol bioidêntico (b) nas razões aquecimento de 5, 10, 20, 40, 60 e 80°C min-1; os eventos e sua atribuição e os valores de Tonset e da energia para cada Φ (c)
Os valores de ∆T dos eventos de fusão e volatilização calculados através do DSC e
do DTA foram graficamente representados em função da razão de aquecimento, Figura
38 e 39, para o estradiol e o estriol bioidênticos. Os dados demonstram que nas razões
menores os valores tendem a produzir resultados comparáveis entre as técnicas térmicas
para ambos os hormônios bioidênticos estrogênios.
(a)
(c) (b)
82
0 20 40 60 800
50
100
150
200 Fusão Estradiol DSC Volatilização Estradiol DSC Fusão Estradiol DTA Volatilização Estradiol DTA
∆T
(T
on s
et-T
end
set),
o C
φ (oC min-1)
Figura 38 - Comparação do ∆T da etapa de fusão ou volatilização em função da razão de aquecimento para o estradiol bioidêntico
0 20 40 60 800
50
100
150
200 Fusão estriol DSC Volatilização estriol DSC Fusão estriol DTA Volatilização estriol DTA
∆T
(T
on s
et-T
end
set),
o C
φ (oC min-1)
Figura 39 - Comparação do ∆T da etapa de fusão ou volatilização em função da razão de aquecimento para o estriol bioidêntico
Utilizando o programa de determinação da pureza por DSC, disponível no software
TASYS Shimadzu, foi calculada a pureza para o estradiol e também para o estriol. Estes
dados estão disponíveis na Tabela 10, e mostram que em Φ mais altas, devido ao
83
alargamento do pico, o método fica menos exato, prejudicando a realização da análise.
Assim os dados de pureza obtidos em Φ mais baixas, estão em concordância com os
valores de referência dos compêndios oficiais: estradiol: 97% - 103% (FARMACOPÉIA
BARSILEIRA, 2010) e Estriol: 97-102% (USP 30, 2007). No caso do estradiol, devido à
assimetria do pico, não foi possível determinar a pureza nas razões de 40 e 60.
Tabela 10 - Efeito da razão de aquecimento sobre a determinação da pureza das matérias-primas dos hormônios bioidênticos (estradiol e estriol)
Pureza % Φ (oC min-1) Estradiol Estriol
5 99,48 99,26 10 99,25 99,18 20 89,35 98,54 40 76,40 98,00 60 97,89 98,19 80 97,17 91,31
*nd.
5.4.2 DSC-Fotovisual
O estradiol bioidêntico e o estriol bioidêntico foram submetidos a um programa de
temperatura na razão de aquecimento de 10°C min-1 no DSC acoplado a uma câmara de
vídeo a qual permitiu a visualização dos processos de transição de fase verificada
anteriormente no DSC até a temperatura de 400°C.
Na Figura 40 é possível ver o DSC-fotovisual para o estradiol bioidêntico na
temperatura ambiente, sem alterações visíveis, e em mais sete temperaturas. Na Figura
41 são apresentadas as curvas DSC e TG/DTA para o estradiol. Pela análise das Figuras
40 e 41, pode-se notar que através do DSC-fotovisual não é possível visualizar o
processo endotérmico em torno de 90 -115°C observada no DSC convencional. A etapa
de fusão, pode ser observada nas temperaturas de 181 e 182°C e o final desta etapa em
201°C. Nas temperaturas de 238°C e 252°C observa-se o processo de volatilização. A
foto capturada na temperatura de 400ºC, mostra que não há esíduo da amostra,
confirmando a volatilização.
84
Figura 40 - DSC-fotovisual do estradiol bioidêntico
85
Figura 41 - Sobreposição de curvas DSC, DTA e TG do estradiol bioidêntico na razão de aquecimento de 10°C min-1
Na Figura 42 pode-se observar o DSC-fotovisual para o estriol bioidêntico na
temperatura ambiente, sem alterações visíveis, e em mais sete temperaturas. Na Figura
43 estão representadas as curvas DSC para o estriol. Analisando as Figuras 42 e 43, o
início da fusão na curva calorimétrica se inicia em aproximadamente 280°C completando
sua total fusão em 288°C. Nas temperaturas de 289°C e 294°C, respectivamente, são
observados o processo de volatilização. A foto capturada na temperatura de 400ºC, não
mostrou resíduo da amostra, confirmando a volatilização.
86
Figura 42 - DSC-fotovisual do estriol bioidêntico
87
Figura 43 - Sobreposição de curvas DSC, DTA e TG do estriol bioidêntico na razão de 10°C min-1
Vários trabalhos na literatura relacionam as técnicas TG, DSC e DSC-fotovisual.
