The quality of medications is important to maintain the overall health care of patients. This study aims to develop and validate a spectrophotometric method using multivariate curve resolution-alternating least squares (MCR-ALS) with correlation constraint for simultaneous resolution and quantification of selected drugs affecting the central nervous system (imipramine, carbamazepine, chlorpromazine, haloperidol, and phenytoin) in different pharmaceutical dosage forms. Figures of merit such as root-mean-square error of prediction, bias, standard error of prediction, and relative error of prediction for the developed method were calculated. High values of correlation coefficients ranged between 0.9993 and 0.9998 reflected high predictive ability of the developed method. The results are linear in the concentration range of 0.3–5 μg/mL for carbamazepine, 0.3–15 μg/mL for chlorpromazine, 0.5–10 μg/mL for haloperidol, 0.5–10 μg/mL for imipramine, and 3–20 μg/mL for phenytoin. The optimized method was successfully applied for the analysis of the studied drugs in their pharmaceutical products without any separation step. The optimized method was also compared with a reported HPLC method using Student's t test and F ratio at 95% confidence level, and the results showed no significant difference regarding accuracy and precision. The proposed chemometric method is fast, reliable, and cost-effective and can be used as an eco-friendly alternative to chromatographic techniques for the analysis of the studied drugs in commercial pharmaceutical products.

中文翻译：

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使用多元曲线分辨率交替最小二乘（MCR-ALS）同时测定散装和药物制剂中影响中枢神经系统（CNS）的药物。

药物的质量对于维持患者的整体保健至关重要。这项研究旨在开发和验证使用具有相关约束的多元曲线分辨率交替最小二乘（MCR-ALS）分光光度法同时分辨和定量影响中枢神经系统的选定药物（丙咪嗪，卡马西平，氯丙嗪，氟哌啶醇和苯妥英钠） ）不同的药物剂型。计算了所开发方法的优值图，例如预测的均方根误差，偏差，预测的标准误差和预测的相对误差。相关系数的高值介于0.9993和0.9998之间，反映了所开发方法的高预测能力。在0的浓度范围内，结果是线性的。卡马西平为3–5μg/ mL，氯丙嗪为0.3–15μg/ mL，氟哌啶醇为0.5–10μg/ mL，丙咪嗪为0.5–10μg/ mL，苯妥英为3–20μg/ mL。该优化方法无需任何分离步骤即可成功地用于所研究药物在其药物产品中的分析。还将优化后的方法与报道的HPLC方法（使用Student's t检验和F比，置信水平为95％）进行了比较，结果显示在准确性和精密度上没有显着差异。所提出的化学计量学方法快速，可靠且具有成本效益，可以用作色谱技术的环保替代品，用于分析商业药品中的研究药物。该优化方法无需任何分离步骤即可成功地用于分析所研究药物在其药物产品中的含量。还将优化后的方法与报道的HPLC方法（使用Student's t检验和F比，置信水平为95％）进行了比较，结果显示在准确性和精密度上没有显着差异。所提出的化学计量学方法快速，可靠且具有成本效益，可以用作色谱技术的环保替代品，用于分析商业药品中的研究药物。该优化方法无需任何分离步骤即可成功地用于分析所研究药物在其药物产品中的含量。还将优化后的方法与报道的HPLC方法（使用Student's t检验和F比，置信水平为95％）进行了比较，结果显示在准确性和精密度上没有显着差异。所提出的化学计量学方法快速，可靠且具有成本效益，可以用作色谱技术的环保替代品，用于分析商业药品中的研究药物。结果表明，在准确度和精确度上没有显着差异。所提出的化学计量学方法快速，可靠且具有成本效益，可以用作色谱技术的环保替代品，用于分析商业药品中的研究药物。结果表明，在准确度和精确度上没有显着差异。所提出的化学计量学方法快速，可靠且具有成本效益，可以用作色谱技术的环保替代品，用于分析商业药品中的研究药物。