Desenvolvimento e aplicação de técnicas de RMN para analisar misturas complexas

Resumo

RMN é uma técnica poderosa para elucidação de estruturas químicas; entretanto ela não é muito utilizada quando trata-se de misturas complexas, já que torna-se difícil distinguir sinais sobrepostos e correlacionar os mesmos com cada espécie química em análise. Em espectroscopia de RMN um dos métodos mais empregados para a análise de misturas complexas são as medidas do coeficiente de difusão através dos experimentos DOSY. Esse método é baseado na diferença do coeficiente de difusão de cada espécie e normalmente um espectro em 2D é utilizado para dispersar os sinais na dimensão da difusão. Na situação mais difícil que pode ser encontrada, quando os compostos apresentam o mesmo coeficiente de difusão, que é sempre o caso para misturas isoméricas, o uso de co-soluto (uma matriz), tal como uma micela formada por surfactantes, pode permitir que essas espécies sejam distinguidas em virtude dos diferentes graus de interação com a matriz, alterando o coeficiente de difusão aparente, em um experimento denominado MAD. A melhor resolução na dimensão da difusão depende dos sinais estarem bem resolvidos na dimensão espectral, a qual está diretamente relacionada com a intensidade do campo magnético. Um equipamento de alto campo é muito dispendioso, e até mesmo o equipamento de campo mais alto disponível atualmente (1 GHz para a frequência do 1H) apresenta uma sobreposição de sinais considerável em espectros de misturas e moléculas complexas. O problema central para a sobreposição de sinais é a multiplicidade causada pelo acoplamento escalar homonuclear (J). Espectros de 1H com desacoplamento homonuclear ("pure shift") são tidos como o estado da arte em RMN, e são ideais para medidas de difusão (DOSY) e análise de misturas complexas, que permitem a supressão da multiplicidade e normalmente leva a um ganho de uma ordem de magnitude na resolução espectral. O processamento padrão para o experimento de difusão em RMN é mais eficiente quando os sinais estão bem resolvidos, e não é tão eficaz quando os sinais estão sobrepostos. Neste caso métodos mais avançados de processamento podem ser muito valiosos. A maior vantagem do processamento multivariado é que todo o conjunto de dados é utilizado, permitindo que informações de sinais não sobrepostos guiem a separação de sinais sobrepostos. Os desenvolvimentos recentes utilizando algoritmos OUTSCORE e ICA tem melhorado a resolução na dimensão da difusão por uma ordem de magnitude, o que se aproxima da resolução obtida para sinais bem resolvidos. A maior vantagem do experimento de difusão em comparação com a alternativa de separação física (ex.: LC-NMR) é que permite uma "cromatografia" não-invasiva para obter um espectro limpo para cada componente da mistura. Este projeto vai utilizar, avaliar e desenvolver experimentos de RMN baseados na metodologia "pure shift" e DOSY envolvendo alguns núcleos (ex.: 1H, 13C, 15N e 19F) em experimentos homo e heteronuclear para elucidar os produtos de degradação de fármacos comerciais obtidos durante os testes de stress ácido/básico sem uma separação prévia dos mesmos. (AU)