Procópio et al. (2011) realizaram um estudo de caracterização térmica de 3 amostras de
sinvastatina e os produtos de degradação,o utilizando análise térmica acoplada à
cromatografia gasosa e espectrofotômetro de massa (CG/MS). As 3 amostras de
sinvastatina foram analisadas por DSC nas razões de 2, 5, 10, 20 e 40°C min-1 e DSC-
fotovisual na razão de 10°C min-1. Os resultados mostraram diferenças no comportamento
térmico das amostras nos processos de transição de fases de fusão e volatilização.
Macedo et al. (2002) compararam o propranolol, as formulações contendo este fármaco e
os excipientes utilizados através do DSC-fotovisual.
Segundo Mendonça et al. (2013) a TG e DSC são técnicas rápidas para avaliar as
interações químicas entre fármacos e excipientes, bem como avaliar a estabilidade. Eles
estudaram o ácido retinóico, hidroquinona e excipientes, encontrando interações entre
estes. Reafirmando a grande utilidade das análises térmicas no controle de matérias-
primas, produtos farmacêuticos e potencial emprego no desenvolvimento e caracterização
de produtos.
88
6 CONCLUSÕES
Dados térmicos dos hormônios estradiol e estriol bioidênticos são escassos na
literatura, desta forma este estudo permitiu a obtenção das seguintes informações:
• A caracterização térmica (TG, DTA, DSC e DSC-fotovisual) foi realizada para
os hormônios estrogênios (estradiol e estriol);
• As curvas de pressão de vapor foram determinadas nas diferentes razões de
aquecimento utilizadas;
• Foram realizados estudos cinéticos isotérmicos e não-isotérmicos, sendo
possível a obtenção de dados sobre a estabilidade dos hormônios
bioidênticos;
• Os dois hormônios bioidênticos apresentaram ordem zero de reação, tanto
para os modelos não-isotérmicos quanto isotérmicos;
• Foram determinadas as constantes isotérmicas, revelando uma maior
estabilidade térmica para o estriol;
• Os dados cinéticos encontrados com as curvas dinâmicas mostraram boa
correlação entrem os métodos utilizados e indicaram maior estabilidade
térmica para o estriol. Demonstrando que através dos dados das curvas TG
dinâmicas pode-se obter parâmetros cinéticos de forma precisa e rápida.
• As análises das curvas DTA mostraram uma boa correlação linear frente aos
eventos característicos do ponto de fusão das amostras;
• A análise dos valores de ∆T de fusão e volatilização, obtida pelas curvas
DSC e DTA, mostraram que em razões menores os resultados podem ser
comparáveis;
• O DSC-fotovisual permitiu a caracterização através de imagens dos eventos
principais dos hormônios bioidênticos e que foram observados nas técnicas
de TG, DTA e DSC;
• Os coeficientes de correlação de Pearson obtidos por meio dos espectros de
FTIR confirmaram a ausência de produtos de degradação no estado sólido
para os hormônios bioidênticos.
.
89
REFERÊNCIAS
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97
APÊNDICES
APÊNDICE A – Gráficos do estradiol bioidêntico A em diferentes massas (1,0; 2,0; 4,0;
6,0; 8,0; 10,0), onde a) massa X tempo; b) log(massa) X tempo; c)1/massa X tempo; e d)
Curva TG
Estradiol massa 1mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
0 20 40 60 80 100 120
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,75121 0,00481B -0,00601 7,17321E-5------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99190,02621 117 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 120-3,5
-3,0
-2,5
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,09534 0,05833B -0,02068 8,58077E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,91364 0,31347 117 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 120
0
5
10
15
20
25
Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A -1,84047 0,60765B 0,10857 0,00905------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,74541 3,30746 117 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s
0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp[C]
0.00
0.50
1.00
mgTGA
c)
a) b)
d)
98
-10 0 10 20 30 40 50 60 70
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,52699 0,00349B -0,00778 9,41711E-5------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99542 0,01424 65 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s0 10 20 30 40 50 60 70
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,44308 0,0044B -0,00621,16014E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98915 0,01755 65 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 10 20 30 40 50 60 70
0,65
0,70
0,75
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05 Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,62896 0,00483B 0,00498 1,27214E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,98007 0,01924 65 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
1.00
2.00
mgTGA
Estradiol massa 2mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
0 20 40 60 80 100 120
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 3,44739 0,01624B -0,02045 2,5401E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99177 0,08459 110 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 120
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,32044 0,01636B -0,00971 2,59443E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,96353 0,0864 110 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 120
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,20493 0,01358B 0,00494 2,12378E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,91288 0,07073 110 <0.0001------------------------------------------------------------1/
mas
sa, m
g
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
mg
TGA
Estradiol massa 4mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c) d)
a) b)
c) d)
99
-20 0 20 40 60 80 100 120 1400,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 5,12555 0,02783B -0,02788 3,59054E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98915 0,16258 135 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 140-0,2
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,7689 0,02258B -0,00985 2,91298E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,94648 0,1319 135 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 1400,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,09975 0,0152B 0,00391 1,96154E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,8656 0,08882 135 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
2.00
4.00
6.00
mg
TGA
Estradiol massa 6mg, , a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
1
2
3
4
5
6
7
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 6,94185 0,03852B -0,03748 4,59367E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98935 0,23393 146 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 2,11341 0,02773B -0,0106 3,30658E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,93653 0,16839 146 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 1600,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0 Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,04046 0,01666B 0,00354 1,98651E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,82958 0,10116 146 <0.0001------------------------------------------------------------1/
