Producción de monoglicérido de ibuprofeno catalizada por lipasas
- Ravelo Velásquez, Marianela
- Félix García-Ochoa Soria Zuzendaria
- Miguel Ladero Galán Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad Complutense de Madrid
Fecha de defensa: 2016(e)ko martxoa-(a)k 11
- Carmen Acebal Sarabia Presidentea
- Victoria Eugenia Santos Mazorra Idazkaria
- Manuel Cánovas Díaz Kidea
- Valentín González García Kidea
- Juan Carlos Villar Gutiérrez Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
Este trabajo se centra en el estudio de la esterificación enzimática de glicerina con ibuprofeno utilizando la lipasa B de Candida antarctica en su forma libre e inmovilizada, en un medio libre y en presencia de un cosolvente, para obtener monoglicéridos de ibuprofeno. Los experimentos de esterificación se llevaron a cabo en forma discontinua en una instalación que consta de un reactor agitado magnéticamente, operando a temperatura constante, con un medidor asociado a un control de temperatura (PID), el cual actúa sobre el baño termostático de glicerina en el que se sumerge el reactor. Se han desarrollado y empleado diversas técnicas analíticas, la solubilidad se midió por 1HNMR. Las muestras de los experimentos de esterificación, se han sometido a un análisis por HPLC en fase reversa. La caracterización de la emulsión, mezcla de ibuprofeno, glicerina y enzima, se realizó empleando la técnica de FBRM para caracterizar gotas de gran tamaño y también por espectrofotometría UVvis a 600 nm. Las gotas más pequeñas fueron analizadas por la técnica láser DLS. El producto de la esterificación se ha identificado y cuantificado por LCMS. Para el estudio de la estructura de Novozym 435, el inmovilizado comercial de CALB, se han obtenido las isotermas BET con nitrógeno y se ha empleado la microscopía electrónica de barrido. En la esterificación enzimática de glicerina con ibuprofeno catalizada por la enzima CALB, se han planteado los siguientes sistemas de reacción: Sistema 1, sistema bifásico formado por una fase líquida L mezcla de glicerina con la enzima libre en disolución CALBL y, una fase sólida S es ibuprofeno, que se va disolviendo. Sistema 2, sistema bifásico, donde la fase L1 está formada por la glicerina y la enzima CALBL, mientras la fase L2 se encuentra el ibuprofeno disuelto en el cosolvente. Sistema 3, sistema bifásico, donde L está formada por el ibuprofeno disuelto en la glicerina, mientras S es la fase formada por la enzima inmovilizada CALB (Novozym 435). No obstante, puede existir otra fase sólida formada por el ibuprofeno no disuelto en la glicerina, lo que supondría un sistema trifásico, a temperaturas moderadas de reacción. Sistema 4, sistema trifásico, donde L1 está formada por el ibuprofeno disuelto en el cosolvente y L2 es la fase de glicerina, mientras S es la fase constituida por la enzima inmovilizada (Novozym 435). En cada uno de los sistemas propuestos se han realizado una serie de experimentos previos analizando el efecto de las siguientes variables sobre la reacción de esterificación: solubilidad de ibuprofeno en glicerina, selección del cosolvente, efecto de la concentración de enzima, influencia de la velocidad de agitación, posible desactivación enzimática e inhibición por sustrato y producto. Además, en los Sistemas (3 y 4) se han evaluado la influencia de las posibles limitaciones al transporte de materia externo e interno. Se ha aplicado el criterio de Mears para comprobar la posible existencia de limitaciones al transporte de materia externa. La influencia de la transferencia de materia interna, se ha experimentado con diferentes tamaños de partícula del biocatalizador. Asimismo, para comprobar la posible existencia de limitaciones por difusión interna, se ha determinado el factor de efectividad y se ha tratado de corroborar los resultados obtenidos aplicando el criterio de Weiz y Prater. Además, se han hecho la propuesta de modelos cinéticos en cada uno de los sistemas propuestos, considerando el mecanismo Ping Pong Bi Bi sin inhibición por productos o sustrato. En el ajuste de los modelos cinéticos propuestos, se ha aplicado el algoritmo de Runge y Kutta de cuarto orden y el algoritmo de Marquardt y Levenberg, ambos se han aplicado usando el software Aspen Custom Modeler v.7.3. Para la discriminación y selección del modelo más adecuado, se han considerados criterios físicos tradicionales junto con criterios estadísticos representativos: RMSE, F95, SQR, AICc, BIC y VE.