Triagem de fármacos e metabólitos em efluente hospitalar associada à sobreclassificação pelo risco ambiental e à saúde humana utilizando Método Electre
dc.contributor.advisor | Sirtori, Carla | pt_BR |
dc.contributor.author | Cardoso, Renata Martins | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-11-18T04:55:44Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2022 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/251568 | pt_BR |
dc.description.abstract | A presença de fármacos e metabólitos em efluentes tornou-se um grave problema ambiental, podendo, também, impactar prejudicialmente a saúde humana. Assim sendo, é essencial o monitoramento desses microcontaminantes, bem como a avaliação dos potenciais riscos ambientais e à saúde humana que tais compostos podem apresentar. Neste sentido, neste estudo foi realizada uma análise de triagem de 2030 fármacos e metabólitos em efluente hospitalar, avaliando diferentes técnicas de preparo de amostras. Adicionalmente, uma associação pioneira do uso de ferramentas in silico baseadas na abordagem (quantitativa) estrutura-atividade ((Q)SAR), para a predição de oito parâmetros de risco, com a técnica de análise de decisão multicritério ELECTRE possibilitou a sobreclassificação dos analitos de acordo com seu risco ambiental e à saúde humana. A técnica de preparo de amostra que se mostrou mais vantajosa consistiu na limpeza (100 mg de sílica/alumina) associada à Microextração Líquido-Líquido Dispersiva (DLLME) (7,5 de matriz, 600 μL de clorofórmio como solvente extrator e 1000 μL de acetonitrila como solvente dispersor), resultando na identificação de 77 analitos. A análise de triagem identificou um total de 105 microcontaminantes, sendo 28 deles “compostos confirmados” e 77 sendo “compostos suspeitos”. Desses compostos, 89% eram fármacos e 11% metabólitos. Os compostos identificados foram posteriormente avaliados por predições in silico, usando diferentes programas de livre acesso, considerando oito parâmetros: mobilidade, persistência, ligação ao receptor de estrogênio, remoção total em estação de tratamento de efluentes, biodegradabilidade, PBT (persistência, bioacumulação e toxicidade), mutagenicidade e carcinogenicidade. Os resultados quantificados das predições realizadas por ferramentas in silico baseadas na abordagem (Q)SAR foram usados como dados de entrada para o método de sobreclassificação ELECTRE. A categorização dos compostos através do ELECTRE resultou no kernel (compostos prioritários) e mais 19 grupos. A avaliação da sensibilidade do ELECTRE indicou que, para todos os casos, o kernel e os dois grupos seguintes coincidiram. Assim, o método ELECTRE constitui uma ferramenta de decisão altamente intuitiva, que pode auxiliar na seleção de compostos para inclusão em programas de monitoramento ambiental. | pt_BR |
dc.description.abstract | The presence of pharmaceuticals and metabolites in effluents has become a serious environmental problem and can also have a harmful impact on human health. Therefore, it is essential to monitor these microcontaminants, as well as to assess the potential environmental and human health risks that such compounds may present. In this sense, in this study, a screening analysis of 2030 pharmaceuticals and metabolites in hospital effluent was performed, evaluating different sample preparation techniques. Additionally, a pioneer association of the use of in silico tools to assess the (quantitative) structure-activity relationship ((Q)SAR), for the prediction of eight risk parameters, with the ELECTRE multicriteria decision analysis technique, it was possible to overclassify the analytes according to their environmental and human health risk. The sample preparation technique that proved to be the most advantageous consisted of cleaning (100 mg of silica/alumina) associated with Dispersive Liquid-Liquid Microextraction (DLLME) (7.5 matrix, 600 μL of chloroform as extracting solvent and 1000 μL of acetonitrile as dispersing solvent), resulting in the identification of 77 analytes. The screening analysis identified a total of 105 microcontaminants, with 28 of them being “confirmed compounds” and 77 being “suspect compounds”. Of these compounds, 89% were pharmaceuticals and 11% were metabolites. The identified compounds were further evaluated by in silico predictions, using different open access programs, considering eight endpoints: mobility, persistence, estrogen receptor binding, total removal in wastewater treatment plant, biodegradability, PBT (persistence, bioaccumulation and toxicity), mutagenicity and carcinogenicity. The quantified results of predictions made by in silico tools based on the (Q)SAR approach were used as input data for the ELECTRE overclassification method. The categorization of compounds through ELECTRE resulted in the kernel (priority compounds) and 19 more groups. The ELECTRE sensitivity assessment indicated that, for all cases, the kernel and the following two groups coincided. Thus, the ELECTRE method constitutes a highly intuitive decision tool, which can assist in the selection of compounds for inclusion in environmental monitoring programs. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Triagem | pt_BR |
dc.subject | LC-MS | en |
dc.subject | Screening | en |
dc.subject | Fármacos | pt_BR |
dc.subject | Metabolitos | pt_BR |
dc.subject | Pharmaceuticals and metabolites | en |
dc.subject | Efluente hospitalar | pt_BR |
dc.subject | (Q)SAR | en |
dc.subject | Multicriteria decision analysis method | en |
dc.title | Triagem de fármacos e metabólitos em efluente hospitalar associada à sobreclassificação pelo risco ambiental e à saúde humana utilizando Método Electre | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Dallegrave, Alexsandro | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001153597 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Química | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Química | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2022 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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