mas
sa, m
g
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
mg
TGA
Estradiol massa 8mg, , a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c) d)
a) b)
c) d)
100
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 8,66897 0,04997B -0,04528 5,64809E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98838 0,31159 154 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 2,35434 0,03032B -0,01063,42736E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,92896 0,18908 154 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 1600,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0 Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,01821 0,01588B 0,00301 1,79454E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,80622 0,099 154 <0.0001------------------------------------------------------------1/
mas
sa, m
g
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
5.00
10.00
mg
TGA
Estradiol massa 10mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva
a) b)
c) d)
101
APÊNDICE B - Gráficos do estriol bioidêntico A em diferentes massas (1,0; 2,0; 4,0; 6,0;
8,0; 10,0 mg), onde a) massa X tempo; b) log(massa) X tempo; c)1/massa X tempo; e d)
Curva TG
0 20 40 60 80 100 1200,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,89721 0,00497B -0,00737,43186E-5------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99420,02646 115 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa,
mg
Tempo, s0 20 40 60 80 100 120
-2,5
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,2337 0,04779B -0,02045 7,15119E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,93732 0,25458 115 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 1200
2
4
6
8
10
12
14Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A -1,11560,35521B 0,08002 0,00532------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,81688 1,89218 115 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s0.00 10.00 20.00 30.00 40.00
Time [min]
0.00
0.50
1.00
mgTGA
Estriol massa 1 mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c) d)
102
0 10 20 30 40 50 60
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,48983 0,00272B -0,00858 8,54138E-5------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99733 0,01033 56 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s0 10 20 30 40 50 60
-0,05
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,41088 0,00368B -0,00694 1,1547E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99261 0,01397 56 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 10 20 30 40 50 600,65
0,70
0,75
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05
Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,65204 0,00425B 0,00566 1,33178E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,98539 0,01611 56 <0.0001------------------------------------------------------------1/
mas
sa, m
g
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
1.00
2.00
mg
TGA
Estriol massa 2 mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
0 20 40 60 80 100 120
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 3,38522 0,01575B -0,01887 2,34591E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,99123 0,0857 117 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s0 20 40 60 80 100 120
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,30712 0,01589B -0,00904 2,36803E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,96273 0,08651 117 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
0 20 40 60 80 100 120
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,21377 0,01303B 0,00463 1,94195E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,91209 0,07094 117 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
mg
TGA
Estriol massa 4 mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c) d)
a) b)
c) d)
103
-20 0 20 40 60 80 100 120 140
1
2
3
4
5
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 5,28461 0,02792B -0,02902 3,60264E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98991 0,16312 135 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s-20 0 20 40 60 80 100 120 140
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 1,80269 0,02274B -0,01001 2,93325E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,94739 0,13281 135 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 1400,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,09366 0,01513B 0,00389 1,9521E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,86574 0,08839 135 <0.0001------------------------------------------------------------1/
mas
sa, m
g
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
2.00
4.00
6.00
mg
TGA
Estriol massa 6 mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
-20 0 20 40 60 80 100 120 140
1
2
3
4
5
6
7
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 6,68115 0,03521B -0,03793 4,44308E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,9908 0,20792 138 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s-20 0 20 40 60 80 100 120 140
-0,2
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 2,06717 0,02666B -0,01098 3,36416E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,94174 0,15743 138 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 1400,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,04923 0,01619B 0,00372 2,04327E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,84188 0,09562 138 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
mg
TGA
Estriol massa 8mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c) d)
a) b)
c) d)
104
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 1600
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Linear Regression for Data1_B:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 8,66939 0,04788B -0,04533 5,3765E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,98941 0,2995 155 <0.0001------------------------------------------------------------
Mas
sa, m
g
Tempo, s-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
Linear Regression for Data1_C:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 2,35739 0,03012B -0,01067 3,38187E-4------------------------------------------------------------
R SD N P-------------------------------------------------------------0,93101 0,18839 155 <0.0001------------------------------------------------------------
log(
mas
sa),
mg
Tempo, s
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 1600,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0Linear Regression for Data1_D:Y = A + B * X
Parameter Value Error------------------------------------------------------------A 0,01602 0,016B 0,00306 1,79702E-4------------------------------------------------------------
R SD N P------------------------------------------------------------0,80883 0,1001 155 <0.0001------------------------------------------------------------
1/m
assa
, mg
Tempo, s0.00 200.00 400.00 600.00 800.00
Temp [C]
0.00
5.00
10.00
mgTGA
Estriol massa 10mg, a) massa X tempo, b) log(massa) X tempo, c) 1/massa X tempo, d)
Curva TG
a) b)
c)
d)