Determinação de substâncias psicotrópicas em amostras de cabelo por cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas em tandem

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dc.contributor.advisorOliveira, Tiago Franco dept_BR
dc.contributor.advisor-coEller, Sarahpt_BR
dc.contributor.authorSilva, Amanda da pt_BR
dc.date.accessioned2023-05-05T18:48:05Z
dc.date.accessioned2023-10-09T13:59:07Z
dc.date.available2023-05-05T18:48:05Z
dc.date.available2023-10-09T13:59:07Z
dc.date.date-insert2023-05-05
dc.date.issued2023
dc.descriptionDissertação (Mestrado)-Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.pt_BR
dc.description.abstractSubstâncias psicotrópicas são compostos que atuam no sistema nervoso central (SNC) e alteram a percepção, humor ou consciência, e incluem medicamentos como antidepressivos, ansiolíticos, sedativos e antipsicóticos. Essas substâncias podem ser altamente eficazes no tratamento de uma variedade de condições fisiopatológicas, mas também apresentam riscos, especialmente quando associados ao consumo de drogas de abuso ilícitas. Nesse cenário, a análise do cabelo representa uma valiosa ferramenta pois permite a ampla detecção de diferentes classes de substância psicoativas quando consumidas de forma crônica uma vez que apresenta uma janela de detecção superior à da urina ou sangue. Neste estudo, um método foi desenvolvido, otimizado e validado para quantificar diferentes fármacos psicoativos em amostras de cabelo humano, usando cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massa tandem (LC-MS/MS). As condições de extração foram otimizadas por meio de planejamento multivariado e um limite inferior de quantificação (LLOQ) encontrado foi de 40 pg/mg para todos os analitos. A linearidade, precisão e exatidão do método foram consideradas satisfatórias. O método foi aplicado com sucesso a amostras reais de cabelo de casos forenses com resultados positivos para clonazepam, fluoxetina e zolpidem. Em conclusão, a análise do cabelo é uma ferramenta útil para detectar e monitorar o uso de psicotrópicos e pode fornecer informações importantes para o tratamento de pacientes e investigação de casos de abuso de drogas.pt_BR
dc.description.abstract-enPsychotropic drugs act on the central nervous system (CNS), alter perception, mood, or consciousness, and include compounds such as antidepressants, anxiolytics, sedatives, and antipsychotics. These drugs can be highly effective in treating of a variety of pathophysiological conditions, but they also come with risks, especially when associated with drugs of abuse. In this scenario, hair analysis represents a valuable tool for detecting chronic consumption of various classes of psychoactive substances, as it has a wider detection window than urine or blood analysis. In this study, a method was developed, optimized, and validated to quantify different psychoactive pharmaceuticals in human hair samples, using liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). The extraction conditions were optimized through multivariate planning, and a lower limit of quantification (LLOQ) was found to be 40 pg/mg for all analytes. The linearity, precision, and bias of the method were found to be satisfactory. The method was successfully applied to real hair samples from forensic casework with positive results for clonazepam, fluoxetine, and zolpidem. In conclusion, hair analysis is a useful tool for detecting and monitoring the use of psychotropics and can provide important information for treating patients and investigating cases of drug abuse.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/2085
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Readerpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.subjectAmostras de cabelopt_BR
dc.subjectDrogas psicotrópicaspt_BR
dc.subjectOtimização multivariadapt_BR
dc.subjectLC-MS/MSpt_BR
dc.subject[en] Psychotropic Drugsen
dc.subject[en] Hairen
dc.titleDeterminação de substâncias psicotrópicas em amostras de cabelo por cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas em tandempt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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